Skild AI推出S1机器人基础模型，目标是让机器人从单段视频示范中学习此前未见的长程任务。
NVIDIA官方介绍，S1使用视频作为输入理解并执行任务，不需要更新模型权重或进行针对任务的后训练，这一方式被称为上下文学习。Skild AI在NVIDIA AI基础设施上完成了相关研究，并将合成数据、模型训练、仿真和真实物理AI部署结合在合作流程中。
模型适用的任务范围、硬件配置和部署效果取决于具体机器人平台与现场环境。
“从一个视频学习”描述的是模型的交互方式，不能单凭这一点判断它能安全完成任意新任务。评估时应把训练示范未覆盖的变化单独列出，例如物体位置、遮挡、光照、视角和操作失败后的恢复，并在目标机器人上重复测试成功率与完成时间。仿真表现也需要通过受控的真实环境试验确认。
文章转述的是NVIDIA对Skild S1研究与合作方式的介绍。不同机械臂、夹爪、传感器和控制频率会影响模型行为；测试区域应设置急停、速度限制和人员隔离，并明确任务失败时由谁接管。只有报告测试条件和失败案例，读者才能判断“长程任务”能力适用于哪些实际场景。
来源：NVIDIA Blog，发布时间：2026年9月10日。
