Skild AI「Messinator」：140 年模拟自博弈教会机器人踢足球
09-24，机器人公司 Skild AI 公开一个被训练踢足球的人形机器人（Unitree G1），代号「Messinator」：其机器人基础模型 S1 在 NVIDIA Isaac Sim 模拟环境中、以「进球」为唯一目标进行自我对抗训练，累计模拟时长相当于 140 余年，全程无需人类动作示范（零新增演示数据），机器人从反复摔倒中逐步涌现出盘带过人、护球、铲球、射门等完整足球技能链，并完成 sim2real 迁移到真实机器人。成果被 NVIDIA Robotics 转发，Deepak Pathak 等人多次转发后引发广泛讨论。
已确认
- Skild AI 于 09-24 公开该成果，训练方式为大规模 self-play，模拟时长相当于 140 余年的「虚拟世界杯」对局
- 基础模型为 S1，模拟平台为 NVIDIA Isaac Sim，奖励目标仅为进球，机器人对抗的是越来越强的「过去的自己」
- 全程无人类动作示范，盘带、护球、铲球、射门等技能均为自发涌现
- 控制层面：机器人以每秒 50 次的频率输出关节角度指令（而非从离散动作空间中选择），需同时处理平衡、控球、碰撞恢复、对手建模与步态决策，对实时控制要求极高
- Deepak Pathak 多次转发并高度评价，称之为「递归足球智能」，并以「地球上唯一的 AGI 是经过数十亿……」作类比；投资人 James Detweiler 盛赞该团队（Deepak Pathak 与 Abhinav Gupta 等）；评论者普遍将其类比于 AlphaGo 与 OpenAI Dota 2 的自博弈
为什么重要
- 该工作将 AlphaGo、OpenAI Dota 2 式自博弈范式引入真实人形机器人运动技能学习，且在高频连续控制（50Hz 关节指令）下实现，难度远超棋类与游戏
- 在零人类示范条件下习得完整足球技能链，展示了「机器人基础模型 + 大规模模拟自博弈」这条用仿真替代真实世界数据训练具身策略路线的可行性
2026-09-24 ~ 2026-09-24 · 11 条相关
一手来源
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