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一种能应对各种故障的机器人控制技术问世了。无论身体部分损坏还是电机失灵，只要机器人还能动，这套系统就能让它继续工作。它甚至可以适应高跷、承受重物，或者完成更细致的操作，比如摆放餐具。

这项技术由一家估值高达45亿美元的公司推出，名叫Skild AI。他们开发的Skild Brain系统，在一个包含十万种不同机器人形态的虚拟世界中训练了相当于一千年的数据量才形成。

值得注意的是，这个模型并没有直接在这些机器人上进行训练，而是通过模拟环境自然发展出对多种机器人的控制能力。

现实中，很多机器人在视频里表现优秀，但在实际应用中却常常失败。这是因为它们的控制系统是针对特定机型设计的，只能记住固定的操作方式，遇到新情况就无法应对。

Skild AI的做法不同。他们创建了一个多元化的机器人世界，让AI学习如何控制各种不同结构的机器人。这样，AI不会依赖某一种固定的方案，而是学会找到通用的解决办法。

在这个训练过程中，AI逐渐掌握了快速适应陌生环境的能力。例如，当一台四足机器人被放置成直立状态时，它的大脑会尝试将其当作人形机器人来操控。尽管这种做法面临挑战，但经过几次尝试后，系统依然能够成功。

Skild Brain的记忆力也远超传统系统。它的上下文处理时间比普通控制器长上百倍，这使得它能从失败中快速学习并调整策略。

测试中，研究人员还模拟了多种故障情况，如肢体断裂、关节卡住等。结果表明，Skild Brain能够迅速调整动作模式，而传统控制器则完全失效。

未来，Skild AI希望打造真正能在现实环境中稳定运行的智能系统。他们认为，只有具备强大适应能力的AI，才能真正满足复杂多变的物理世界需求。

这家成立于2023年的公司，专注于开发适用于各种设备的自适应AI系统。目前团队规模较小，但已经获得大量投资，并在人工智能机器人领域占据重要位置。