机器狗的腿即使被锯断也能继续行走！最新机器人大脑来自估值320亿的独角兽

时令 发自 凹非寺

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不怕故障的机器人大脑来了！

肢体断裂？马达卡住？通通没问题。

只要机器人身体能动，这个大脑就能让它动起来。

踩高跷？适应外力？负载重物？也是so easy。

除此之外，它还能完成更精细的动作，比如放置碗碟。

这个大脑，是Skild AI新推出的Skild Brain，其估值截至今年6月已达45亿美元 ，它在一个虚拟环境中，这个虚拟环境里包含十万种机器人姿态，它在其中训练，经过相当于一千年的时间，才得以成型 。

更值得被提及的是，这个模型，从来都没有在这些机器人上面展开过训练，它对于它们的控制能力，完全是自然而然地涌现出来的。

下面具体来看。

只要机器人能动，大脑就能让它动

因生活里存在着诸多难以预先推测的事情，故而尽管有不少机器人于视频里展现出令人惊叹的表现，然而在现实实际生活当中却是不可去避免地要迎头面对失败局面的 。

为什么会这样呢？

答案就在于机器人的编程方式。

拿机器人的运动来说，多数控制器是针对特定机器人开展训练的，控制它的人工智能会记住该机器人的运动策略，这犹如记住考试答案那般，对通过考试是有用处的，然而对于学习怎样得出答案而言却丝毫没有帮助 。

AI 面对从来没碰到过的状况，像马达被卡住，肢体出现断裂，又或者是全新的身体这种情况，记住的方案就没什么用场了。

Skild AI是如何解决的呢？

不同于仅仅让其学习操控一个机器人，他们构建了一项“测试”，此“测试”具备AI无法作弊特性，其目的在于训练它去操控一个有着不同身体形态的机器人多元宇宙 。

这个时候，它没办法给某一个机器人记住固定的解决办法，而是得找出适用于全部机器人的通用策略。

根据上述所提及的思想，Skild AI打造了一个宇宙，这个宇宙里有着十万台各异的机器人。历经一千年的模拟时间之后，系统浮现出了一个大脑，该大脑具备适应陌生场景的能力。

当面对陌生场景之际，这个大脑能够急速去匹配十种身体类型里的任何一种，且此身体类型的数量高达十万种。

比如说，将一台有着四条腿的机器人放置于直立的位置，随后启动它的大脑。当大脑被唤醒之际，它全然不清楚自己所控制的究竟是怎样的一副身体。

令人意想不到的是，它居然做出决定，要把这台机器人当作一个小型人形来实施控制行为，并非以四足机器人的方式来对待，。

但是，因为普通的人形机器人具备踝关节马达以及宽大的双脚以维持稳定，所以，这个被限制前腿的四足机器人，其腿部仅有一个被动旋钮，而且与地面仅仅有一个接触点。

因此，这个全新的大脑，需要在极为短暂的时间之内，判定出身体的类型，并且稳定住姿态。然而，因为时间太过短暂，机器人最终还是摔倒了。

这难道会是大脑的极限所在吗可绝对不是 新大脑能够从失败当中开展上下文学习的 甚至于就算是机器人的首次尝试失败掉了且其第二次尝试也遭遇了失败 不过呢它在第三次尝试的时候 却取得了成功 。

说起Skild Brain具备的非凡记忆力，就得说这件事啦，大多数机器人的控制策略内存仅仅只有几百毫秒，然而呢，那全新大脑的上下文窗口比大多数机器人控制策略内存的时长要多出100多倍呀。

此外，团队还进行了这样的尝试，把机器人的大小腿二者绑在一起，以此来模拟它失去肢体的那种情况。

这一行为不但使得机器人的肢体长度被缩短，而且致使它少掉四个自由度。开始的时候，机器人没办法展开有效的移动，仅仅能够非常费劲地在原地踏步。

然而呀，当经历了7到8秒的适应之后呢，新大脑察觉到大幅度摆动大腿关节能够克服困境哟，最终成功达成了有效行走呢。与此同时呀，仅仅针对于单个机器人训练的专用控制器却完全失败啦，甚至还翻倒了呢。

