Skild AI - Physical AI とロボット知能の未来に関する分析

1. はじめに

1.1 AI の次なるステージ:物理世界

この 10 年間、人工知能はテキストと画像を扱うことに特化し、めざましい進化を遂げてきました。ChatGPT のような大規模言語モデルは、インターネット上の膨大なテキストを学習し、人間レベルの言語理解と生成能力を獲得しました。しかし、これらのデジタル AI には明確な限界があります。それは画面の中にのみ存在するという点です。

2025 年現在、AI の次なるステージは画面の外の世界です。物理的実体を持ち、現実世界と直接相互作用する「Physical AI」または「Embodied AI(身体化 AI)」への転換が始まっています。

この変化の中心に Skild AI があります。2023 年に設立されたこの会社は「ロボットのための汎用的な頭脳」を作るという野心的な目標を掲げ、設立からわずか 2 年で企業価値が数十倍に跳ね上がり、世界中の投資家とロボット業界の注目を集めています。

本稿では、Skild AI がどのような技術革新を打ち出したのか、ロボット工学のどのような難題を解決しようとしているのか、そしてこの会社が描く未来が私たちの産業と日常をどう変えるのかを見ていきます。専門的な概念もできる限りわかりやすく解説していきます。

1.2 ロボットが直面する根本的な問題:モラベックのパラドックスとデータ不足

ロボット工学の歴史を貫く核心的な問題が一つあります。それが「モラベックのパラドックス」です。1980 年代にハンス・モラベックが提示したこのパラドックスはシンプルです。「人間にとって難しいこと(複雑な計算、チェス)はコンピュータには簡単で、人間にとって簡単なこと(歩く、物をつかむ)はコンピュータには難しい。」

実際、過去数十年間、産業用ロボットは工場のような管理された環境でしか適切に機能しませんでした。あらかじめ決められた位置にある部品を組み立てるのは得意ですが、状況が少しでも変わると停止したりエラーを起こしたりしました。

Skild AI はこうした「ルールベース」のアプローチを捨て、人間が世界を学ぶ方法に似た「学習ベース」のアプローチを選びました。ロボットに歩き方を一つ一つプログラミングするのではなく、何度も転んで立ち上がる過程を通じて、自らバランスの取り方を習得させるのです。

しかしここで別の大きな問題が生じます。それがデータ不足です。ChatGPT はインターネット上のテキストで学習できましたが、ロボットが現実世界で経験する物理的相互作用データ(関節の力、摩擦、衝撃など)はインターネット上にほとんど存在しません。Skild AI の真の革新は、このデータの空白をシミュレーションとインターネット動画で埋め、あらゆるロボットに適用可能な汎用知能を作り出したことにあります。

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2. 創業者たち:アカデミアから現場へ

Skild AI の創業者たちは単なるスタートアップ起業家ではありません。彼らは現代ロボット工学の理論的基盤を築いた学者たちです。

2.1 創業者紹介

ディーパック・パタック(Deepak Pathak, CEO)

ディーパック・パタックはカーネギーメロン大学(CMU)コンピューターサイエンス助教授出身です。彼は「好奇心駆動学習(Curiosity-driven Learning)」という分野のパイオニアとして知られています。

インド工科大学(IIT)カーンプル校を首席で卒業後、UC バークレーで博士号を取得しました。彼の研究はシンプルな観察から始まりました。「赤ちゃんは誰かに教わらなくても、自分でハイハイしたり物に触れたりして世界を学ぶ。」パタックは、ロボットもこのように学習できると考えました。外部からの報酬や目標がなくても、予測不可能な結果への興味だけで探索するアルゴリズムを開発したのです。

彼の 2017 年の論文「Curiosity-driven Exploration」は大きな注目を集めました。報酬がほとんどない環境(たとえば複雑な迷路)でも、好奇心だけで問題を解決する AI を示したからです。このアプローチは、Skild AI がロボットを学習させる方法の基礎となりました。シミュレーション内でロボットが何度も失敗しながら、自ら最適な動きを見つけ出すようにしたのです。

