Skild S1：机器人看一遍视频就会新任务，成功率 66% 远超 VLA 的 9%
量子位 · wechat · 2026-08-26
具身智能初创 Skild AI 发布机器人基础模型 S1，主打上下文学习（ICL）：无需任何后训练，只看一段人类示范视频即可完成从未见过的复杂操作，将上下文学习任务长度拉到 10 分钟以上。官方演示包括煎饼、冲咖啡、植物换盆（几十个连续步骤）和设备组装；植物换盆从录制演示到机器人上手仅花 11 分钟，全程模型权重不变。
核心数据：在 OOD 任务上 ICL 成功率 66%，语言提示 VLA 仅 9%；传统 VLA 需约 380 次演示的后训练才能追平 S1 只看一次的效果（堆到 2000 次可达 86%）。训练数据从 1000 小时增至 10 万小时的过程中，ICL 逐反超语言提示，Skild 由此提出「ICL scaling law」：数据越多，模型越会「从演示里学技能」。语言提示 VLA 在不同条件下性能降幅最高达 ICL 的 3 倍。
Skild 认为，若每个新任务仍需几十上百小时真机数据再后训练，就谈不上「基础模型」；机器人正从 BERT 时代（逐任务微调）迈向 GPT-3 时刻（看例子即会）。公司由 CMU 教授 Deepak Pathak 与 Abhinav Gupta 创立于 2023 年，主张「Any robot, any task, one brain」的跨身体路线，数据策略上真机遥操、UMI、第一视角视频与仿真全用。融资方面：2024 年 3 亿美元 A 轮估值 15 亿美元，今年 1 月完成软银领投的 14 亿美元 C 轮，估值超 140 亿美元。网友评价称机器人的 GPT 时刻正在出现，通用机器人或在两年内到来。
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