美國再迎來基于 AI 大模型技術的人形機器人新公司。

7 月 13 日，總部位于匹茲堡的人形機器人初創公司 Skild AI 宣布，公司完成了總額 3 億美元（約合人民幣 21.75 億元）A 輪融資，投后估值高達 15 億美元。這筆融資主要用于技術研發、產品打磨、團隊搭建以及 商業 化的部署。

值得一題的是，參與 Skild AI 的 投資 人陣容也非常強大，涵蓋 科技 界、頂尖風投甚至學術機構，貝索斯、紅杉資本和孫正義的軟銀都出現在領投名單中。具體來說，包括 Coatue、CRV、Felicis Ventures、General Catalyst、Menlo Ventures、SV Angel、卡內基梅隆大學、紅杉資本（Sequoia）、美國光速創投、貝索斯探險和日本軟銀集團等。

實際上，Skild AI 的兩位創始人均來自卡內基梅隆大學，在自監督和自適應機器人領域有超過 25 年的經驗，團隊也來自谷歌、Meta、特斯拉、英偉達、亞馬遜、卡內基梅隆大學和斯坦福大學等科技巨頭及院校，其利用比其競爭對手大 1000 倍的數據集訓練模型，實現一種通用的智能系統，可以接入不同機器人，讓他們立刻獲得一些基本能力，如爬坡、跨過障礙、識別和撿起物品。

紅杉資本合伙人 Stephanie Zhan 直言，無論是在物流、車廠試點的人形機器人，還是四足機器狗，都要有腦子。過去，" 腦子 " 要定制，但現在有了大模型和 Skild AI，世界機器人已經有了通用化和泛化實力。

AI 時代的 " 新 iPhone 時刻 " 正在進入人形機器人世界。

為實現物理世界的 AGI，兩位美國大學教授構建大規模數據集

Skild AI 成立于 2023 年 5 月，由兩位前美國卡內基梅隆大學教授 Abhinav Gupta 和 Deepak Pathak 創立，他們也曾是 Meta 的 AI 研究人員，公司長期目標是開發扎根于物理世界的通用人工智能 （AGI），以打造一個通用、靈活、智能的人形機器人產品。

人才方面，Skild AI 團隊主要來自 Meta、特斯拉、英偉達、亞馬遜、谷歌以及卡內基梅隆大學、斯坦福大學、加州大學伯克利分校和 UIUC 等名校。

技術層面，Skild AI 正在構建一個共享的通用大腦，為機器人提供一種基礎模型，作為 " 通用大腦 "。而 Skild Brain 是一個可擴展的機器人基礎模型，具備使用性和靈活性的能力，能夠使機器人在不同硬件、場景、任務之間自適應。

這個 " 通用大腦 " 可以與包括人形機器人在內的任何類型機器人進行集成，以通用 AI 技術使機器人執行動作，從而在不同場景中處理各種任務，可以在家庭和工業環境中靈巧地操縱物體，可以在任何物理環境中導航。如攀爬陡峭的斜坡、繞過前進道路上的障礙物以及識別和拾取物品。

這種獨家技術，一個是 Deepak Pathak 讀博時開發的一種向機器人灌輸 " 人工好奇心 " 的方法。當機器人對自己行為的結果感到不確定時，它就會變得更 " 好奇 "，愿意探索更多場景，帶回更多數據，增加學習的廣度和深度。Pathak 還設計了一種方法，可以將人類給 GPT 等大模型下的命令（如打開一罐牛奶），轉化為實際動作。

除了這些與物理世界交互和操作的真實數據，團隊還結合從模擬環境中收集的數據，提供大量、特別是在頻繁重復場景中的資料和反饋。另外，在 2022 年，兩位創始人還通過各種機器學習和不同源數據中學習等手段，整合到一個連貫系統中，大大提高了模型的學習效率和適應能力。

值得一提的是，爬樓梯是一個復雜的平衡問題，通常需要針對特定環境編程和訓練，但 Skild AI 的模型能讓機器人迅速學習和適應新環境，完成任務。而且，基于 Skild AI 技術的機器人展現出一種 " 涌現能力 "，可以自學習實現更多動作捕捉。

" 我們的模型表明，它可以適用于不同的機器人、場景和任務。"Pathak 表示。

模型泛化能力和涌現能力，離不開所謂 " 規模空前 "、文本、圖像和視頻組成的龐大數據集。因此，這種獨特能力背后，Skill AI 的核心在于其模型訓練所使用的海量數據。

Skill AI 團隊透露，相比競爭對手，其數據點至少多出 1000 倍，這一優勢使得 Skill AI 的模型能夠更好地理解和適應復雜多變的物理世界。

據悉，Skill AI 的通用機器人技術有望為醫療、建筑、倉儲和制造業等行業提供解決方案，從而讓機器人能夠與人類一起執行新任務，或部分環境下代替人類工作，可以有效緩解勞動力短缺和提升工作效率。