アビナブ・グプタ(Abhinav Gupta, President)

アビナブ・グプタも CMU ロボティクス研究所の教授で、Meta(メタ)の AI 研究所(FAIR)の創設メンバーです。10 年以上にわたってロボットの視覚知能を研究してきました。

IIT 卒業後、メリーランド大学で博士号を取得したグプタは、コンピュータビジョンとロボティクスの融合に注力してきました。彼の研究論文は 2024 年末時点で 75,000 回以上引用されています。これは彼がこの分野でどれほど影響力のある研究者かを示しています。

グプタの主要な貢献は、ロボットが単に画像を分類するだけでなく、視覚情報で物理的環境を理解し行動を計画できるようにしたことです。特に大規模な自己教師あり学習をロボットに適用し、人間がいちいちデータにラベルを付けなくても、ロボットが映像を見ながら自ら学べるようにしました。

2.2 ピッツバーグと CMU

Skild AI の本社はペンシルベニア州ピッツバーグにあります。カーネギーメロン大学を中心としたこの都市のロボットエコシステムは「Robotics Row」と呼ばれています。自動運転車から月探査ロボットまで、多様なロボット技術が集まる場所です。

二人の創業者は CMU の教授として研究だけを続けることに満足しませんでした。自分たちの理論が実際の現場でも機能するか確認したかったのです。2023 年、彼らは「ロボット版 GPT-3 モーメント」が来たと判断し、教授職を休職して Skild AI を創業しました。

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3. コア技術:Skild Brain

Skild AI はロボットハードウェアを作りません。ロボットの知能を担うソフトウェアを作ります。彼らが開発した「Skild Brain」は、Windows や Android のように、さまざまなハードウェアで動作する汎用プラットフォームです。

3.1 オムニボディ(Omni-bodied)ファウンデーションモデル

従来のロボットソフトウェアの最大の問題は断片化でした。四足歩行ロボット用に開発されたアルゴリズムは、二足歩行ヒューマノイドや車輪付きロボットには使えませんでした。ロボットの形態、関節数、重心がすべて異なるからです。新しいロボットを作るたびに、ソフトウェアを最初から書き直さなければなりませんでした。

Skild AI はこの問題を「オムニボディ(Omni-bodied)」モデルで解決しました。一つの巨大な AI モデルが、形態の異なる数千種類のロボットをすべて制御できるというコンセプトです。

動作原理
Skild Brain は、ロボットのセンサーデータ(関節角度、速度、カメラ映像)を受け取って、抽象化された「トークン」に変換します。言語モデルが英語でも韓国語でもその中の「意味」を理解するように、Skild Brain はロボットの形態が違っても「前進するには脚を伸ばす必要がある」という本質的な原理を理解します。

適応力
このモデルの真価は、初めて見るロボットにも適用される時に現れます。Skild AI のデモ映像を見ると、一度も学習していないロボットや、なんと脚の一本が故障したロボットでさえ、Skild Brain を搭載した途端によろめきながらバランスを取って歩きます。AI がリアルタイムで身体状態を把握し、制御戦略を修正する「in-context learning」のおかげです。

3.2 データ確保戦略:シミュレーションとインターネット動画

物理的データが不足する問題をどう解決したのでしょうか?Skild AI は「Sim2Real(シミュレーションから現実へ)」技術を極限まで推し進めました。

1. 大規模シミュレーション
Skild AI は仮想空間に物理法則が適用された数千の環境を作りました。その中で数万の仮想ロボットが歩き、走り、物をつかむ訓練をします。現実ではロボットが倒れると修理費がかかりますが、シミュレーションでは 1 秒に数千回失敗してもコストはゼロです。こうして「数千年分」の経験データを数日で集められます。

