边缘AI正在通过将智能从云端转移到设备本身来变革机器人技术。随之而来的是更快的决策、更好的隐私保护以及更高的自主性。推动这一运动的核心是Google DeepMind的两项开创性举措：Gemini Robotics On-Device和ALOHA 2。
这些技术共同使开发者能够创建响应更快、用途更广、成本效益更高的机器人——同时不牺牲性能。本文探讨了它们的综合影响，以及像Reeman这样的公司如何乘上这波机器人智能的新浪潮。
Gemini Robotics On-Device：能够快速学习的本地AI
DeepMind的Gemini Robotics On-Device平台将视频、语言和动作理解整合到一个直接在机器人上运行的模型中。与依赖云的AI不同，这种方法最大程度地减少了延迟并保护了用户数据。
Gemini的VLA模型并非完全开源，但开发者可以通过受信任测试者计划申请提前访问。一旦获批，他们将获得：
- 用于部署的SDK工具
- 对MuJoCo仿真的支持
- 仅需50至100个演示即可训练新任务的能力
Gemini已经在Google ALOHA、Franka Emika FR3和Apptronik Apollo等平台上证明了自身实力。
ALOHA 2：以开放硬件实现更智能的起点
ALOHA 2是由斯坦福大学和DeepMind联合开发的开源双臂机器人系统。它提供：
- 可下载的机械设计和3D CAD文件
- 开源的控制器和模仿学习软件
- 与MuJoCo仿真环境的兼容性
其开放特性使其非常适合实验、原型开发和教学。你可以构建自己的ALOHA机器人，在仿真中测试它，并在准备好后与Gemini模型集成。
请访问ALOHA 2官方网站和GitHub仓库进行探索。
实际应用案例：Reeman的机器人与边缘AI
Reeman专注于自主服务机器人和工业机器人。他们的产品包括：
- 用于酒店和医院的室内配送机器人
- 用于智慧物流的仓库叉车
- 用于商场和机场的商业清洁机器人
通过集成Gemini On-Device，Reeman机器人可以：
- 在本地理解复杂指令
- 更快地在不可预测的环境中导航
- 以极少的手动编程学习新任务
与此同时，Reeman的工程团队可以使用ALOHA 2来制作新的夹爪原型、测试导航场景，或在将其部署到实际产品之前训练行为策略。
开放与半开放工具之间的协同效应
Gemini和ALOHA 2构建了一条开发流水线：
- 原型制作：使用ALOHA 2配合开源部件和仿真器
- 训练：在仿真或物理环境中进行基于演示的学习
- 部署：使用Gemini On-Device的轻量级推理在生产硬件上运行
这一工作流程大幅缩短了开发时间，同时保持了AI质量和安全性。
开发者为何应关注
对于机器人初创公司、研究实验室和产品团队，将Gemini与ALOHA 2结合使用可带来多项优势：
- 可扩展性：从实验室到产品快速转化
- 成本效益：降低对昂贵云端算力的依赖
- 灵活性：开放硬件加上适应性强的AI
Reeman完全有能力利用这一混合生态系统。他们的产品线已经使 用SLAM、LIDAR和先进传感器——这些都是集成所需的关键组件。
快速上手
结论：Reeman与设备端智能的崛起
边缘AI不仅仅是一种趋势——它是一场必然的演进。借助Gemini Robotics On-Device和ALOHA 2等工具，机器人开发者如今有了一条切实可行的路径，可以更快地制造出更智能的机器。
像Reeman这样的公司可以通过拥抱这种协同效应站在最前沿。将实际应用与前沿研究工具相结合，机器人的未来不仅成为可能——而且可以盈利并可扩展。
