美國機器人基礎模型領域近日迎來一筆巨額融資，初創公司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、互聯網、消費電子等多領域的投資聯盟。
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從專用系統向通用平臺演進的關鍵時期，為其發展提供了良好機遇。
在技術層面，Skild AI帶來了根本性范式轉變。機器人行業長期面臨“莫拉維克悖論”，即系統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，而是通過大規模多模態數據進行端到端訓練。該系統融合從海量人類活動視頻中提取的行為模式，以及在仿真環境中數萬億次試錯訓練，形成從感知、決策到執行、反饋的完整閉環。其關鍵創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境數據，提高了系統靈活性，為復雜環境穩健運行提供基礎。公開演示中，面對硬件故障或環境突變，系統仍能調整策略繼續執行任務，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標準開發工具。投資Skild AI填補了其在機器人技術棧頂層生態空缺，有望構建從芯片、開發平臺到應用系統的全棧解決方案。軟銀早期在機器人領域布局廣泛但效果有限，近來收購ABB機器人業務獲得硬件基礎和行業渠道，投資Skild AI成為連接硬件能力與智能系統的關鍵紐帶，符合其構建完整機器人生態的戰略。三星和LG在消費電子增長放緩背景下，將機器人產業作為重要戰略方向，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的合作協議也表明投資正快速轉化為業務協同。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需求，通用機器人大腦若成熟，可能大幅降低自動化系統部署成本，對其超大規模物流網絡具有重要戰略價值。這些投資決策共同反映出產業共識：隨著機器人硬件逐漸標準化，產業價值正加速向軟件和智能系統層集中。
商業化方面，Skild AI進展顯著。據其2025年業務更新報告，截至2025年底，公司已服務超8家企業客戶，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。商業化潛力源于巨大市場需求缺口，全球多個行業面臨勞動力短缺，尤其是重復性高、危險性大的崗位，傳統機器人系統因定制成本高、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，在紐約某機場環境監測試點中，搭載Skild Brain的移動機器人成功完成非結構化環境巡檢任務；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成熟仍面臨諸多挑戰。技術可靠性方面，在受控環境中表現良好的泛化能力，能否在復雜多變的真實工業環境中保持穩定，需長期驗證，且機器人物理世界決策關聯安全，對系統魯棒性要求極高。經濟可行性上，訓練大規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平衡點是技術普及必須跨越的門檻。產業碎片化也是問題，當前機器人硬件缺乏統一標準，通用適配面臨巨大工程挑戰，實現真正通用性可能需要推動硬件接口標準化，涉及復雜生態建設。競爭態勢激烈，特斯拉的Optimus項目持續投入，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也在加速探索相關方向。