2. インタ ーネット動画学習
YouTube や Flickr にアップロードされた数百万の人間の活動動画を分析します。人間とロボットの身体構造は異なりますが、「カップをつかむには手を伸ばして指を閉じる」という戦略は同じです。コンピュータビジョン技術で映像内の人間の行動をロボットの関節動作に翻訳して、学習データとして使います。

3.3 階層的制御構造

人間の脳が意識的判断(大脳)と無意識的運動制御(小脳/脊髄)に分かれているように、Skild Brain も階層構造を持っています。

高レベルポリシー
「テーブルの上のリンゴをつかめ」のような抽象的で長期的な目標を設定します。周囲の環境を認識して経路を計画します。

低レベル制御
高レベル命令を実行するために、各関節モーターにどれだけの電圧を送るかをミリ秒単位で計算して指示します。外部からの衝撃や滑りに即座に反応する反射神経のような役割です。

この構造のおかげで、ユーザーは複雑なロボット制御言語を知らなくてもよくなりました。自然言語やシンプルな API 呼び出しだけでロボットに作業を指示できます。ロボット利用の参入障壁を大きく下げた革新です。

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4. ビジネスモデル

Skild AI の収益モデルは大きくソフトウェアライセンシングと開発プラットフォーム提供に分かれます。

4.1 ソフトウェアライセンシングと API

ライセンシング
ロボット製造業者は独自の AI を開発する代わりに、Skild Brain をライセンスして自社ロボットに搭載できます。スマートフォンメーカーが Android を使うのと似ています。

クラウド API
開発者は Skild Cloud に接続してロボット制御機能を API で呼び出せます。たとえばgrasp_object(target='cup')のようなコード 1 行で複雑な動作を実装できます。

4.2 Momp:リファレンスハードウェア

ソフトウェアだけでは実際の動作を完全に検証するのは困難です。Skild AI は「Momp(Mobile Manipulation Platform)」という独自ハードウェアを公開しました。車輪付きベースにロボットアームが付いた形態です。

Momp は開発者が Skild Brain を実際にテストし、新しいアプリケーションを作れる開発キットの役割を果たします。Google が Android 基準を示すために Pixel phone を作るのと似た戦略です。複雑なコーディングなしで自律走行、物体認識、障害物回避などのタスクを実行できます。

4.3 主要パートナーシップ

NVIDIA
NVIDIA のロボットシミュレーションプラットフォーム「Isaac」と Skild AI の学習システムが統合されています。NVIDIA が AI チップとインフラを提供し、Skild AI はこれを活用してモデルを発展させます。

HPE
ロボット AI は学習だけでなくリアルタイム推論にも多くの計算能力が必要です。HPE と協力してロボット制御に最適化された高性能インフラを構築中です。

LG CNS
韓国の LG CNS とのパートナーシップは、製造・物流現場に実際に適用するための試みです。Skild Brain が研究室を超えて産業現場に進出する準備ができたことを意味します。

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5. 競争構図

ロボット AI 市場は大きく二つのタイプに分かれます。Apple のようにハードウェアとソフトウェアの両方を作る「垂直統合型」企業と、Google や Microsoft のようにソフトウェアプラットフォームに集中する「プラットフォーム型」企業です。Skild AI は後者です。

5.1 主要競合分析

5.2 主要競合企業

Figure AI
最強の競合です。Figure AI は「Figure 02」というヒューマノイドを直接作って BMW 工場に投入しました。ハードウェアとソフトウェアを最適化できる利点がありますが、製造に伴う膨大なコストとリスクを背負わなければなりません。Skild Ai は Figure と競争するより、残りすべてのロボット製造業者を味方にする戦略を取っています。

Physical Intelligence
Skild AI と最も似た戦略を取る競合です。最近 56 億ドルの価値を認められ急浮上しました。「pi-zero」というモデルでさまざまなロボットを制御しようとしています。Skild AI との違いは研究中心の傾向が強く、VLA(ビジョン-言語-行動)モデルに集中している点です。結局、勝敗はより多くのロボット製造業者を自社プラットフォームに引き込めるか(エコシステム先占)で決まります。

