具身智能的大结果，要来了！！！

自上周 Generalist 发布能够学习 3 到 12 秒动作的具身大脑 Gen 1.5 以来～

刚刚，北美具身初创Skild AI又发布了全新机器人基础模型S1，直接把机器人上下文学习的任务长度拉到了10 分钟往上。

这次的 S1 主打上下文学习（in-context learning，ICL）：

无需在后训练阶段专门学习新的操作数据，只需看一段人类示范视频，就能 " 照猫画虎 "，直接完成一整套从未见过的复杂操作流程。

在官方演示里，机器人完成了煎饼、冲泡咖啡、给植物换盆，以及设备组装等长程任务。并且在未见过的任务上，把成功率干到了 66%，远超基于语言提示的 VLA（只有 9%）。

另外，哪怕是走传统后训练微调的路线，想追平 S1 只看一次演示的效果，大概也要喂进去 380 次左右的任务演示。

非常 amazing！

可以说，最近这一波集中在上下文学习的工作，又给不少人重新燃起了对具身的希望。

有推特网友表示，通用机器人可能两年后就会出现，而不是七年。

还有网友表示，从 Rhoda，到上周 Generalist，再到现在 Skild S1 的 10 分钟任务，机器人真正的 GPT 时刻似乎正在出现。

因为一旦这种能力真的泛化，以后开发机器人技能，可能真的会变得像给 ChatGPT 写 Prompt 一样。

真有这么神吗？我们一起来看。

从 BERT 时代，迈向 GPT 时代

想要理解 S1 这次到底怎么个上下文学习，咱们得先看看，传统机器人是怎么学习一个新技能的。

在传统的 pipeline 里，机器人学习其实和大模型差不多：

先在海量数据上进行预训练，学会一些基础能力；然后到了具体场景，再针对某个任务收集数据，通过后训练，让机器人学会专有技能。

只不过问题在于，机器人和大模型虽然流程差不多，但数据成本却完全不是一回事。

大模型的预训练数据，大量来自互联网；哪怕到了编程、Agent 这些专门场景，很多后训练数据也可以在线上快速获得，甚至自动生成。

但机器人就比较惨了。预训练数据得在现实世界里采，后训练数据还是得在现实世界里采。

所以，在技术博客中，Skild AI 就直接开麦了：

如果一个机器人基础模型，每学一个新任务仍然需要几十、几百小时真机数据，再重新后训练，那我请问，这个 " 基础模型 "，基础在哪儿？

他们甚至引用已有研究指出，如果针对一个新任务的数据已经足够多，那么从零训练的模型甚至都可能追平经过预训练再微调的基础模型。

所以，具身预训练的意义到底是啥？

对此，Skild 给出的答案是：上下文学习。

为了有一个参考坐标，Skild 拉来了大模型的发展路线作为对照。

早期的 BERT 已经很强了，但每碰到一个新任务，往往还是得重新准备数据，再微调一遍。

真正改变游戏规则的，是后来 GPT-3 之后逐渐显现出来的上下文学习能力：

不用改模型权重，只要在 Prompt 里给几个例子，模型就能临时 " 学会 " 一个新任务。

基于此，Skild 认为，机器人现在其实还困在类似的BERT 时代，他们真正想要的是，是让机器人也完成同样一次范式转换。

也就是说，预训练真正的价值，不应该只是让后训练少采一点数据，而是让机器人最终获得 " 从上下文里直接学习 " 的能力。

上下文学习

那么，S1 这次到底从上下文里学到了什么？

Skild 认为，真正能检验机器人上下文学习能力的，其实就两个维度：

一个是，能不能学会训练时根本没见过的新技能；另一个是，能不能把已有技能重新组合起来，完成一个很长、很复杂的新任务。

比如，机器人只需观看一段翻煎饼的视频，就能学会如何制作煎饼——

即便这项技能此前从未出现在它的训练数据中。

与此同时，相较于上周 Gen-1.5 展示的秒级视频，S1 这次直接把上下文学习拉到了最长 10 分钟。

在植物换盆等任务中，每个任务都需要连续完成几十个操作步骤。在这些长程任务的演示中，机器人不仅需要做到照猫画虎，还需要知道：

我现在做到哪一步了，下一步该干嘛，技能之间怎么组合，中间搞砸了又该怎么继续。

也就是说，机器人需要真正理解视频演示里任务 - 动作的意图，见招拆招、随机应变，而不仅仅是行为克隆那么简单。

此外，在植物换盆任务中，从开始录演示，到机器人自己上手，只花了 11 分钟，直接在效率这一块，给传统后训练秒了。

最后，在整个过程中，S1 没有用 fine-tuning，也没上 post-training，模型权重完全不变，用同一套权重，就完成了博客里展示的所有任务。

基本对齐了大模型从 Bert 需要特定场景微调，到 GPT-3 只看演示就能完成 OOD 任务的跨越。

