Skild 人工智能和机器人基础模型
Skild AI 正在构建一种通用机器人基础模型，称为 Skild Brain，因此不同的机器人可以跨任务和硬件共享一个学习的控制系统。
深入探讨
Skild AI 由 CMU 教授 Deepak Pathak 和 Abhinav Gupta 于 2023 年创立，以约 15 亿美元的估值筹集了大型 A 轮融资（约 3 亿美元），并得到了软银、Lightspeed、Coatue 和 Jeff Bezos 等投资者的支持。其论点是，机器人技术缺乏“GPT 时刻”，因为模型狭窄且脆弱。 Skild 在海量且多样化的数据（包括模拟、互联网视频和远程操作）上训练通用机器人基础模型，因此单个大脑可以控制不同的实体、四足动物、类人动物和手臂，并适应新的任务和环境。该公司强调鲁棒性、对未见过场景的泛化以及突发功能，将 Skild Brain 定位为即将到来的机器人浪潮的与具体实施方式无关的中间件。
技术洞察
Skild 的方法以训练数据的规模和多样性为中心，以实现泛化。通过对许多机器人实施例进行训练，并使用大规模模拟以及真实和网络视频，该模型学习了感觉运动技能，这些技能可以转移而不是过度适应一台机器。这个赌注反映了大型语言模型：更多的数据和参数产生了新兴的鲁棒性，让相同的策略处理新的物体、地形和干扰，并从诸如推腿或滑倒之类的故障中恢复。
战略影响
供应商策略
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
成本与预算
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
风险与安全
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
Skild 人工智能和机器人基础模型的未来
Skild 的目标是成为机器人制造商许可的跨平台“大脑”，将人工智能与硬件解耦，就像操作系统将软件与 PC 解耦一样。预计将有涉及类人机器人、四足动物和操纵的演示，以及与硬件公司的合作。成功取决于单个模型是否能够可靠地推广到混乱的真实环境以及收集足够的高质量体现数据。来自 Physical Intelligence、Figure 和 Nvidia 的竞争将加剧对真正的机器人基础模型的争夺。
现实世界的实施
仓库手臂和四足巡逻机器人运行相同的 Skild Brain，共享学到的技能，而不是单独的定制软件。
经过大量模拟训练的机器人可以在不熟悉的地形上将其行走和抓取技能转移到真实机器上。
人形机器人在被推挤后恢复平衡，证明了该模型对物理干扰的鲁棒性。
一家硬件初创公司授权 Skild 的基础模型作为人工智能“大脑”，而不是从头开始构建自己的控制堆栈。
风险与防护栏
发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
实施路线图
使用您自己的任务和数据集评估提供商。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
维护跨模型或供应商的后备计划。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
不断探索
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常见问题
What is Skild AI and Robotics Foundation Models?
Skild AI 正在构建一种通用机器人基础模型，称为 Skild Brain，因此不同的机器人可以跨任务和硬件共享一个学习的控制系统。
Skild AI正在打造的核心产品是什么？
Skild AI 构建了 Skild Brain，这是一个单一的通用基础模型，旨在控制许多不同的机器人。
Skild AI 的创始人来自哪所大学？
Skild 由卡内基梅隆大学教授 Deepak Pathak 和 Abhinav Gupta 共同创立。
Skild 模型“与具体实施无关”是什么意思？
与具体实施例无关意味着相同的模型可以部署在许多不同的机器人主体上。
哪位知名个人投资者支持 Skild AI？
Skild 的这轮融资包括与杰夫·贝索斯 (Jeff Bezos) 以及软银和其他公司相关的支持。
Skild 用什么比喻来描述其对机器人技术的雄心？
Skild 认为机器人技术缺乏“GPT 时刻”，其目标是提供一个能够释放广泛功能的通用模型。