Tesla
最も脅威的な存在です。Tesla は世界中の工場で確保したデータと資本力で速い技術発展を見せています。しかし Tesla AI は Tesla ロボットにのみ使われる可能性が高いです。これはむしろ Skild AI にチャンスです。Tesla の独走を牽制したい他の自動車メーカーやロボット企業が対抗馬として Skild AI の汎用頭脳を選ぶ可能性があるからです。

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6. 財務分析と投資状況:爆発的な企業価値成長

Skild AI の企業価値上昇速度は、シリコンバレー史上類を見ないほど急激です。これはロボット AI 技術に対する市場の期待がいかに熱いかを物語っています。

6.1 資金調達履歴

わずか 2 年余りの期間で、Skild AI はユニコーン(価値 10 億ドル以上)を超えてデカコーン(価値 100 億ドル以上)を目指しています。

6.2 投資家の投資論理

なぜ SoftBank の孫正義会長と NVIDIA のジェンスン・フアンは、まだ売上が微々たる新興企業に数兆円を注ぎ込むのでしょうか?

1. AI の次なるフロンティア: テキストと画像生成 AI 市場はすでに飽和状態です。投資家は AI が物理世界の生産性を革新する時に初めて真の価値が創出されると信じています。Skild AI はその「Physical AI」の先頭走者です。
2. スケーラビリティ: ハードウェア企業は工場を建て物流を管理する必要があり、拡張に物理的限界があります。一方、Skild AI のようなソフトウェア企業はコード複製だけで無限に拡張できます。投資家は Skild AI がロボット産業でマージン率の高い SaaS(Software as a Service)モデルを実現できるほぼ唯一の選択肢だと見ています。
3. データ独占力: Skild AI がシミュレーションと実際のロボットを通じて蓄積した「物理的相互作用データ」は、Chat GPT が持つテキストデータよりはるかに希少で価値が高いです。このデータが積み重なるほど、後発走者が追いつけない堀(Moat)が形成されます。

6.3 バリュエーションバブルリスク分析

2025 年末基準で、Skild AI の企業価値が 140 億ドル(約 20 兆円)に迫るという報道は、市場の一部で**「バブル」**論争を引き起こしています。

• 売上対比過度な価値: 現在 Skild AI は R&D 段階に近く、明確な大規模売上源がありません。伝統的な財務指標(PER、PSR)では説明不可能な数値です。
• 期待依存: この価値は「世界中のすべてのロボットが Skild Brain を使用する」という最良のシナリオを前提としています。もし技術的障害(例:安全性問題)で商用化が遅れたり、競合(Physical Intelligence など)に主導権を奪われたりすれば、企業価値は急落する危険があります。
• 比較: しかしヒューマノイドハードウェア企業である「Figure AI」が 390 億ドル(約 54 兆円)の価値を認められているのと比較すれば、ソフトウェアプラットフォームである Skild AI の価値は相対的に合理的という反論も存在します。ハードウェアリスクなしにロボット市場全体の成長に乗れるからです。

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7. 主要活用事例と社会的波及力

Skild AI の技術がもたらす変化は、単に工場の効率を高めるだけにとどまりません。人類が労働に向き合う方法を根本的に変える潜在力を持っています。

7.1 具体的な活用シナリオ

• 危険で汚い作業(3D 業種)の代替: 建設現場の足場を登ったり、有毒ガスが漏出した化学工場を点検する作業は人間にとって致命的です。Skild AI を搭載した四足歩行ロボットは、滑りやすい床や崩れた瓦礫の上でもバランスを取って移動し、こうした任務を遂行できます。
• 物流・製造革新: 従来の物流ロボットは規格化されたボックスだけを運べました。しかし Skild Brain を搭載したロボットは、形がバラバラな物をつかんだり、コンベアベルトが故障したら床に落ちた物を拾って入れるなど、柔軟な対処が可能です。特に 2030 年までに製造業で発生すると予想される 210 万の雇用ギャップを埋める有力な代替案です。
• 日常生活支援: まだ遠い未来の話ですが、Skild AI はロボットが洗濯物を畳んだり食洗機を整理したりする家事労働を助ける時代を早めています。デモ映像で示した「AirPods をケースに入れる」精密な操作能力は、こうした可能性を示しています。