唯一的不同就是，用的 prompt 不再是语言，而是用了能够更好对齐下游任务的动作视频。

实验：ICL 到底是不是更能 scale？

在实验部分，Skild 先在（训练数据）见过的任务和未见过的任务上，对比了 ICL 视频 Prompt 和传统的语言 Prompt VLA。

测试结果表明，当训练数据只有 1000 小时时，语言 Prompt 效果更好，而随着数据规模增加，ICL 开始反超。

到了 10 万小时，训练时见过的任务上：ICL 96%，语言 Prompt 89%。

而在真正关键的 OOD 任务上：ICL 66%，语言 Prompt 只有 9%，直接拉开了 7 倍以上的差距。

为了验证 S1 的泛化性，Skild 又在不同的实验条件下进行测试。

结果表明，语言 Prompt VLA 的性能下降幅度，最高达到 ICL 的 3 倍。

也就是说，ICL 学到的不是固定场景里的动作复读，而是更能跟着当前环境重新规划怎么做。

最后，在 One shot learning 方面。

S1 在新任务上完全不做 post-training，只看一条视频演示，成功率就达到 66%。

相较之下，传统 VLA 则大概要经过约 380 次演示的后训练，才能追到同样水平。

当然，继续堆到 2000 次演示后，传统 post-training 最终能做到 86%。

所以结论可能不是 " 以后机器人不用训练了 "，而是：

以前一个新技能可能得教几百遍，现在先看一遍，就能直接做到六七十分。

这也是 Skild 所谓的 ICL scaling law：

数据越多，模型不只是会更多技能，而是越来越会 " 从演示里学技能 "。

Skild AI 是谁？

Skild 成立于 2023 年，背后站着两个 CMU 机器人圈的老熟人：Deepak Pathak 和 Abhinav Gupta。

两人都是卡内基梅隆大学机器人研究所的教授，Deepak 主要研究机器人学习、强化学习和计算机视觉，Abhinav 则是计算机视觉、自监督学习领域的大神。

早在 2022 年，两人就合作过 WHIRL，让机器人通过观看人类视频进行 one-shot imitation，可以说 S1 这条路线，也不是突然从石头缝里蹦出来的。

作为北美具身圈的明星企业，2024 年 Skild 刚走出隐身模式，就拿下 3 亿美元 A 轮、估值 15 亿美元；

到了今年 1 月，又完成 14 亿美元 C 轮融资，估值直接干到了 140 亿美元以上，SoftBank 领投，英伟达、贝索斯等继续上桌。两年多时间，估值接近翻了 10 倍。

横向对比来看，Skild 在北美具身圈的定位也相当特殊。

相比于 PI 更像是在搞 " 机器人 GPT"，Generalist 最近强调的是 one-shot learner，以及 Genesis AI、Sunday 最近的全栈势头，Skild 一直强调的是一句话：Any robot,any task, one brain。

它更强调跨 embodiment，希望同一个 Skild Brain 能够跑在机械臂、四足、人形等不同身体上。

说的通俗一点，就是想成为机器人时代的安卓：一个智能层，塞进各种不同的身体里。

这也由此决定了 Skild 的数据策略：全都要。

Skild 把机器人数据看成 hardware proximity、diversity 和 scalability 三个维度：

真机遥操最接近硬件，但贵；第一视角人类视频最容易规模化，但和机器人身体差得远；仿真便宜能猛造，却又有 sim-to-real gap。

所以他们对于 Robot Teleop、UMI、Egocentric Video、Simulation，基本上采取的就是都用的策略。

而 S1 的 ICL，其实也是这条路线自然延伸：

2025 年 9 月 LocoFormer → 2026 年 2 月首次 In-Domain ICL → 5 月第一次翻煎饼 → 8 月 S1 发布，直接把上下文学习推到最长 10 分钟的 OOD 长程任务。

所以现在真正值得关注的问题，可能已经不是机器人还能不能学会更多技能，而是：

机器人学习一个新技能的成本，能不能真的从 " 教几百遍 "，变成 " 你做一遍，它看一遍 "。

如果这个 scaling law 还能继续成立，那所谓机器人的 GPT moment，可能真的不只是又一个营销梗了。

参考链接

[ 1 ] https://www.skild.ai/blogs/s1

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