不仅是这样，团队还借助于在软件里边对机器人膝盖进行锁定的方式，以此来模拟关节出现故障的情况，这会致使四足机器人转变成为三足机器人，然而在此之前它并没有接受过这样的训练呀。

最初的时候，机器人呈现出会向前倾斜的状况，不过随后它掌握了把重心向后转移至三条腿上的技能，甚至于在历经2至3秒的适应之后便能够实现行走。这样的行为同样是在轮式四足机器人身上出现的。

那如果突然把机器人的轮子卡住呢？

这颗大脑，会察觉到传递给车轮的指令，已无法让机器人持续前行，紧接着，它会转变为类似标准双足机器人的行走姿态，待车轮再度解锁之际，大脑会再度切换至更为高效的滚动模式，。

这般做是为了能更加有效地去测试那机器人以面对各不相同情况之际的平衡状态，团队又给它的腿部装上了额外的支柱，这其实也就是使得机器人去踩高跷 。

能够看得出，开始阶段机器人迈出的头几步是非常不稳定的，然而它不久之后就能够对步频以及脚的位置作出调整，从而去适应更长一些的腿部。

Skild AI觉得，往后于物理世界里能够达成可靠运转的AGI绝对不只是靠着记忆，它得拥有适应世界的本事，而促成这一目的的办法便是训练一個能够操控所有身体的“大脑”。

Skild AI公司介绍

Skild AI是在2023年创建的，其目的是去开发那种适合不同硬件以及任务的自适应AI大脑，它拥有大概6名员工，它的总部处于宾夕法尼亚州匹兹堡，它一共有Skild和Gupta两位创始人。

此人本科阶段在印度理工学院坎普尔分校就读，博士是在加州大学伯克利分校毕业的，之后又接着在这所学校开展博士后研究工作。其人曾于Meta担任过为期一年的研究员现景况，是在卡内基梅隆大学计算机科学学院担任助理教授这般情境状态中。

1. 在有关于学问范畴之内之处， 2. 他所取得的总是被引用的次数已然超过了二点七万这个数值数目， 他的h指数是五十二个， 他的i十指数达到了九十二个。

Gupta，另一位身为创始人 ，本科念于印度理工学院坎普尔分校 ，博士由马里兰大学毕业 ，之后于卡内基梅隆大学担任博士后研究员 ，现在是该学校教授 。

他曾于谷歌出任计算机视觉以及大规模视觉学习项目的教师顾问，为期两年，随后于Meta担任研究经理兼组长，历经四年，在自监督学习、触觉感知、机器人导航和操作等诸多领域收获了若干关键创新成果 。

提及Gupta的论文，其被引用的总次数已然超过了8万次，h-index指数是117，i10-index指数达到了323 。 .

自2023年建成起，Skild AI除了达成1450万美元的种子轮资金募集之外，还完成了A、B两轮的资金筹集，总共筹措4.14亿美元，确立了它在人工智能机器人开创领域的领先位置，。

在2024年7月的时候，Skild AI完成了一笔3亿美元的A轮融资，这笔资金会被用来扩展Skild的机器人AI基础模型，还会扩充团队规模，并且推进产品开发，于此同时，当时该公司的估值已经达到了15亿美元。

今年6月，Skild AI获得融资金一亿美元，其目的在于为公司的市场扩张提供支持，并且要建立起战略合作伙伴关系，以此来加快其物理AI机器人平台的部署进程。这一轮融资达成之后，Skild的估值实现了45亿美元。

此外，Skild AI的主要投资者也十分值得一提，比如，软银是其一，光速创投也是，英伟达、三星并列其中，红杉资本未曾被遗漏，亚马逊也是重要的投资者之一，还有卡内基梅隆大学，凯迪拉克同样在这个投资者行列里等 。

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