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哈喽,大家好,我是小墨,你敢信吗?电锯锯断机器人的腿,它踉跄两下居然能重新站稳走路,这段去年火遍社交网络的测试视频,来自成立不到两年的Skild AI。
主导这项核心技术的创始研究员Ananye,今年才26岁,还刚入选了《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”榜单。
这家公司的成长速度同样疯狂,2024年7月A轮融资估值15亿美元,投资方有贝索斯、软银这些大佬;不到一年B轮融资后,估值直接飙到45亿美元,英伟达、三星都抢着入局。
他们靠的不是噱头,而是那个能让机器人断腿后自适应的“全具身大脑”,Skild Brain。
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Ananye的科研路,从高中就自带光环。他是国际物理奥林匹克金牌得主,还收到过MIT的录取通知,最终却选择留在印度IIT Delhi。用他的话说,这里的校友网络和学术氛围,丝毫不输顶尖名校。
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真正让他转向机器人领域的,是博士阶段在卡耐基梅隆大学的经历。当时他的导师Deepak展示了一款机器狗,能在泥地、油面等复杂地形行走,被推搡也能稳住,但有个致命缺陷——“瞎”,遇到楼梯就会卡住。
Ananye接手后,用了整整三年重构系统。传统机器狗靠激光雷达导航,成本高到普通人承受不起。他偏偏用一个300美元的单深度摄像头,搭配循环记忆网络,让机器狗“记住”半秒前看到的路况,硬生生解决了视觉盲区问题。
这个成果直接拿了最佳论文奖,还惊动了波士顿动力的创始人Marc Raibert。老爷子特意跑到CMU看演示,拍着视频说要带回去给工程师参考。有意思的是,那之后波士顿动力就从传统控制技术,转向了Ananye团队用的强化学习路线。
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他还干过一件颠覆行业的事。市面上的灵巧机械手动辄几万美元,坏了维修要等两个月。他和朋友联手研发出开源的Leap Hand,成本只要一两千美元,零件坏了3D打印就能换,现在几乎每个机器人实验室都在用。
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Skild AI的核心技术,说穿了就是“用大规模模拟练出通用能力”。传统机器人训练要么靠真人远程操控采数据,成本高还没法规模化;要么只在单一模拟环境训练,到了现实中就失灵。
Ananye团队的解法堪称巧妙。他们不模拟特定机器人,而是在系统里生成成千上万个“随机机器人”,腿长、刚度、重量全是随机参数,再给它们设定三个简单目标:不摔倒、听指令、省能量。用大量GPU并行运算,一天就能模拟出6年的训练数据。
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他们创造出十万个“平行宇宙”,每个宇宙的摩擦力、光照、摄像头延迟都不同。机器人在这种环境里练出的自适应能力,到了现实世界自然游刃有余。就像那个被锯断腿的四足机器人,它从没见过自己“半截腿”的样子,但在模拟中经历过无数类似的参数突变,自然能快速调整步态。
为了提升训练效率,他还研发了新算法SAPG。传统算法让一万个机器人做同样动作,浪费算力。SAPG让每个机器人尝试不同动作,一旦有个机器人找到最优解,其他机器人立刻共享数据。用这个算法,他们让两个机械臂配合移动立方体,甚至练出了“扔接”的高难度动作,而传统算法连门都摸不到。
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现在的Skild Brain已经能完成不少精细活,工厂里给AirPods装充电盒的重复工作,它能精准完成;把机器人放在陌生环境,它能自己建地图导航,有人突然跳到前面也能及时避让。
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最厉害的是跨硬件适配,不管是四足机器人还是人形机器人,它都能直接控制。
这一点已经在实际场景中验证。国内的宇树机器人没给过任何参数,Skild Brain就能直接适配,让它在崎岖路面稳定行走。原因很简单,它在模拟中见过无数种腿型和结构,宇树机器人只是其中一种“参数组合”。
Ananye认为,机器人最先落地的场景会是工厂。像富士康的iPhone组装线,很多工序因为产品有微小公差,只能靠人工完成。Skild Brain能适应这种差异,24小时不间断工作,还不会疲劳。
对于“机器人取代人类”的焦虑,他看得很开。就像工业革命淘汰了体力活,却催生了营销、咨询等新职业。未来繁重的体力劳动被机器人接手,人类反而能有更多时间搞艺术、做科研。他理想中的“后稀缺世界”,是只需要投入原材料,机器人大脑就能完成从制造到交付的全流程。
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Skild AI的突破在于用模拟训练打破了机器人的“专用魔咒”,26岁Ananye的研究证明了通用机器人大脑的可行性。
按照他的预测,真正的终极模型还需要十年,但现在的技术已经在工厂等场景展现出巨大价值,这场机器人革命已经拉开序幕。
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