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Skild AI

资金最雄厚的独立机器人"大脑"创业公司——融资 $20 亿、估值超 $140 亿,获软银、NVIDIA 和贝索斯支持,致力于打造可控制任何机器人的通用 AI。

1. 核心产品 / 服务

Skild AI 打造 Skild Brain——一个通用 AI 基础模型,旨在跨任务和硬件类型(四足机器人、人形机器人、机械臂、移动操作机器人)控制任意机器人。公司由两位曾领导 Meta 机器人实验室的卡内基梅隆大学(CMU)机器人学教授于 2023 年 5 月创立,采取纯软件路线:不造机器人硬件,只做任何机器人都能使用的智能层。

Skild Brain 基于多样化的机器人数据训练,目标是跨本体泛化——这种"统一模型"理念与 physical-intelligence 的路线相近,而与 nvidia-groot 的逐本体调优形成对照。在早期测试中,该模型被部署到一台 Unitree 人形机器人上,并在一天之内取得了成果 [1]。

到 2025 年底,Skild 的软件已用于 NVIDIA 位于休斯敦的 GPU 工厂的自动化任务,展示了真实的工业部署 [1]。公司称其收入从 $0 增长到 2025 年的约 $3,000 万,服务 8 家以上客户。

2. 目标用户与痛点

  • 机器人制造商:将 Skild Brain 集成到自家硬件中,而无需从零构建从感知到动作的 AI 栈。这是应用于机器人领域的"Intel Inside"模式。
  • 工业自动化:希望为不同任务部署不同类型机器人、又想通过单一智能层统一控制的工厂运营商。NVIDIA 休斯敦 GPU 工厂的部署是标杆案例 [1]。
  • 物流与仓储:跨多样环境和任务类型的移动操作。

核心痛点:机器人硬件公司擅长机械,却难以搞定 AI 软件层。Skild 提供可即插即用的"大脑",把跨机器人类型的感知、规划和动作生成的复杂性抽象掉。

3. 竞争格局

竞争对手 路线 估值
Physical Intelligence 闭源统一 VLA(π 系列) $56 亿 → 目标 $110 亿
NVIDIA GR00T 开放 VLA 平台 + WBC + SONIC 属于 $3.5 万亿以上的 NVIDIA
Galaxea(星海图) 开源 G0.5 SOTA VLA + 硬件 $46 亿
Unitree 开放 VLA + 硬件销售 IPO 目标 $62 亿

Skild 的差异化优势:纯软件定位(与潜在的机器人厂商客户没有硬件冲突)、最强的机构背书(软银 + NVIDIA,共 27 家投资机构),以及最高的独立估值($140 亿,对比 PI 的 $56 亿)。纯软件模式意味着它理论上可以与任何机器人 OEM 合作,而不与之竞争。

4. 独立观察

  • 估值与收入脱节。$140 亿以上的估值对应约 $3,000 万收入,约为 467 倍收入倍数——即便以 AI 创业公司的标准衡量也极为夸张。押注的不是当前收入,而是成为"物理智能的操作系统",类似 Android/iOS 之于移动端。
  • **软银-NVIDIA-贝索斯的联手是信号。**当三家最激进的 AI 投资者(软银、NVIDIA 旗下 NVentures、Bezos Expeditions)共同投资一家机器人 AI 公司,说明市场共识认为"机器人大脑"是下一个值得数百亿美元投入的平台层。三星、LG 和施耐德电气作为战略投资者加入,进一步印证了工业部署的逻辑。
  • **CMU → Meta → Skild 的人才链。**两位创始人(Deepak Pathak 和 Abhinav Gupta)先后来自 Meta 的 FAIR 机器人实验室和 CMU,随后离开学界创办 Skild。这与许多成功 AI 创始人"学界 → 大厂 → 创业"的轨迹如出一辙,也让他们兼具研究信誉和落地经验。

