10个月做到1亿美元年化收入：Skild AI拿账本回怼机器人圈的“演示视频文化”
图：Humanoids Daily报道配图，Skild AI联合创始人Deepak Pathak与Abhinav Gupta美国机器人基础模型公司Skild AI宣布，首次商用部署10个月后，年化经常性收入（ARR）突破1亿美元，付费企业客户超过60家，包括富士康、三井物产等。两位联合创始人同时发文批评行业靠剪辑演示视频衡量进展：成功率10%和99%的机器人，拍出来的片子可能一模一样。
机器人圈最不缺的是漂亮视频，最缺的是能拿出来的收入数字。Skild AI这次两样一起摆上桌：先亮账本——首次商用部署10个月，年化经常性收入（ARR，Annual Recurring Revenue，按当前合同折算成一年的收入）突破1亿美元；再掀桌子——公开批评整个行业的“演示视频文化”。
据Humanoids Daily 9月10日报道，这家总部位于美国匹兹堡的机器人基础模型公司称，其通用“机器人大脑”已进入超过60家付费企业客户的现场，行业覆盖电子装配、餐饮、仓储和数据中心巡检，点名的客户包括富士康、三井物产、住友电装（Sumitomo Wiring Systems）和G10 Fulfillment。
增长曲线很陡。报道称，Skild今年1月完成14亿美元C轮融资时，披露的收入口径约为3000万美元，不到一年涨到了九位数。收入结构也有意思：移动类业务只占总收入的10%，名为Fetch的方案占4%，大头来自工业操作和专项作业流程——钱主要是机械臂干精细活赚来的，不是底盘来回跑赚来的。
最典型的一单在富士康产线上。报道称，Skild与富士康、英伟达合作，把Skild Brain装到双臂机械臂上组装英伟达Blackwell系统：插装母排、定位限位块、在接触力阈值约束下拧16颗螺丝。数据中心硬件每一代改版都会改几何布局，传统自动化往往要停线几个月重新编写轨迹，Skild称它的自适应策略能边干边吸收设计变化。
伴随这个里程碑，联合创始人Deepak Pathak和Abhinav Gupta发表文章《机器人研究的隐藏支柱是部署》，矛头直指行业靠精选视频衡量进展。Pathak的意思是：成功率5%、10%还是99%的机器人，一段成功的片子看起来可能完全一样，准确率低也可以一直重拍到成功为止。他举了自家的例子：去年教模型煎蛋，煎出第一个蛋花了一周，让它换不同的蛋、换不同环境都稳定做成，又花了两个月。两人还点出了论文和宣传片几乎不提的指标——节拍（cycle time）：十个工位的产线，一个工位慢了就拖住整条线，准确率99.9%但慢十倍的机器人，不算“差一点能用”，而是不能用。
据本站此前报道，Skild在8月下旬发布了S1基础模型，主打给机器人看一段视频就学会新任务。这次的报道称，S1的设计正是从客户现场的教训里来：产线布局常变、零件改尺寸、供应商换件，常规VLA（视觉-语言-动作）模型每遇一次变化都要重新采遥操作数据、重新微调；S1改用视频上下文学习，现场技术员录一段新工序视频，几分钟内就能让双臂机械臂照做。报道援引的测试数字是：在训练中没见过的多步操作任务上，S1的分步成功率为66%，相当于过去约380次人工遥操作示教才能达到的水平。
Skild AI表示会把客户现场的部署数据持续回灌到S1模型的训练中。