ORA 搭载 DeepSeek 模型完成真实机器人抓取任务

Hao AI Lab 称，ORA 已部署到真实机器人上，由 DeepSeek-V4.1-Flash 根据视觉输入完成打开抽屉并把糖果棒放入盒子的任务，关注价值在于它展示了开源权重模型从软件环境走向实体执行的具体路径。

• 公开描述中的硬件包括低成本机械臂、固定 RGB-D 相机和腕部相机，任务依赖受控的桌面环境。
• 该案例涉及观察、定位把手、执行开抽屉动作、重新判断物体位置和放置糖果棒等连续步骤。
• 单次演示能够证明系统完成过该任务，但不能据此推导出成功率、泛化范围或长期稳定性。
• Google Developers Blog 对通用模型控制机器人也强调仿真、视觉坐标和动作反馈，说明真实部署通常需要模型之外的工具与校准层。
• 影响/看点：如果后续实验能公布多次重复结果、不同物体和不同场景测试，ORA 可能成为开源模型参与机器人控制的可复现实验框架；实际应用仍取决于安全策略、延迟、硬件适配和失败恢复能力。
• 资料依据:
• UCSD Hao AI Lab（2026-10-16）：ORA 真实机器人抓取演示 https://x.com/haoailab/status/2110904882534449247
• Google Developers Blog（2026-10-13）：Gemini 4 Argon for Robotics https://developers.googleblog.com/gemini-4-argon-for-robotics/

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