Skild Brain
행동 생성 (VLA)발표일 2025.07가중치 비공개
'어떤 로봇이든, 어떤 작업이든, 하나의 두뇌'를 내세운 옴니바디 로봇 파운데이션 모델. 시뮬레이션과 사람 영상으로 사전학습 후 배치 로봇 데이터로 지속 파인튜닝; 2026년 ABB·Universal Robots·NVIDIA와 산업 배포 협력.
- 파라미터
- —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
- 제어 빈도
- —값 없음 (미공개이거나 아직 확인하지 못함)
- 적용 로봇
- —
- 벤치마크 결과
- —
B (10억 개)
Hz · 행동 출력 빈도
윙치키에 연결된 로봇
수록된 점수
공식 자료프로젝트 페이지 skild.ai공식 발표 skild.ai
한눈에 읽기
무엇인가
- 행동 생성 (VLA) — Vision-Language-Action. 영상과 지시를 받아 로봇의 팔·손 동작으로 바꾸는 AI.
- 발표일 2025-07
- 가중치 비공개 — 설명·결과만 공개됨
확인된 정보
- 사양 9개 항목 중 4개에 값이 있음
- 보도 보도 3개: 학습용 데이터셋, 적용 로봇 형태, 발표 벤치마크
- 값 확인일 2025-07 – 2026-03 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표
확인이 필요한 정보
- 루머 값: 구조
- 값 없는 기본 사양 (공개 자료에서 찾지 못함): 입력, 파라미터 (B), 제어 빈도 (Hz)
- 수록된 로봇과의 연결 기록 없음 — 쓰이지 않는다는 뜻이 아니라 공개 자료에서 찾지 못했다는 뜻이에요
어떤 모델인가
Skild Brain은 미국 Skild AI가 2025년 7월 공개한 로봇 파운데이션 모델이다. 휴머노이드, 4족 보행 로봇, 탁상형 팔, 모바일 매니퓰레이터 등 로봇 형태와 작업에 묶이지 않는 하나의 '옴니바디(omni-bodied)' 두뇌를 목표로 한다. 낮은 주기로 도는 고수준 정책이 조작·이동 명령을 내리면, 높은 주기로 도는 저수준 정책이 이를 관절 각도와 모터 토크로 바꾸는 계층 구조다.
배치할 때는 필요에 맞게 미세조정·증류해서 쓴다. 대규모 시뮬레이션과 인터넷 영상으로 사전학습한 뒤, 고객 작업별 실제 데이터로 후학습한다. 회사는 서로 다른 로봇 10만 종이 있는 시뮬레이션에서 천 년 분량을 학습시켰다고 밝혔다.
또 시뮬레이션 시연에서 다리 일부를 잃거나 무릎이 잠겨도 별도 미세조정 없이 수 초 만에 적응했다고 발표했다. 2026년에는 1시간 미만의 로봇 데이터와 사람 영상으로 새 기술을 익히는 방식을 소개했고, ABB Robotics·Universal Robots 로봇 탑재 협력과 NVIDIA·Foxconn과의 생산라인 배치를 발표했다. 회사는 경쟁 '로봇 파운데이션 모델' 상당수가 실제 로봇 데이터를 1% 미만만 더한 이해·계획 (VLM) 모델이라고 주장하며, 가중치나 API 조건은 공개하지 않았다.
회사 공식 페이지와 논문을 바탕으로 정리했어요. 성공률·최초 같은 표현은 회사 발표예요.
구조와 학습
| 구조 | 고수준 계획 + 저수준 제어 계층 구조(2차 보도); 세부 비공개루머 |
|---|---|
| 학습용 데이터셋 | 대규모 시뮬레이션 에피소드 + 사람 행동 영상, 배치 로봇 데이터로 후학습보도 |
| 적용 로봇 형태 | 휴머노이드, 4족, 산업용 팔(ABB, UR), 모바일 매니퓰레이터 등보도 |
| 발표 벤치마크 | 계단 오르기, 밀쳐도 균형 유지, 혼잡 환경 피킹 시연; 내장 힘 제한보도 |