Skild AI 發布機器人基礎模型 S1：憑單一影片即可學習長時任務，並與鴻海合作組裝 Blackwell 系統

Skild AI 推出機器人基礎模型 S1，能透過單一示範影片進行上下文學習（in-context learning），無需更新權重或針對特定任務重新訓練，即可執行全新的長時任務。 S1 可執行長達 10 分鐘的未見任務（如盆栽種植、鬆餅製作與零件組裝），在全新多步驟任務測試中，單步成功率約 66%，遠高於同類 AI 系統的 9%。官方估計，提供單一短影片給機器人的效益，相當於 380 個手動訓練樣本（約需人工收集 50 至 100 小時）；在盆栽測試中，從錄製影片到硬體自主執行僅耗時 11 分鐘。 在實際應用端，Skild AI 與 NVIDIA、鴻海合作，將 Skild Brain 部署於雙臂機械手臂，用於高精度組裝 NVIDIA Blackwell 系統，包含安裝匯流排、限位塊及鎖固 16 顆螺絲，並能在場景偏離計畫時進行錯誤恢復。 S1 的開發與訓練全面採用 NVIDIA 基礎設施，包含以 Cosmos 處理影片資料、Isaac Sim 與 Omniverse 進行虛擬環境模擬，以及透過 Isaac Lab 進行強化學習。雙方也正共同開發全新的 GPU 加速模擬求解器，用於精確模擬機器人的物理觸覺與抓取，未來將整合至 Newton 物理引擎並開放給開發者。 商業表現方面，Skild AI 在首次商業部署 10 個月後，年度經常性收入（ARR）已達 1 億美元，並在製造、物流與檢驗等領域建立超過 60 個部署合作夥伴關係。