当然，理想归理想，它也还有短板。

随着机器人智能与自主性提升，安全要求也随之提高。Gemini On-Device 虽然能执行动作，但它并不能合理判断你给的任务是否安全，因此，必须为模型加装「安全栓」。

DeepMind 给出的建议是，开发者可以给模型接入 Google Gemini Live API 接口，让系统先判断这个指令合不合理，再决定是否执行；同时在动作层面设置物理限制，如力度、角度、速度，以防意外。

此外，模型多步骤逻辑规划能力仍有提升空间。

像做三明治、整理桌面这这类需要先后逻辑、顺序安排的操作，目前还不在它的舒适区。这和它所基于的 Gemini 2.0 架构有关，未来随着升级到 2.5，这部分能力可能也会补齐。

另一个现实挑战，是数据。

虽然它只需几十次演示就能上手，但最理想的示范，是由真人实际操控机器人时采集的真实数据，而不是虚拟模拟。这类数据训练出来的效果，更快、更准，也更稳定。

▲技术报告地址：https://arxiv.org/pdf/2503.20020

据项目负责人 Carolina Parada 介绍，这是 Google 首次发布完全脱离云端运行的机器人 AI 模型，也是首个供开发者根据自身需求进行微调的版本。

目前，DeepMind 向「可信测试者」开放了 Gemini Robotics On-Device 的 SDK 和模型访问权限。如果你是做机器人开发、工业自动化，或智能系统研究的开发者，现在就可以申请试用。