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輝達三星押注“機器人大腦”背後：一場45億美元的智能革命
2025年6月11日，輝達與三星電子分別以2500萬美元和1000萬美元注資機器人公司Skild AI，使這家成立僅兩年的初創企業B輪估值飆升至45億美元。領投方日本軟銀豪擲1億美元，LG、韓華等韓國財團緊隨其後，單輪融資總額超1.5億美元。
資本市場用真金白銀投票的背後，是科技巨頭對“具身智能”終局的集體押註：賦予機器人一顆通用大腦，徹底打破機器與物理世界的次元壁。
一、黑馬崛起：從大學實驗室到45億美元估值
Skild AI的故事始於匹茲堡卡內基梅隆大學的機器人實驗室。2023年5月，該校兩位明星教授——Deepak Pathak與Abhinav Gupta——帶著25年研究成果離職創業。兩人在機器視覺與強化學習領域擁有超過9萬次論文引用，曾突破機器人資料訓練規模千倍極限，並首創“好奇心驅動”自主學習演算法。
他們的目標直指行業痛點：打造適配任意機器人的“通用大腦”Skildbrain。傳統工業機器人需針對特定任務程式設計，更換場景即失效。而Skildbrain通過海量真實世界資料訓練（資料量超競品1000倍），讓機器人獲得“湧現能力”——即使面對未訓練過的任務，也能自主完成精細動作，如接住滑落物體或旋轉工具。
技術壁壘迅速吸引資本：
2024年7月：A輪融資3億美元，光速創投、軟銀、貝索斯探險公司參投，估值15億美元；
2025年1月：軟銀追加5億美元，估值跳漲至40億美元；
2025年6月：B輪估值達45億美元，成為全球估值最高的機器人初創企業之一。
二、巨頭博弈：輝達的野心與三星的焦慮
輝達的進攻性佈局
黃仁勳將此次投資定義為“物理AI”（Physical AI）戰略的關鍵落子。輝達的規劃清晰：通過晶片（如Blackwell架構GPU）、軟體（CUDA生態）與資本三位一體，建構機器人時代的底層基礎設施。
此前，輝達已投資人形機器人公司Figure AI、物流機器人Serve Robotics。與Skild AI合作後，其技術可直接接入輝達的AI算力堆疊，加速“機器人大腦”的訓練迭代。終極目標是讓未來每台機器人內建“NVIDIA Inside”。
三星的防禦性卡位
三星的1000萬美元投資更像一場技術避險。內部檔案顯示，三星認為Skild部分解決方案“不及競品”，但仍需跟進三大原因：
避免落後於LG、韓華等韓國財團（均投資500萬-1000萬美元）；
低成本接觸頂尖人才庫；
為Google合作項目Ballie伴侶機器人儲備技術（計畫2025年底推出）。
這種矛盾心態折射出傳統硬體巨頭的轉型焦慮——寧可錯投，不可錯過。
三、技術破壁：為什麼是“機器人的GPT-3時刻”？
紅杉資本合夥人Stephanie Zhan的預言正在應驗：“機器人領域即將迎來GPT-3時刻，將數字智能的進步帶到物理世界。” Skild AI的突破性在於三大重構：
資料訓練範式革命
融合文字、圖像、視訊及人類遠端操控記錄，建構多模態訓練集；
通過“虛擬到現實”（SIM2REAL）技術，降低真實環境試錯成本。
通用性與專用性的平衡
Skildbrain可適配四足機器人、工業機械臂、人形機器人等各類硬體，但商業化路徑聚焦垂直場景：
首款產品為工業安防巡檢機器人，執行高危環境監控；
移動操作平台開放API，支援客戶快速開發定製機器人。
錯誤率的指數級下降
傳統機器人依賴精確預設坐標，而Skild的模型在動態環境中容錯率提升顯著。實驗中，其機械臂成功接住隨機拋出的工具機率達92%，遠超行業平均的67%。
四、備競賽：科技巨頭的機器人戰爭全景圖
資本正以驚人速度湧入具身智能賽道：
蘋果：秘密研發家庭指揮中心機器人，整合FaceTime與安防功能；
Meta：組建人形機器人部門，打造“機器人版Android系統”；
特斯拉：Optimus機器人進入工廠測試階段；
亞馬遜：借投資Skild繫結其GPU算力（擁有全球最大輝達GPU叢集之一）。
估值泡沫還是技術溢價？
對比同行，專注同類技術的Physical Intelligence估值24億美元，而Skild AI高達45億美元。溢價背後是軟銀的野心——孫正義試圖復刻“ARM晶片+機器人生態”的閉環，而Skild正是核心拼圖。
五、冷思考：通用機器人的“三座大山”
儘管資本狂熱，落地障礙依然清晰：
硬體成本困局
波士頓動力Atlas機器人單台成本超200萬美元，而Skild希望將搭載其“大腦”的消費級機器人壓至5000美元內——需顛覆現有感測器與執行器供應鏈。
場景定義的矛盾
黃仁勳曾直言：“量子計算不能解決所有問題，機器人同理。” Skildbrain擅長小資料複雜決策（如繞過障礙物），但巨量資料處理（如視訊分析）仍需傳統AI。
如何界定技術邊界成為商業化關鍵。
倫理安全紅線
當機器人獲得“湧現能力”，其行為可能超出設計預期。歐盟已起草《具身智能安全法案》，要求所有決策鏈路需可追溯——這與黑盒神經網路形成天然衝突。
從輝達的晶片、三星的消費終端，到Skild的通用大腦，機器人正從“單一功能裝置”進化為“自主智能體”。這場45億美元的豪賭，本質上是對物理世界控制權的爭奪。
短期內，工業巡檢、倉儲物流將成為技術落地首站；而長期看，誰能率先實現“千元級家庭機器人”，誰就能打開兆級市場。正如Pathak所言：“我們不是在造工具，而是在創造新物種。”
當機器開始理解重力、摩擦力與意外，人類對“智能”的定義將被徹底改寫。
//參考文獻//
- 科技巨頭爭相佈局“AI機器人賽道”，輝達和三星據稱都看上了它
- 雪球：Skild AI融資資訊
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- 突發！成立僅一年，估值108億：一把融了21億
- 打造“機器人通用大腦”，40億美元估值的Skild AI如何創造具身智能的“GPT-3”時刻
- 科技巨頭押注機器人賽道：三星、輝達聯手參投Skild AI
- 輝達、三星聯手參投，機器人獨角獸Skild AI估值達到45億美元 (視界的剖析)