Skild AI 部署 10 个月达 1 亿美元 ARR，详解机器人训练四类数据取舍
deepakpathak · x · 2026-09-11
机器人基础模型公司 Skild AI 宣布开始部署 10 个月内达到 1 亿美元 ARR，落地场景覆盖工厂产线、建筑工地、厨房与数据中心，承担清洁、焊接、建造、烹饪等任务。其联合创始人 Deepak Pathak 在 AUTONOMOUS 大会上分享了核心观点：
- 机器人 70 年来被当作硬件问题，但缺的其实是一个通用「大脑」；LLM 的「更多数据+更大模型」配方无法直接迁移，因为机器人没有可训练的互联网。
- 机器人数据质量要看三个轴：可扩展性、多样性、与机器人本体的贴近度。
- 四种数据来源各有缺陷：机器人自采数据最贴目标但受实时物理限制扩展最慢；遥操作是行业默认但几乎无多样性；仿真远超实时但每个新任务都要手工搭环境；人类视频最丰富但与人形差异最大（身体不同、看不到施力）。
- 结论是没有唯一「黄金路径」，Skild 的做法是用单一大脑跨所有形态，融合四种各自都会失败的数据源训练。
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