在全球科技巨头竞相布局新一轮战略高地的背景下，机器人赛道正成为继AI大模型之后最受关注的技术前沿。2025年6月12日，一则引爆行业的重磅消息迅速在半导体和智能制造领域刷屏：Skild AI——一家位于加州的AI机器人初创企业，在软银愿景基金二期领投的B轮融资中获得超过1亿美元，其中英伟达投资2500万美元、三星电子投资1000万美元。Skild AI最新估值达到约45亿美元。这不仅彰显了市场对AI+机器人融合前景的高度认可，也预示着一场围绕“通用机器人”未来的技术与生态“卡位战”正在加速展开。
一、英伟达：押注“物理AI”，布局机器人新生态
作为AI芯片领域的领军企业，英伟达的此次投资并非孤立事件，而是其“物理AI”（Physical AI）战略的延续。所谓“物理AI”，指的是将AI算法从虚拟世界延展至真实世界的实体中，使机器人、自动驾驶汽车等系统能够感知、理解并在物理空间中自主运行。这与英伟达近年来对Jetson嵌入式平台、Isaac机器人模拟器，以及AI大模型在嵌入式推理方面的布局形成呼应。
据市场研究机构Tractica（已被Guidehouse Insights并购）此前的预测，全球机器人与无人系统市场预计将从2019年的210亿美元增长至2025年的710亿美元，年复合增长率超过22%。这意味着，机器人已成为AI芯片厂商的重要增量市场。
Skild AI的技术核心在于为机器人提供“类人感知”和“高效决策”能力，其研发团队来自OpenAI、Waymo、波士顿动力等头部企业，拥有扎实的深度强化学习、视觉-语言联合建模、多模态传感器融合等能力。英伟达投资Skild AI的战略意图，显然不止是财务回报，而是将其纳入自身AI机器人技术生态中，补齐从GPU硬件、仿真平台到高阶决策软件的闭环。通过这种纵向整合，英伟达有望打造“从算法到芯片再到机器人整机”的产业闭环，在未来的AI机器人时代占据主动权。
图：AI机器人初创企业Skild AI获得英伟达、三星等投资
二、三星：技术情报与生态协同的双重算盘
作为全球最大的半导体制造商之一，三星电子此次对Skild AI的投资金额虽不大（1000万美元），但战略含义不容忽视。
一方面，三星近年来在机器人领域持续探索，包括推出服务机器人“Bot Care”、“Bot Handy”等产品，但整体节奏远慢于亚马逊、谷歌等美国科技公司。在此背景下，通过对Skild AI等新锐企业的战略性投资，三星可以“低成本绑定”前沿技术团队，及时掌握AI机器人前沿演进路径，为自身的硬件平台（如SoC、传感器模组）寻找新的落地场景。
另一方面，韩国本土产业也正在积极进军机器人赛道。LG、韩华集团、未来资产等大型企业集团均在本轮融资中参与，投资金额介于500至1000万美元之间。在这种“同城对抗”背景下，三星必须保持对关键资源的控制力，以防范技术与市场信息外流。
值得注意的是，据多位知情人士透露，三星内部技术团队对Skild AI的一些方案仍持保留态度，认为其在语义理解和高动态环境下的路径规划仍有待提升。这种“边押注、边观察”的策略，体现了三星在机器人投资领域的审慎务实。
三、全球科技巨头竞逐机器人赛道：格局初现
Skild AI并不是唯一获得资本和战略关注的机器人企业。从苹果、Meta，到亚马逊、谷歌、特斯拉、华为、比亚迪，几乎所有科技巨头都在不同维度上投入资源，抢占机器人技术高地。
* 苹果：虽然公开信息有限，但据彭博社2024年报道，苹果的R\&D团队已启动家用机器人研发计划，初步聚焦“移动智能助手”。
* Meta：于2023年成立人形机器人项目部门，目标是将大语言模型与实体机器人结合，探索AI具身智能（Embodied AI）。
* 亚马逊：其收购的Kiva系统在仓储自动化领域已形成壁垒，现正研发新一代可移动协作机器人。
* 谷歌：旗下DeepMind与Google Brain团队长期致力于机器人感知与动作生成算法，并在2024年开源其RT-2（Vision-Language-Action）多模态模型。
* 特斯拉：2023年发布人形机器人“Optimus”Beta版，马斯克公开表示希望其在5年内进入家庭应用场景，售价控制在2万美元以内。
* 华为：以昇腾芯片、鸿蒙系统和 RoboStack 云平台为核心，构建“AI + 操作系统 + 工业应用”全栈式机器人生态，主要发力服务机器人和智能制造领域。
* 比亚迪：依托其垂直整合制造优势与电机、电控系统积累，正积极研发适用于智能工厂的协作机器人，并计划将机器人技术拓展至新能源车间与海外基地。
这些企业的共同点是：AI模型的深度集成已成为机器人下一阶段突破的核心能力，而不仅仅是机械执行或嵌入式硬件集成。
四、Skild AI 的核心技术价值何在？
Skild AI之所以能够获得估值45亿美元，关键在于其软件平台具备高度扩展性和迁移学习能力。目前，其平台主要聚焦三大核心模块：
1. 感知系统：集成高分辨率摄像头、LiDAR、多轴IMU等传感器，并结合神经网络进行语义分割、目标识别与深度估计；
2. 决策引擎：基于多模态Transformer架构，支持输入语言、图像、视频和环境状态等多维度信息，实现任务级控制；
3. 动作规划与控制：通过模仿学习和强化学习算法训练的多任务控制策略，使机器人具备高复杂度任务执行能力。
这些技术使得Skild AI开发的平台不仅可用于人形机器人，还可迁移至安防机器人、制造机器人等多种形态，具备“模型通用性”特征，正好契合英伟达与三星所追求的生态平台兼容性和通用计算部署逻辑。
五、技术融合与商业落地之间的距离
尽管资本与技术正在为机器人赛道注入强心剂，但机器人产业的商业化落地仍然面临挑战：
* 成本瓶颈：当前主流人形机器人如Optimus、Agility Robotics的Digit，其单位成本普遍在3万美元以上。Skild AI虽致力于优化软件堆栈降低系统复杂性，但硬件端的降本依赖更广泛的供应链协同。
* 应用场景限制：目前机器人在制造、物流、医疗等B端场景中逐步落地，但在家庭、教育、零售等C端场景仍存在交互智能不足、使用门槛高等问题。
* 标准不统一：各国在机器人底层接口、通信协议、安全规范等方面标准不一，造成技术迁移成本高、兼容性差。
这些现实问题提示我们，机器人产业短期仍将以技术积累和生态构建为主，真正实现大规模商业化尚需时间。
六、结语：从资本“卡位战”迈向技术“生态战”
英伟达与三星联合下注Skild AI，既是对AI+机器人技术趋势的前瞻布局，也标志着全球科技巨头正式从AI模型战争迈入“具身智能”的新阶段。
如果说过去五年，生成式AI重塑了虚拟世界的信息处理能力，那么未来十年，具身智能将成为改变现实世界的关键力量。从大模型到机器人，从算法到物理实体，我们正站在智能技术第二次浪潮的前夜。
Skild AI或许只是这场变革的“先锋哨兵”，但背后的信号已清晰可见：下一轮科技主导权之争，将从“算力之争”走向“生态系统之争”。谁能在芯片、操作系统、AI模型、机器人平台上构建闭环，谁就有可能引领通用智能的未来路径。