7.2 デモ映像の中の衝撃的なシーン

Skild AI が公開したデモ映像は、技術的完成度を視覚的に証明して話題を集めました。

• 「リアル版 QWOP」: ロボットの脚が突然故障したり関節がロックされる状況を演出した時、ロボットはしばらくよろめいた後、まるで脚を傷めた人が足を引きずって歩くように新しい歩行パターンを即席で作り出しました。これは AI が事前に入力されたコードではなく、状況に合わせて適応していることを示す決定的なシーンでした。
• 階段上り: 重い荷物を持って急な階段を登るヒューマノイドロボットが、外から蹴られる衝撃を受けても倒れずに重心を保つ様子は、従来の制御理論では実現困難なレベルのロバストネス(Robustness)を示しました。

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8. 結論と今後の展望:AGI への道

8.1 技術的課題と展望

Skild AI が描く未来は明るいですが、乗り越えなければならない山はまだ高いです。最大の課題は**「安全性」**です。シミュレーションで 99.9%成功しても、現実世界での 0.1%の失敗は人命事故につながる可能性があります。ロボットが人間と同じ空間で共存するには、完璧に近い信頼性が担保されなければなりません。また、数千種類の異なるロボットハードウェアに完全に互換性のある「標準インターフェース」を構築することも、技術的・政治的に険しい道のりとなるでしょう。

8.2 結論:物理世界の目覚め

Skild AI はロボットを「プログラミングの対象」から「学習の主体」に変えました。ディーパック・パタックとアビナブ・グプタという二人の碩学のビジョンは、シミュレーションとインターネットデータを通じてロボットに「常識(Common Sense)」を教えることでした。

2025 年現在、Skild AI は膨大な資本と技術力を基盤にロボット産業の「Android モーメント」を主導しています。彼らの成功か否かは単に一企業の成否を超えて、人工知能がモニター画面を突き抜けて私たちと一緒に物理世界を生きる**「AGI(汎用人工知能)時代」**の到来を決定づける重要な試金石となるでしょう。投資家にはハイリスク・ハイリターンの機会であり、一般大衆には SF 映画の想像が現実になる過程を目撃する興味深い観戦ポイントとなるでしょう。

