في منتصف يناير 2026، أعلنت شركة Skild AI الناشئة في مجال الروبوتات عن إتمام جولة تمويل من الفئة C بقيمة تقارب 1.4 مليار دولار، مما رفع قيمة الشركة إلى أكثر من 14 مليار دولار. قادت هذه الجولة مجموعة سوفت بنك اليابانية، بمشاركة مستثمرين استراتيجيين من بينهم NVentures التابعة لشركة Nvidia، وMacquarie Capital، وBezos Expeditions (التي أسسها جيف بيزوس، مؤسس أمازون). كما شاركت في الجولة شركات سامسونج، وإل جي، وشنايدر إلكتريك، وسيلزفورس فنتشرز.

قد تبدو قائمة المستثمرين هذه مألوفة للقراء المهتمين بهذا المجال. فقد استثمر العديد منهم مؤخرًا في شركة ناشئة أخرى رائدة في مجال الروبوتات، وهي Field AI، التي تُكرّس جهودها لإنشاء "دماغ ذكي عالمي للروبوت" قادر على العمل مع أنواع مختلفة من الروبوتات والتكيف مع بيئات متنوعة. في الوقت نفسه، أعلنت Skild AI صراحةً أنها ستعمل على إنشاء "دماغ" للروبوت مدعوم بالذكاء الاصطناعي. ويبدو أن الشركتين تتشاركان توجهات استراتيجية متشابهة.

في وقت لا تزال فيه صناعة الروبوتات في مراحلها التكوينية، وتتسم تطبيقاتها بالتجزئة الشديدة، تدفقت رؤوس الأموال بشكل متكرر ومستمر إلى عدد قليل من الشركات التي لا تقتصر على تصنيع الروبوتات فقط. وهذا يعكس، إلى حد ما، قانون السعي وراء الربح الذي لا مفر منه من قبل رأس المال، ويؤكد أن هذه الشركة الناشئة، التي لم يتجاوز عمرها ثلاث سنوات، قد اختارت مسارًا واعدًا.

موقع الشركة:
https://www.skild.ai

أي روبوت، أي مهمة، عقل واحد

"أي روبوت. أي مهمة. عقل واحد."

بمجرد فتح موقع Skild AI الإلكتروني، يلفت هذا الشعار الطموح الأنظار فوراً. كما يظهر أيضاً على حساب X الرسمي وفي مقابلة حديثة مع قناة NDTV مع أحد مؤسسي الشركة، أبهيناف غوبتا.لقد ذكروا مراراً وتكراراً الشعار الذي يعتزون به: "أي روبوت، أي مهمة، عقل واحد"، وهو ما يلخص بدقة تفرد شركة Skild AI مقارنة بمعظم شركات الروبوتات.

في مقابلة، صرّح ديباك باثاك بصراحة: "شهدنا العديد من عروض الروبوتات على مدى السنوات السبعين الماضية، لكن لم يظهر أي روبوت فعليًا حولنا حتى الآن، لأن الروبوتات تفتقر إلى دماغ". ويرى أن السبب الرئيسي وراء صعوبة نشر الروبوتات على نطاق واسع لفترة طويلة هو غياب "دماغ ذكي" عالمي حقيقي.

لذلك، فإن الهدف الأساسي لشركة Skild AI ليس إنشاء روبوت محدد، بل تطوير نموذج أساسي يمكن نشره على روبوتات مختلفة.سواءً كان روبوتًا بشريًا، أو روبوتًا رباعي الأرجل، أو ذراعًا روبوتية صناعية، أو منصة متنقلة، فإن هذا النظام قادر على العمل في مختلف المهام والبيئات، مما يُعزز الذكاء الحسي الشامل في الروبوتات. تكمن قيمته الأساسية في توفير حل بيانات قابل للتطوير بشكل مستدام، مما يُمكّن الروبوتات من التكيف مع العالم المادي من خلال الملاحظة والتعلم، تمامًا مثل البشر.

هذا توجه مثير للاهتمام. من المعروف أن نجاح نماذج اللغة الكبيرة لا ينفصل عن شبكة البيانات الضخمة التي تدعمها، لكن ديباك باثاك أشار إلى نقطة ضعف رئيسية: "أين الإنترنت الخاص بالروبوتات؟" في الواقع، لا يوجد "إنترنت جاهز للروبوتات" يحتوي على كميات هائلة من بيانات التفاعل المادي.تتضمن صيغتهم الفريدة تحويل بيانات الفيديو البشرية التي لا نهاية لها على الإنترنت إلى تجربة روبوتية، انطلاقاً من اعتقادهم بأن "البشر يتعلمون من خلال الملاحظة، ويجب أن تتعلم الروبوتات بنفس الطريقة".

