原文摘要

谷歌DeepMind推出了Gemini Robotics On-Device，这是一款视觉-语言-行动（VLA）基础模型，旨在在机器人硬件上本地运行。该模型具有低延迟推理能力，并且可以针对特定任务进行微调，只需50个演示即可。

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进一步信息揣测

• 50次演示即可微调：实际应用中可能需要更精细的数据清洗和标注，官方演示数据可能经过高度优化，真实场景可能需要更多样本或特定领域的数据增强技巧。
• 低延迟推理的代价：模型本地化运行可能牺牲了部分云端模型的性能（如离线版成功率80% vs 本地60%），需权衡延迟与精度，硬件兼容性（如GPU型号）可能影响实际效果。
• 硬件适配黑箱：虽称支持多平台，但未披露具体硬件要求（如算力、传感器配置），可能隐含定制化开发成本，如Aloha机器人外的设备需额外调试。
• 可信测试程序门槛：注册等待名单可能筛选机构/资深开发者，普通用户难获取早期访问权，且SDK可能有限制性条款（如禁止商用）。
• 安全基准未公开细节：ASIMOV基准和ERQA数据集的具体指标未公布，行业内部可能依赖非公开评估方法优化模型表现。
• 割草机案例的隐藏挑战：用户提到的“简单微调”可能低估了实际部署难度（如环境动态性、安全合规），需专业团队进行长尾场景适配。
• Hacker News的行业洞察：评论者暗示VLA技术泛用性高，但未提及谷歌可能通过专利或API收费构建生态壁垒，后续商业化策略不明。
• 模型迭代速度：Gemini Robotics家族快速更新，暗示早期版本可能存在未被披露的缺陷（如动作连贯性），需警惕技术债务风险。
• 互动演示的局限性：官网演示可能使用预录数据或理想环境，真实交互响应速度和容错率可能低于宣传。