據 maginative 報道，Pathak 認為，目前美國面臨著日益嚴重的勞動力短缺問題，預計到 2030 年將有 210 萬個制造業崗位空缺。Skild.ai 的技術可以幫助實現危險或勞動密集型任務的自動化生產。

作為此次投資人，光速創投合伙人 Raviraj Jain 表示，Skill AI 能夠通過將基礎模型的核心原則應用于現實世界，推動機器人技術的進步，推動人形機器人的發展。這也顯示了他對 Skill AI 技術創新能力、產品能力、和市場前瞻性的高度認可，也是對人形機器人未來發展的認可。

千億新市場來襲，人形機器人行業正迎來 OpenAI 式顛覆

人形機器人市場正迎來快速增長。

根據 Markets and Markets 數據顯示，全球人形機器人市場規模預計將由 2023 年的 18 億美元，提升至 2028 年的 138 億美元，年復合增速約 50.2%。 高盛則預測，到 2035 年，全球人形機器人市場規模或將達到 1540 億美元。

另據國內公開研報顯示，預計到 2026 年，中國人形機器人產業規模將超過 200 億元。

Stephanie Zhan 指出，"GPT-3 時刻即將降臨機器人世界。它將引發一場巨大的轉變，將類似于我們在數字智能領域所見的進步帶入物理世界。"

隨著全球人口老齡化加劇、勞動力成本和需求不斷上升，以及基于 AI 大模型技術的不斷進步，包括人形機器人在內的智能設備迎來新的市場機會，有望顯著提升制造業的生產效率和競爭力。

值得一提的是，大模型通過其強大的推理能力和上下文理解能力，提升人形機器人功能的可見性和現實具象性。通過融合視覺、語音、文本等多模態信息，增強了人形機器人的感知和決策能力，從而使人形機器人能夠更好地理解和感知現實世界，提升其智能化水平。

不過，當前 AI 機器人市場也存在三個核心問題。

一是以 Skild AI 為例的機器人產品正面臨著市場激烈競爭。 其中，特斯拉擎天柱正在快速進化，馬斯克透露年底會迎來重大更新；OpenAI 最近恢復了其機器人團隊，為機器人公司提供基礎模型；英偉達也開始發力機器人技術；此外億萬富翁 CEO Brett Adcock 掌舵的人形機器人公司 Figure AI 和 OpenAI 衍生公司 Covariant 正在為機器人構建 ChatGPT，并已籌集了超過 2 億美元。

二是盈利難。整體來看， 人形機器人造價高，成本動輒幾十萬元，消費者和企業望而卻步。智元機器人負責人曾對鈦 媒體 App 表示，人形機器人成本要控制在 20 萬元人民幣以下才能大規模生產。但是目前，特斯拉的擎天柱僅材料費用就需要 4 萬美元（約合 29 萬元）；而國內的人形機器人成本更高，比如小米鐵大（Cyber One），每臺成本達 60-70 萬元，因此，目前人形機器人尚無法實現大規模量產，更多是在 To B 制造端進行小規模應用。

三是人形機器人的技術還不成熟，無法在精細工作上完全替代人類，距離量產仍遠。 無論是 " 幻覺 " 問題，還是機器人摔倒，都讓人們對于機器人技術保持質疑態度。

而 Skild AI 設想了一個類似 OpenAI 的未來：通過微調，就可以在 Skild 基礎模型上構建不同的用例和產品。

這正是他們顛覆機器人行業的方式。最終，他們希望抵達機器人 AGI，人們可以在物理世界中，與之互動。

今年 2 月，高盛將 2035 年全球機器人市場的規模預期上調至 380 億美元，預計出貨量將增長 4 倍，達到 140 萬臺。

特斯拉 CEO 馬斯克在 2022 年特斯拉人工智能日（AI Day）表示：" 人形機器人需求量有望達到 100 億臺— 200 億臺，人類對人形機器人的需求甚至會遠遠超過 汽車 。"

如今，資本市場已率先升溫。2024 年至今，國內的人形機器人行業投融資事件激增至超過 22 起，融資金額超過 70 億元，同比增長 300% 以上。

其中，美國美國人形機器人初創公司 Figure AI 憑借 6.75 億美元（折合人民幣約 49 億元），成為 2024 年上半年全球最大一筆的融資。由此可以看出，人形機器人市場正在加速發展。

而在國內，宇樹科技則憑借近 10 億元人民幣融資，引領國內人形機器人賽道融資。

總的來說，人形機器人具有解決勞動力短缺、提高工作效率和生活質量方面的潛力。新技術的推動為人形機器人帶來廣泛的應用前景，這些機器人在未來有望成為家庭、醫療、教育、工業制造等多個領域的重要助手。同時，不少投資人認為，通過租賃、銷售、服務等多種商業模式，人形機器人企業有望為社會提供更多價值。

來源：鈦媒體