مؤسسان لبرنامج "التوجيه": من البحث الأكاديمي إلى التطبيق الصناعي

ومن الجوانب الأخرى المثيرة للاهتمام في قصة شركة Skild AI فريقها المؤسس.

أسس الشركة كلٌ من ديباك باثاك وأبهيناف غوبتا، وهما باحثان مخضرمان في مجالي الذكاء الاصطناعي والروبوتات. يشغل ديباك باثاك منصب الرئيس التنفيذي الحالي، ويتمتع بخبرة واسعة في البحوث متعددة التخصصات في مجالي الذكاء الاصطناعي والروبوتات. أما أبهيناف غوبتا، فيشغل منصب رئيس الشركة، وهو أيضاً أكاديمي ذو خبرة عميقة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الذاتي وتعلم الروبوتات. وقد سبق للمؤسسين أن درّسا وأجريا بحوثاً في جامعة كارنيجي ميلون، إحدى أوائل المؤسسات العالمية التي أجرت دراسات معمقة حول دمج الروبوتات والذكاء الاصطناعي.

لقد تشكلت فلسفة الرئيس التنفيذي الحالي، ديباك باثاك، التكنولوجية بالفعل خلال دراسته للدكتوراه في جامعة كاليفورنيا في بيركلي.بحسب مجلة فوربس، طوّر باثاك طريقةً لتحفيز تعلّم الروبوتات من خلال إثارة "الفضول"، ما يشجع الذكاء الاصطناعي على استكشاف المزيد من السيناريوهات. وقد نُشر البحث ذو الصلة، بعنوان "الاستكشاف المدفوع بالفضول من خلال التنبؤ الذاتي"، في عام 2017، وتم الاستشهاد به ما يقارب 4000 مرة.

إذا كان باثاك قد حلّ مشكلة "كيف يمكن للروبوتات أن تتعلم بشكل استباقي"، فإن أبهيناف غوبتا قد جلب معه جينات "التعلم واسع النطاق". وبصفته باحثًا مرموقًا في مجالي رؤية الحاسوب وتعلم الروبوتات، فقد كرّس غوبتا جهوده منذ فترة طويلة للبحث في كيفية تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام كميات هائلة من بيانات الفيديو غير المصنفة. هذا التكامل يشكّل الميزة التنافسية لشركة Skild AI: إذ يمكّن أحدهما الروبوتات من استكشاف العالم المادي بمفردها من خلال آلية الفضول، بينما يمنح الآخر الروبوتات حسًا عامًا لفهم العالم من خلال معالجة البيانات المرئية على نطاق الإنترنت.

في عام ٢٠٢٣، قرروا تأسيس شركة Skild AI وأطلقوها سريعًا. لم تكن هذه الشركة الناشئة مشروعًا للثراء السريع، بل محاولة لتحويل بحث وتأمل طويل الأمد إلى واقع ملموس. يؤمنون بأن قيود التكامل الرأسي في مجال الروبوتات التقليدية تتضح بشكل متزايد. تُصمم الروبوتات لأداء مهام محددة، مما يجعل من الصعب معالجة قدرات التفكير والتفاعل الفيزيائي العامة اللازمة لها في بيئات غير مألوفة. يطمحون إلى كسر حواجز البيانات في مجال الروبوتات. وقد اجتذبت هذه الرؤية نخبة من خبراء الروبوتات والذكاء الاصطناعي من جامعات ومؤسسات مرموقة مثل Meta وTesla وNvidia وAmazon وGoogle وجامعة كارنيجي ميلون وجامعة ستانفورد وجامعة كاليفورنيا في بيركلي وجامعة إلينوي في أوربانا-شامبين.

يقوم برنامج Skild Brain بإدخال "النموذج الأساسي" إلى العالم المادي.

إذا كانت المفاهيم السابقة تتناول "كيف ينبغي للروبوتات أن تتعلم"، فإن المنتج الأساسي Skild Brain يجيب على سؤال أكثر توجهاً نحو الهندسة: كيف يمكن نشر طريقة التعلم هذه بشكل حقيقي في أنظمة الروبوتات في العالم الحقيقي؟

وفقًا للوصف الوارد في المدونة التقنية الرسمية لشركة Skild AI، فإن Skild Brain ليس نموذج تحكم مدربًا لمهمة واحدة أو شكل روبوت محدد، ولكنه يُصنف كنظام ذكي عام يمكن نشره على أجسام روبوتية مختلفة. يتبع نظام سكيلد برين بنية هرمية، حيث تتولى استراتيجية عمل منخفضة التردد وعالية المستوى مسؤولية فهم دلالات البيئة وتخطيط الأهداف، مما يوفر مدخلات لاستراتيجية عمل عالية التردد ومنخفضة المستوى. وتتحقق قدرات التحكم الأساسية من خلال تحكم كامل في الحركة من البداية إلى النهاية، مدفوع بالكامل بالرؤية والإحساس بالوضع، مما يحقق حلقة مغلقة حقيقية للتفاعل المادي.

