美國機器人基礎模型領域近日迎來一筆巨額融資,初創(chuàng)公司Skild AI宣布完成約14億美元C輪融資,公司估值一舉突破140億美元,刷新該領域融資紀錄。此次融資不僅金額驚人,投資方陣容更是堪稱豪華,軟銀集團領投,英偉達、三星、LG、亞馬遜創(chuàng)始人貝索斯家族辦公室、Salesforce等全球科技巨頭集體入局,形成橫跨芯片、互聯(lián)網、消費電子等多領域的投資聯(lián)盟。
Skild AI正在構建的通用大腦Skild Brain,可安裝到各類機器人和機器狗上,使其完成爬樓、繞過障礙物、拾取物品等基本動作。公司成立恰逢機器人產業(yè)從專用系統(tǒng)向通用平臺演進的關鍵時期,為其發(fā)展提供了良好機遇。
在技術層面,Skild AI帶來了根本性范式轉變。機器人行業(yè)長期面臨“莫拉維克悖論”,即系統(tǒng)高度專用化與真實世界需求多樣性存在矛盾,導致機器人部署成本高、靈活性不足。Skild AI的核心產品Skild Brain不依賴預設固定指令集,而是通過大規(guī)模多模態(tài)數據進行端到端訓練。該系統(tǒng)融合從海量人類活動視頻中提取的行為模式,以及在仿真環(huán)境中數萬億次試錯訓練,形成從感知、決策到執(zhí)行、反饋的完整閉環(huán)。其關鍵創(chuàng)新在于硬件與智能層解耦設計,Skild Brain能適配多種硬件平臺,實時整合本體感知信息與外部環(huán)境數據,提高了系統(tǒng)靈活性,為復雜環(huán)境穩(wěn)健運行提供基礎。公開演示中,面對硬件故障或環(huán)境突變,系統(tǒng)仍能調整策略繼續(xù)執(zhí)行任務,展現出強大適應能力。
此次眾多科技巨頭共同投資Skild AI,背后有著各自的戰(zhàn)略考量。英偉達作為AI算力領域領導者,通過GPU + CUDA組合掌握訓練端基礎設施,其Isaac機器人仿真平臺是行業(yè)標準開發(fā)工具。投資Skild AI填補了其在機器人技術棧頂層生態(tài)空缺,有望構建從芯片、開發(fā)平臺到應用系統(tǒng)的全棧解決方案。軟銀早期在機器人領域布局廣泛但效果有限,近來收購ABB機器人業(yè)務獲得硬件基礎和行業(yè)渠道,投資Skild AI成為連接硬件能力與智能系統(tǒng)的關鍵紐帶,符合其構建完整機器人生態(tài)的戰(zhàn)略。三星和LG在消費電子增長放緩背景下,將機器人產業(yè)作為重要戰(zhàn)略方向,通過投資而非自研進入通用機器人軟件賽道,是高效且風險可控的選擇,LG CNS與Skild AI的合作協(xié)議也表明投資正快速轉化為業(yè)務協(xié)同。亞馬遜作為物流巨頭,對提升運營效率、降低履約成本有持續(xù)需求,通用機器人大腦若成熟,可能大幅降低自動化系統(tǒng)部署成本,對其超大規(guī)模物流網絡具有重要戰(zhàn)略價值。這些投資決策共同反映出產業(yè)共識:隨著機器人硬件逐漸標準化,產業(yè)價值正加速向軟件和智能系統(tǒng)層集中。
商業(yè)化方面,Skild AI進展顯著。據其2025年業(yè)務更新報告,截至2025年底,公司已服務超8家企業(yè)客戶,涵蓋安防巡檢、建筑施工、物流配送等多個領域,2025年營收實現從零到數千萬美元突破。商業(yè)化潛力源于巨大市場需求缺口,全球多個行業(yè)面臨勞動力短缺,尤其是重復性高、危險性大的崗位,傳統(tǒng)機器人系統(tǒng)因定制成本高、靈活性差難以填補。Skild Brain提供的通用模型若能驗證經濟可行性,可能改變機器人經濟模型。早期試點項目也顯示出積極信號,在紐約某機場環(huán)境監(jiān)測試點中,搭載Skild Brain的移動機器人成功完成非結構化環(huán)境巡檢任務;與LG CNS在人形機器人解決方案方面的合作,也標志著技術向更復雜場景延伸。
不過,通用機器人大腦從技術突破到產業(yè)成熟仍面臨諸多挑戰(zhàn)。技術可靠性方面,在受控環(huán)境中表現良好的泛化能力,能否在復雜多變的真實工業(yè)環(huán)境中保持穩(wěn)定,需長期驗證,且機器人物理世界決策關聯(lián)安全,對系統(tǒng)魯棒性要求極高。經濟可行性上,訓練大規(guī)模機器人基礎模型消耗巨量算力資源,如何在模型性能與推理成本間找到商業(yè)平衡點是技術普及必須跨越的門檻。產業(yè)碎片化也是問題,當前機器人硬件缺乏統(tǒng)一標準,通用適配面臨巨大工程挑戰(zhàn),實現真正通用性可能需要推動硬件接口標準化,涉及復雜生態(tài)建設。競爭態(tài)勢激烈,特斯拉的Optimus項目持續(xù)投入,由三星支持的Physical Intelligence估值已達56億美元,還有眾多中國機器人企業(yè)也在加速探索相關方向。










