Skild AI lanza el modelo robótico S1, entrenado con la infraestructura de Physical AI de NVIDIA
Skild AI says its new S1 robot foundation model learns unfamiliar, long tasks from a single video, built using NVIDIA's simulation and training technologies.
Respuesta rápida
¿Qué anunció Skild AI junto a NVIDIA sobre su nuevo modelo de robot S1?
Skild AI launched S1, a robot foundation model that learns new, multistep tasks from a single video demonstration without retraining. Built on NVIDIA's Isaac Lab, Cosmos, Omniverse and TensorRT technologies, Skild says S1 succeeded at 66% of steps on new tasks versus 9% for a comparable system, and the company has reached a $100 million annual revenue run rate.
Claves
- Skild AI says its S1 robot foundation model can learn a previously unseen, long-horizon task from a single video demonstration, without updating its weights or undergoing task-specific retraining.
- La empresa señala que S1 logró completar con éxito alrededor del 66% de los pasos en sus nuevas pruebas de tareas de múltiples etapas, frente al 9% obtenido por un sistema de IA similar con el que se comparó.
- Skild built and trained S1 using NVIDIA technologies including Isaac Lab, Cosmos, Cosmos Curator, Omniverse, Isaac Sim, Nsight and TensorRT, spanning data generation, simulation, training and deployment.
- Skild afirma haber alcanzado una tasa de ingresos anualizada de 100 millones de dólares aproximadamente 10 meses después de su primer despliegue comercial, y cuenta ya con más de 60 alianzas de implementación.
- Skild, NVIDIA and Foxconn are deploying the Skild Brain on dual-arm manipulators to assemble NVIDIA Blackwell systems, according to the announcement.
Skild AI ha lanzado S1, un modelo fundacional para robots que, según la compañía, puede aprender una tarea desconocida y de múltiples pasos a partir de una sola demostración en vídeo, sin necesidad de reentrenamiento ni datos adicionales específicos para la tarea. El modelo, presentado la semana pasada según NVIDIA, fue construido y entrenado utilizando la infraestructura de IA física de NVIDIA en las fases de generación de datos, simulación, entrenamiento e implementación.
Cómo funciona S1
Según Skild, un operador graba un vídeo de una tarea y lo introduce en S1 a modo de instrucción. El modelo interpreta los objetos, la intención y la secuencia mostrados en el vídeo, y traduce esa información en acciones para el robot que esté controlando, sin actualizar sus pesos. La empresa denomina a este enfoque aprendizaje en contexto.
De acuerdo con Skild, S1 puede ejecutar tareas desconocidas de hasta 10 minutos de duración, entre ellas plantar macetas, preparar panqueques, hacer café por goteo y ensamblar kits, algunas de las cuales implican decenas de pasos de manipulación que el robot nunca había realizado en ese orden. En una de las pruebas de plantación de macetas citadas por la empresa, el equipo pasó de grabar la demostración a la ejecución autónoma en el hardware en 11 minutos. Skild también afirma que el modelo puede adaptarse cuando los objetos se desplazan y recuperarse de errores durante una tarea.
Skild indica que, en sus pruebas con tareas nuevas de múltiples pasos, S1 logró completar con éxito alrededor del 66% de los pasos, frente al 9% de un sistema de IA similar, y calcula que un breve ejemplo en vídeo puede aportar un valor comparable al de unos 380 ejemplos de entrenamiento práctico, que de otro modo, según la empresa, habrían requerido entre 50 y 100 horas de recopilación manual por parte de una persona.
La tecnología de NVIDIA detrás del modelo
Según NVIDIA, Skild entrenó su "cerebro robótico compartido" mediante simulación, vídeos humanos y datos de teleoperación, recurriendo a varias piezas del stack de NVIDIA. Cosmos, descrito como un modelo fundacional de mundo abierto, se emplea para diversificar los datos de entrenamiento y convertir el vídeo en descripciones estructuradas, mientras que Cosmos Curator anota, filtra y organiza los datos a gran escala.
Skild también utiliza las bibliotecas Omniverse de NVIDIA y el framework Isaac Sim para generar datos y validar el comportamiento del robot en entornos simulados antes de su implementación en el mundo real, y aplica aprendizaje por refuerzo en Isaac Lab, un framework abierto y modular de aprendizaje robótico impulsado por el motor de física Newton, para modelar fuerzas, contacto, colisiones y presión. NVIDIA señaló que la compañía y Skild están desarrollando conjuntamente nuevos solucionadores de simulación acelerados por GPU para modelar cómo los robots sujetan y manipulan objetos, que se incorporarán a Newton para todos los desarrolladores. Las herramientas NVIDIA Nsight se utilizan para identificar cuellos de botella en el rendimiento del entrenamiento, y el kit de desarrollo de software TensorRT optimiza el modelo para la inferencia.
Implementación comercial
NVIDIA señala que Skild alcanzó una tasa de ingresos anualizados de 100 millones de dólares aproximadamente 10 meses después de su primera implementación comercial, y que ha establecido más de 60 alianzas de implementación en los sectores de manufactura, logística, inspección, seguridad y preparación de alimentos.
Una de las implementaciones activas descritas en el anuncio involucra a Skild, NVIDIA y Foxconn, que utilizan el Skild Brain en manipuladores de doble brazo para el ensamblaje de sistemas NVIDIA Blackwell. En un flujo de trabajo demostrado, un robot instala una barra colectora y un bloque limitador, y aprieta 16 tornillos mientras se adapta a las perturbaciones que surgen durante la tarea, según NVIDIA.
Deepak Pathak, cofundador y director ejecutivo de Skild AI, declaró en el anuncio: "Aprender mediante la experiencia, y no mediante la preprogramación, es el cambio decisivo que se ha producido en la robótica. Las tecnologías NVIDIA Isaac Lab y NVIDIA Cosmos ayudan a Skild a crear la experiencia escalable y diversa que sus robots necesitan para aprender en múltiples escenarios y configuraciones físicas".
Fuente: NVIDIA Blog, "Skild AI Taps NVIDIA Physical AI to Teach Robots New Tasks From a Single Video", publicado el 10 de septiembre de 2026.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es el modelo S1 de Skild AI?
- S1 is a robot foundation model from Skild AI that the company says can learn and perform a new, multistep task after being shown just one video demonstration, without retraining.
- ¿Cómo aprende S1 nuevas tareas?
- According to Skild, an operator records a video of a desired task and gives it to the model as a prompt; S1 interprets the objects and sequence shown and maps them to actions for the robot in front of it, a technique the company calls in-context learning.
- ¿Qué tecnologías de NVIDIA utilizó Skild para construir S1?
- Skild says it used NVIDIA Cosmos and Cosmos Curator for data, Omniverse and Isaac Sim for simulation, Isaac Lab with the Newton physics engine for reinforcement learning, and Nsight and TensorRT for training and inference optimization.
- ¿Dónde se está implementando la tecnología?
- Skild states that it, NVIDIA and Foxconn are using the Skild Brain on dual-arm manipulators to assemble NVIDIA Blackwell systems, in addition to more than 60 other deployment partnerships across manufacturing, logistics, inspection, security and food preparation.