Skild 人工智慧和機器人基礎模型
Skild AI 正在建立一個通用機器人基礎模型，稱為 Skild Brain，因此不同的機器人可以跨任務和硬體共享一個學習的控制系統。
深入探討
Skild AI 由 CMU 教授 Deepak Pathak 和 Abhinav Gupta 於 2023 年創立，以約 15 億美元的估值籌集了大型 A 輪融資（約 3 億美元），並得到了軟銀、Lightspeed、Coatue 和 Jeff Bezos 等投資者的支持。其論點是，機器人技術缺乏“GPT 時刻”，因為模型狹窄且脆弱。 Skild 在大量且多樣化的資料（包括模擬、網路影片和遠端操作）上訓練通用機器人基礎模型，因此單一大腦可以控制不同的實體、四足動物、類人動物和手臂，並適應新的任務和環境。該公司強調穩健性、對未見過場景的泛化以及突發功能，將 Skild Brain 定位為即將到來的機器人浪潮的與具體實施方式無關的中間件。
技術洞察
Skild 的方法以訓練資料的規模和多樣性為中心，以實現泛化。透過對許多機器人實施例進行訓練，並使用大規模模擬以及真實和網路視頻，該模型學習了感覺運動技能，這些技能可以轉移而不是過度適應一台機器。這個賭注反映了大型語言模型：更多的數據和參數產生了新興的穩健性，讓相同的策略處理新的物體、地形和乾擾，並從諸如推腿或滑倒之類的故障中恢復。
戰略影響
供應商策略
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。
成本與預算
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。
風險與安全
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。
Skild 人工智慧和機器人基礎模型的未來
Skild 的目標是成為機器人製造商許可的跨平台“大腦”，將人工智慧與硬體解耦，就像作業系統將軟體與 PC 解耦一樣。預計將有涉及類人機器人、四足動物和操縱的演示，以及與硬體公司的合作。成功取決於單一模型是否能夠可靠地推廣到混亂的真實環境以及收集足夠的高品質體現數據。來自 Physical Intelligence、Figure 和 Nvidia 的競爭將加劇對真正的機器人基礎模型的競爭。
現實世界的實施
倉庫手臂和四足巡邏機器人運行相同的 Skild Brain，共享學到的技能，而不是單獨的客製化軟體。
經過大量模擬訓練的機器人可以在不熟悉的地形上將其行走和抓取技能轉移到真實機器上。
人形機器人在被推擠後恢復平衡，證明了模型對物理幹擾的穩健性。
一家硬體新創公司授權 Skild 的基礎模型作為人工智慧“大腦”，而不是從頭開始建立自己的控制堆疊。
風險與防護欄
發佈公告可能會超過實際生產工作流程的穩定性。
API 定價或政策轉變可能會在一夜之間打破假設。
單一供應商依賴性增加了鎖定和遷移成本。
實施路線圖
使用您自己的任務和資料集評估提供者。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。
維護跨模型或供應商的後備計劃。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。
不斷探索
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常見問題
What is Skild AI and Robotics Foundation Models?
Skild AI 正在建立一個通用機器人基礎模型，稱為 Skild Brain，因此不同的機器人可以跨任務和硬體共享一個學習的控制系統。
Skild AI正在打造的核心產品是什麼？
Skild AI 建構了 Skild Brain，這是一個單一的通用基礎模型，旨在控制許多不同的機器人。
Skild AI 的創辦人來自哪所大學？
Skild 由卡內基美隆大學教授 Deepak Pathak 和 Abhinav Gupta 共同創立。
Skild 模型「與具體實施無關」是什麼意思？
與具體實施例無關意味著相同的模型可以部署在許多不同的機器人主體上。
哪位知名個人投資者支持 Skild AI？
Skild 的這輪融資包括與傑夫貝佐斯 (Jeff Bezos) 以及軟銀和其他公司相關的支援。
Skild 用什麼比喻來描述其對機器人技術的野心？
Skild 認為機器人技術缺乏“GPT 時刻”，其目標是提供一個能夠釋放廣泛功能的通用模型。