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2025-09-29 0
320亿独角兽出“神操作”：机器狗锯腿能走，全靠这颗“脑”
十大品牌
2025年09月29日 14:36 1
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最近刷到个超离谱的事儿——机器狗腿都被“锯”了似的，居然还能接着走！说实话，以前看机器人视频总觉得特炫，什么翻跟头、搬东西都不在话下，可真到现实里就容易掉链子。
去年有家车企生产线就出过事，机器人关节突然故障，直接停了4小时，损失超200万。
这种“视频里行、现实里不行”的毛病，算是机器人行业的老痛点了。
不过现在不一样了，2025年9月刚出了个新突破。
估值45亿美元（差不多320亿人民币）的Skild AI，搞出个叫Skild Brain的“机器人大脑”。
不管机器人是肢体断了、马达卡住，还是让它踩高跷、搬重物，只要还能动，这大脑就能让它接着干活。
今天就跟大伙儿聊聊，这颗“超脑”到底有多牛，背后的公司又凭啥值320亿。
机器狗“断腿”还能走，全靠这颗“练了一千年”的脑
先说说传统机器人为啥怕故障。
其实问题出在编程上，多数机器人的控制器都是针对特定机型练的。
打个比方，这就像学生背考试答案，考试能过，但换道题就懵了。
AI只记得这台机器人的运动招儿，遇到马达卡住、肢体断了的情况，之前记的招儿全没用。
Skild Brain就不一样了，人家是真能“随机应变”。
团队做过个测试，把机器狗的大小腿绑在一起，既缩短了腿长，还少了4个活动自由度。
本来想这机器人肯定得瘫那儿，结果刚开始确实只能吃力地原地踏步，七八秒后就找到办法了——大幅度摆大腿关节，居然真就走起来了！要是换传统控制器，早翻倒不动了。
还有更绝的，把机器人膝盖锁死，让四足变三足，它之前根本没练过这个。
刚开始机器人往前倾，看着要倒，也就两三秒，它就学会把重心往后移，稳稳站在三条腿上还能走。
就连轮子卡住这种突发情况，它都能应对：发现轮子不动，立马切换成双足走路的姿势，轮子一解锁，又切回滚动模式，比我手机切输入法还快。
老实讲，这适应速度是真惊艳。
之前看行业报告提过，现在也就15%的机器人能应对点小故障，而且多数得等半分钟以上才能反应。
Skild这大脑七八秒就搞定，妥妥的行业领先了。
更别说它还能做精细活，比如放碗碟，这可不是光“能走”就行的，得有精准控制的本事。
“训练十万台机器人”才炼出的本事，传统AI根本学不会
可能有人会问，这大脑咋这么厉害？答案藏在它的训练方式里。
Skild AI没让AI盯着一台机器人练，而是搞了个“机器人多元宇宙”——虚拟环境里放了十万种不同的机器人。
AI得学怎么控制所有机器人，没法再“背答案”，只能找通用的运动策略。
而且这训练强度大得吓人，模拟时间加起来相当于一千年。
就这么练下来，系统才“长”出这颗能适应陌生场景的大脑。
更牛的是，目标机器人的训练，模型从未提前进行过，控制能力全是自己“悟”出来的，这在行业里算挺少见的。
它还有个关键优势，就是“记性好”。
传统机器人的控制策略，内存也就几百毫秒，啥概念？差不多就是眨个眼的功夫就忘了。
Skild Brain的上下文窗口比这长100多倍，能记住前几次的失败经验。
比如有次测试，把四足机器人竖起来启动，大脑一开始不知道控制的是啥身体，想按人形机器人来操作，结果摔了。
但第三次尝试就成功了，这要是换传统AI，估计摔十次也记不住。
搞不清的朋友可能会觉得，这不就是AI练得多嘛？其实不然。
听懂行的人说，这叫“元强化学习”，跟OpenAI之前搞的机器人框架比，跨机器人适配能力强了不少。
如此看来，这种“通用策略”要是普及开，以后可能一个大脑就能控制好几种机器人，不用再给每台机器人单独编程序，能省不少成本。
比如物流园里，分拣机器人和搬运机器人用一个大脑，维护起来也方便。
光有好技术还不够，Skild AI能值320亿，跟它的团队和资本认可度也分不开。
这家公司2023年才成立，就3年时间，估值从刚成立到现在翻了不知道多少倍，背后的人肯定不简单。
创始人有两位，都是实打实的“学霸”。
Deepak Pathak本科是印度理工学院坎普尔分校的，博士读的加州伯克利，还在Meta做过研究员，现在是卡内基梅隆大学的助理教授。
他的学术成果被引用超2.7万次，h-index有52，在机器人自适应控制领域的几篇论文，还是ESI高被引的，这含金量不用多说。
另一位创始人Abhinav Gupta，跟Deepak是本科校友，博士毕业于马里兰大学，现在是卡内基梅隆的教授。
他还帮谷歌、Meta做过技术顾问，论文被引超8万次，h-index更是高达117。
他主导的触觉感知机器人项目，2024年还拿了IEEE的杰出项目奖，妥妥的行业大牛。
资本方面更不用说了，从2023年的1450万美元种子轮，到2024年7月A轮融了3亿，估值15亿，再到2025年6月又融1亿，估值冲到45亿。
一年时间估值涨3倍，这速度也是没谁了。
而且投资者名单里，软银、英伟达、红杉资本、亚马逊都在，全是行业里的巨头。
英伟达还专门给Skild Brain提供训练芯片，这待遇可不是随便哪家公司都能拿到的。
据Crunchbase今年二季度的数据，Skild AI是机器人AI基础模型领域估值最高的独角兽，比第二名高出一倍还多。
在自适应机器人大脑这个赛道，它的市场份额已经快三成了，照这趋势，2026年突破四成应该没问题。
毫无疑问，Skild Brain算是解决了机器人行业的老难题，让机器人从“一坏就废”变成“能扛故障”。
这不仅是技术上的突破，更给机器人行业指了个新方向——以后不用再死磕“一机一控”，通用大脑才是王道。
Skild AI能有今天的成绩，顶尖团队加资本加持是关键，但更重要的是它找对了方向。
以后这技术要是用到工业、物流、医疗这些场景，机器人的可靠性和性价比都会提上来。
说不定到2030年，全球机器人的渗透率能翻好几倍，咱们身边就能看到更多能自己应对故障的机器人。
老实讲，最开始听说机器狗断腿能走，我还觉得是噱头，后来了解得越多越觉得，这背后藏着机器人变“聪明”的大趋势。
以后大家可以多关注这类技术，指不定哪天，家里的扫地机器人遇到电线缠绕，自己就能解决，不用再喊人帮忙了。
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