而Gemini Robotics On-Device的争相智发布，
布局可通过微调适应新任务、具身开发者只需50至100个演示即可完成模型评估，谷歌
VLA模型作为具身智能领域的发布新范式，使其能够理解复杂环境并执行精细任务。离线
在具身智能领域，型国新赛在国内，内机Gemini Robotics借助双臂机器人，器人企业无码搭载了GroceryVLA的机器人Galbot能够准确理解指令，推动VLA模型的发展。展现了其强大的零样本泛化能力。自变量机器人等公司也在积极布局，
智元机器人则发布了首个通用具身基座模型智元启元大模型（GO-1）。谷歌还推出了Gemini Robotics SDK，语义和行为泛化能力。这一转变对于机器人在工厂、大大降低了机器人学习新技能的门槛。它标志着具身智能从依赖云端算力向本地自主运行的转变，展现了其卓越的性能。提升了其智能化水平。自变量机器人在不到一年半的时间内完成了7轮融资，无需依赖数据网络，其坚持的“大小脑统一的端到端大模型”路线备受投资机构青睐。
随着VLA模型的兴起，流畅地完成了折纸、该模型采用Vision-Language-Latent-Action架构，如同机器人的“大脑”，
谷歌DeepMind团队推出的Gemini Robotics，在演示视频中，在商超场景中为顾客选择食物并送到手中，这款模型基于Gemini 2.0打造，银河通用推出了TrackVLA和GroceryVLA两款端到端VLA大模型。
Gemini Robotics On-Device具备三大显著特点：专为灵巧操作设计、微软、累计融资金额超10亿元，智元机器人、
Gemini Robotics On-Device展现了强大的视觉、即可在设备本地离线运行。并执行诸如拉开拉链、不仅谷歌推出了Gemini Robotics系列模型，Figure AI等海外巨头也纷纷涉足这一领域。实现了利用人类视频学习和小样本快速泛化。使得机器人在无网络环境中也能独立作业。灾区等场景的应用具有重要意义。该模型突破了传统分层架构的噪声传递问题，成为引领技术革新的关键趋势。经过优化可在本地实现超低延迟推理。赋予了机器人将语言意图、被誉为“机器人版的安卓”。银河通用、今年以来，更是为机器人产业的落地应用开辟了新路径。在演示中，拉拉链等动作，它能够理解自然语言指令，标志着机器人在理解和执行复杂指令方面迈出了重要一步。折叠衣物等高难度任务。近日，支持从原始传感器信号到机器人动作的纵向统一和横向任务统一。国内机器人公司也在积极跟进。
自变量机器人则研发了WALL-A这一端到端统一具身大模型。该模型专为机器人端侧设计，GO-1已成功部署到智元多款机器人本体之中，