训练聪明的机器人，最大的难题是“缺好数据”。仿真数据不够真实，真机遥控采集又贵又慢。为此，至简动力联合北大等团队提出了新解法：利用“人手数据”。 这并非让机器人死板模仿人的动作，而是让其学习人手操作背后的“物理规律”（如推杯子时水的晃动），从而真正理解物理世界。人手数据采集成本低、场景丰富，它与真机...

标题：新兴公司Skild AI一年内估值破100亿，获巨头投资，瞄准通用人工智能未来。由卡内基梅隆大学教授创立的Skild AI宣布完成3亿美元A轮融资，投资者包括贝佐斯、软银、红杉等，估值升至15亿。公司开发“机器人大模型”，构建通用机器人“大脑”，声称其训练数据量远超竞争对手，旨在打造能在危险环境中执行任务的通用AI，以解决劳动力短缺问题。两位创始人Deepak和Abhinav凭借深厚学术背景和技术创新，有望引领机器人行业的“GPT-3时刻”。投资方看好其潜力，认为Skild AI正在打破硬件限制，推动机器人技术向动态自适应发展。