参考資料

1. Skild AI review (2025): A look at the general-purpose robot brain - eesel AI, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.eesel.ai/blog/skild-ai-review
2. Skild is bringing Generative AI to the real world - Lightspeed Venture Partners, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://lsvp.com/stories/skild-is-bringing-generative-ai-to-the-real-world/
3. Beyond automation: Physical AI ushers in a new era of smart machines - SiliconANGLE, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://siliconangle.com/2025/12/28/beyond-automation-physical-ai-ushers-new-era-smart-machines/
4. Skild AI Provides First Look at Its General-Purpose Robotic Brain | RoboticsTomorrow, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.roboticstomorrow.com/news/2025/07/30/skild-ai-provides-first-look-at-its-general-purpose-robotic-brain/25259/
5. One Model, Any Scenario: End-to-end Locomotion from Vision - Skild AI, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.skild.ai/blogs/one-policy-all-scenarios
6. Building the general-purpose robotic brain - Skild AI, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.skild.ai/blogs/building-the-general-purpose-robotic-brain
7. Skild AI Business Breakdown & Founding Story - Contrary Research, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://research.contrary.com/company/skild-ai
8. Deepak Pathak - The Robotics Institute - CMU, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.ri.cmu.edu/ri-faculty/deepak-pathak/
9. Large-Scale Study of Curiosity-Driven Learning - Deepak Pathak, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://pathak22.github.io/large-scale-curiosity/
10. Solving generalization and making artificial intelligence curious - GoodAI, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.goodai.com/solving-generalization-and-making-artificial-intelligence-curious/
11. Abhinav Gupta - AI Horizons PGH Summit, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://aihorizonspgh.com/team/abhinav-gupta/
12. Abhinav Gupta | About - Scholars at Carnegie Mellon University, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://scholars.cmu.edu/1663-abhinav-gupta
13. How Much Did Skild Raise? Headquarters, Funding & Key Investors - TexAu, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.texau.com/profiles/skild
14. Skild AI Builds Omni-Bodied Robot Brain With NVIDIA, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.nvidia.com/en-us/customer-stories/skild-ai/
15. The case for an omni-bodied robot brain - Skild AI, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.skild.ai/blogs/omni-bodied
16. Skild AI funding, news & analysis | Sacra, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://sacra.com/c/skild-ai/
17. Skild.ai, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.skild.ai/
18. SoftBank and NVIDIA to Invest in Robotics Innovator Skild AI | Built In, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://builtin.com/articles/softbank-nvidia-skild-ai-investment-20251209
19. Humanoid Developer Day Conference Sessions | NVIDIA GTC 2025, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.nvidia.com/gtc/sessions/humanoid-developer-day/
20. Skild AI accelerates development of human-like robot brain with AI solutions from Hewlett Packard Enterprise | HPE, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.hpe.com/us/en/newsroom/press-release/2025/03/skild-ai-accelerates-development-of-human-like-robot-brain-with-ai-solutions-from-hewlett-packard-enterprise.html
21. Watts, Water and Workloads: How STN and CoreSite Built the Infrastructure Behind Skild AI at CH2, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.coresite.com/blog/watts-water-and-workloads-how-stn-and-coresite-built-the-infrastructure-behind-skild-ai-at-ch2
22. Nvidia, SoftBank chase robotics brain Skild AI with $1B bet at $14B valuation, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://techfundingnews.com/softbank-and-nvidia-plan-1b-investment-in-skild-ai-at-14b-valuation/
23. Figure AI Valuation - PM Insights, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.pminsights.com/companies/figure-ai
24. The most advanced robots in 2025 - Standard Bots, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://standardbots.com/blog/most-advanced-robot
25. Physical Intelligence Company Overview - Grishin Robotics, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.grishinrobotics.com/post/physical-intelligence-company-overview
26. Physical Intelligence valuation, funding & news | Sacra, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://sacra.com/c/physical-intelligence/
27. Skild AI Raises $300M Series A To Build A Scalable AI Foundation Model For Robotics, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.businesswire.com/news/home/20240709306400/en/Skild-AI-Raises-%24300M-Series-A-To-Build-A-Scalable-AI-Foundation-Model-For-Robotics
28. SoftBank and NVIDIA Back Skild AI with $1 Billion Investment, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.chosun.com/english/industry-en/2025/12/09/EQF7ZGSXUBD4RBHDSV4CYEGJKY/
29. SoftBank, Nvidia to invest in Skild AI at $14 billion valuation - The American Bazaar, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://americanbazaaronline.com/2025/12/09/softbank-nvidia-to-invest-in-skild-ai-at-14-billion-valuation-471303/
30. Robotics revolution: Skild AI could skyrocket to $14bn with Nvidia and SoftBank backing, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://capacityglobal.com/news/robotics-revolution-skild-ai-has-nvidia-and-softbank-backing/
31. Skild AI Valuation - PM Insights, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.pminsights.com/companies/skild-ai
32. Buy and Sell figure.ai Stock - 2025 - Join Prospect, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.joinprospect.com/explore/figure-stock
33. Recent demo by Skild AI : r/robotics - Reddit, 2025 年 12 月 30 日アクセス, https://www.reddit.com/r/robotics/comments/1o9r2ut/recent_demo_by_skild_ai/