يمنح هذا التصميم في نهاية المطاف شركة سكيلد برين ثلاث ميزات تكنولوجية ثورية:

* قدرات التحول الشامل:  غالبًا ما تكون خوارزميات الروبوتات التقليدية "مخصصة لآلة معينة"، لكن شركة Skild Brain أثبتت أن النموذج المُدرَّب مسبقًا نفسه قادر على تشغيل روبوتات رباعية الأرجل، وروبوتات ثنائية الأرجل، وحتى أذرع روبوتية في آنٍ واحد. من خلال التدريب على نطاق واسع باستخدام بيانات مورفولوجية متنوعة للروبوتات، يستطيع النظام استخلاص قوانين فيزيائية عامة تشمل مختلف الأجهزة. هذا يعني أن النموذج لم يعد مقيدًا بعزوم محركات محددة أو هياكل أقدام معينة، بل يمتلك نوعًا من "الحدس الحركي الشامل".

* توسيع نطاق البيانات للتعلم بالملاحظة (التعلم عن طريق المشاهدة): تتجاوز تقنية Skild AI العروض التوضيحية البشرية المكلفة، مما يسمح لنماذجها باستلهام الأفكار مباشرةً من مئات الملايين من مقاطع الفيديو لأنشطة بشرية على الإنترنت. تحوّل هذه التقنية الإشارات المرئية إلى تجارب مادية للروبوتات، مما يمكّنها من بناء فهم بديهي للعالم المادي من خلال مراقبة كيفية فتح البشر للأبواب وتجاوزهم للعوائق، وبالتالي تحقيق قدرات تعميم فائقة القوة دون الحاجة إلى تدريب مسبق.

* سياسة واحدة، جميع السيناريوهات:  أظهرت الروبوتات المجهزة بهذا النظام، خلال اختبارات Skild AI في بيئات واقعية، متانة استثنائية. فسواءً على أرضية مختبر ملساء، أو في مستودع مزدحم، أو في غابة برية مليئة بالصخور والثلوج، استطاع نظام Skild Brain تعديل وضعيته في الوقت الفعلي باستخدام الاستراتيجية نفسها. هذه القدرة على التكيف مع البيئات غير المألوفة هي المفتاح لتمكين الروبوتات من مغادرة المختبر ودخول مختلف الصناعات.

خاتمة

لم تختر شركة Skild AI أسهل الطرق للتحقق، بل راهنت مباشرةً على "التطبيق العام"، وهي أصعب مشكلة وأكثرها استعصاءً على الزمن في مجال الروبوتات. في مرحلة لم يكتمل فيها تصميم الأجهزة بعد، ولا تزال حدود التطبيقات تتغير باستمرار، يُعد هذا الخيار محفوفًا بالمخاطر بطبيعته، ولكنه في الوقت نفسه يفتح آفاقًا واسعة للمستقبل. قد يكون ما تسعى Skild AI إلى تحقيقه شرطًا أساسيًا ضروريًا للمرحلة التالية من تطوير الروبوتات.

يبقى أن نرى ما إذا كانت الروبوتات متعددة الأغراض ستصل فعلاً، لكن المؤكد أن تركيز الصناعة يتغير. لطالما دارت النقاشات حول الروبوتات حول أشكال محددة، أو سيناريوهات فردية، أو أداء محلي. أما الآن، فيتجه المزيد من رؤوس الأموال والباحثين والشركات الناشئة إلى سؤال أكثر جوهرية: هل تحتاج الروبوتات إلى أساس ذكي عالمي وقابل للتطبيق في مختلف المجالات؟

مراجع:
1.https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-14/robotics-startup-skild-valued-above-14-billion-after-softbank-led-funding-round?embedded-checkout=true
2.https://www.forbes.com/sites/rashishrivastava/2024/07/09/this-15-billion-ai-company-is-building-a-general-purpose-brain-for-robots
3.https://www.businesswire.com/news/home/20240709306400/en/Skild-AI-Raises-%24300M-Series-A-To-Build-A-Scalable-AI-Foundation-Model-For-Robotics
4.https://www.youtube.com/watch?v=yesita2zN5c