5. 财务 / 融资

  • 成立:2023 年 5 月,美国宾夕法尼亚州匹兹堡
  • 累计融资:约 $20 亿,共 3 轮 [1]
    • A 轮(2024 年 7 月):$3 亿,估值约 $45 亿;由软银、Lightspeed、Coatue、Bezos Expeditions、Sequoia 领投
    • B 轮(2025 年 6 月):$1.35 亿;软银、三星、NVIDIA、LG Tech Ventures
    • C 轮(2026 年 1 月):$14 亿,估值超 $140 亿;由软银领投,NVIDIA(NVentures)、Macquarie、Bezos Expeditions、1789 Capital 及老股东跟投 [1][2]
  • 收入:$0 → 约 $3,000 万(2025 年);8 家以上客户 [1]
  • 团队:100 余人,从 Meta、Tesla、NVIDIA、Google、Amazon 招募 [1]
  • 投资者数量:27 家机构,包括软银、NVIDIA、Lightspeed、Sequoia、Coatue、Bezos Expeditions、三星、LG、Salesforce Ventures、施耐德电气、Amazon(Alexa Fund 与 Industrial Innovation Fund)、General Catalyst、Felicis、CMU [1]

6. 团队与关系

  • 联合创始人兼 CEO:Deepak Pathak — 前 CMU 机器人研究所助理教授,此前任职于 Meta 机器人实验室
  • 联合创始人兼总裁:Abhinav Gupta — CMU 机器人研究所终身教授,Meta FAIR Robotics 创始成员兼研究负责人
  • 主要投资者:软银集团(历轮领投)、NVentures(NVIDIA)、Bezos Expeditions、Lightspeed、Sequoia、Coatue、三星、LG、施耐德电气、Amazon
  • 主要合作伙伴:NVIDIA(休斯敦 GPU 工厂部署)、LG CNS(人形机器人合作)
  • 主要竞争对手:physical-intelligence、nvidia-groot
  • 机器人合作方:unitree(早期部署演示中使用的人形机器人)
数据档案 · 机器人 / 具身

Skild AI

Skild Brain/S1 开发商,混合遥操、人类视频、仿真与手套数据,客户回传闭环

数据类型
遥操;数据采集手套;互联网人类视频;仿真
规模口径
总量"数百万小时"混合数据(公司口径,不分层);配比未公开
客户
仓库、数据中心、东京咖啡馆、匹兹堡机场(未具名)

数据体系

Skild Brain 的数据由遥操(用于后训练)、数据采集手套、互联网人类视频与大规模 Isaac 仿真组成,比例未披露 [1]。Pittsburgh 操作员岗位每周至少 3 个 8 小时班,时薪 $18–20(旧版 $25–30,两版冲突)[4]。

S1 与成效(公司口径)

S1(2026-08-25 发布)称单段视频提示在 100,000 小时数据规模下对未见任务成功率 66%(语言提示 9%);已见任务在 1,000 小时时语言提示 53% 对视频 43%;评分含人工介入 [3]。另有“3 小时数据达 98.9%(旧模型 3 天达 95%)”说法,所引 S1 页未出现,未核实 ⚠️;S1 无公开权重或论文,66% 来自内部基准。

商业与融资

Bloomberg(2026-09-10)称 $100M 年化收入;客户由 8 家增至 60+ 未能在所引页核实;Series C 约 $14 亿、估值超 $140 亿(2026-01)[2]。以上均为媒体转述或公司口径 ⚠️,数据条款未查到。

S1 数据规模与 NVIDIA 栈(补)

CEO 称 S1 用了 "all of our millions of hours of data",即数百万小时混合数据,不分层(公司口径)[5]。NVIDIA 案例页称 Isaac Lab 产出"数十亿训练样本",并用 Cosmos Transfer 增广;Cosmos 另用于把视频转成结构化描述 [6]。手套厂商与数据商均未点名;"1,000–100,000 小时"是对比实验档位,不是总量。

  1. https://blogs.nvidia.com/?p=98131 (2026-10-14)
  2. https://runtimewire.com/article/skild-ai-100m-revenue-run-rate-robotics (2026-10-14)
  3. https://datanorth.ai/news/skild-ai-launches-s1 (2026-10-14)
  4. https://jobs.menlovc.com/companies/skild-ai-2-f6421003-ec91-4d3f-808a-fbe87250aaab/jobs/71801570-robot-operator-pittsburgh (2026-10-14)
  5. https://www.therobotreport.com/skild-ai-unveils-s1-flagship-robot-foundation-model/ (2026-10-14)
  6. https://www.nvidia.com/en-us/case-studies/skild-ai (2026-10-14)
Last compiled: 2026-06-22