SkillDock | 机器人技能可信分发与治理层

01 · Problem

机器人行业的复用断在最后一公里。

同一个抓取、巡检、分拣、质检、搬运、清洁或实验室转移技能，每个客户、每台机器人、每套相机、每个夹爪、每张地图、每个 runtime 和每个现场安全边界都要重新集成。

Developer

好技能卖不了第二次

模型、ROS 节点、配置和经验被埋在一次性项目里，无法变成可定价、可升级、可支持的商品。

Buyer

陌生技能不能直接装

企业关心兼容 profile、权限、网络出口、数据保留、安全边界、失败模式、责任和回滚。

Integrator

集成商没有复用收入

每个项目都重新交付，缺少 reusable skill templates、private offers、support routing 和 revenue share。

Platform

硬件价值无法沉淀

没有命名 edge profile 和 runtime evidence，技能市场会变成截图目录，Qualcomm 也无法进入分发环节。

机器人技能不是缺“下载按钮”，而是缺“可信安装与持续治理”。

02 · Current Alternatives Fail

“App Store for robots” 太宽，OEM 生态太窄，开源目录又不负责安装。

机器人没有手机那样统一的硬件、安全和支持边界。真正缺口是：把 open discovery、OEM trust、private procurement、signed distribution 和 robot-local runtime gate 合到一起。

Broad app store

any-robot any-app 叙事太虚

历史 RobotAppStore 和新 humanoid app stores 说明需求存在，但工业客户需要明确 robot/site/profile 证据。

OEM marketplaces

UR+/MiR/KUKA/FANUC/ABB 证明信任有价值

但它们多绑定单一 OEM，更多围绕组件、附件、插件和工具，不是跨 profile 的 AI skill governance。

Open source

ROS package 不等于 deployable skill

ROS Index、LeRobot、Hugging Face 能发现代码和数据，但不解决采购、SBOM、权限、灰度、回滚和支持责任。

Fleet ops

运维平台不是交易与治理层

Viam、Formant、InOrbit、Foxglove、Rapyuta 能做 fleet 和可观测，但不等于可信技能市场。

Cloud robotics

云不能成为安全关键控制闭环

AWS RoboMaker 的退场提醒我们：不要把全栈云机器人平台当成唯一核心叙事。

Consumer robots

Reachy/Unitree/OpenMind 是信号，不是工业证明

social/desktop/humanoid app store 不能直接证明生产机器人会安装未治理技能。

03 · Solution

SkillDock 是生产机器人技能的分发控制平面。

它不是 listing 页面，而是 `Private Skill Library + Signed Distribution + Install Policy + Staged Rollout + Runtime Telemetry + Revenue/Support Routing`。

Capture

TeleopStudio 生产 quality-gated episodes，保留 operator、camera、state/action 和失败接管。

Train

CloudTwin 和 TrainRouter 生成 policy、eval report、dataset lineage 和 runtime candidate。

Certify

SkillCertKit 生成 Skill Passport、SBOM/VEX、signature、safety boundary 和 policy decision。

Distribute

SkillDock 上架私有库、审批、私有报价、signed install、one-robot canary 和回滚。

Govern

EdgeFleet 遥测、失败事件、support routing、revenue split 和 retraining loop 回流。

04 · Why Now

模型、装机、私有市场和 edge profile 同时成熟。

IFR 装机基数说明机器人已进入规模市场；UR+/MiR Go 证明信任生态能卖；AWS/Microsoft private marketplace 和 Atlassian trust badges 证明企业买的是采购与治理；Qualcomm Dragonwing 则给技能卡提供可验证运行目标。

542K IFR 2025：2024 年全球工业机器人新增安装约 54.2 万台。

102.9K 专业服务机器人中，物流机器人是最大品类，2024 年约 10.29 万台。

Private 企业市场更像 AWS private marketplace，而不是低摩擦消费者应用商店。

Profile AI Hub/QNN/Dragonwing profile 让技能卡可以有真实运行证据。

05 · Product

第一版做私有签名技能库，不做开放大市场。

和 3-5 个 OEM/SI/RaaS launch partners 手工发布 5-10 个可信技能，把 approval workflow、skill card、signed install 和 rollback 做扎实，再开放 partner marketplace。

Private Skill Library：RBAC、审批、approved robot/site list、私有报价、版本冻结、审计导出、离线安装。
Skill Card：digest、task boundary、robot profile、Qualcomm target、permissions、data egress、safety boundary、support owner。
Distribution Control Plane：OCI referrers、TUF/Uptane metadata、OPA policy、ROS/DDS permissions、staged rollout。
Revenue/Support Routing：publisher、OEM、SI、support owner、warranty boundary、channel split、incident route。

06 · Product API/Evidence

技能分发要有不可变 digest、签名 metadata 和机器人本地门禁。

每个技能是 OCI artifact digest；签名、SBOM、VEX、provenance、测试、license 和 safety notes 作为 referrers；TUF/Uptane 控制可信更新；OPA policy 决定是否安装；机器人本地执行 ROS/DDS/Linux 权限。

API

Install gate

`POST /v1/policies/evaluate`、`/robots/{id}/preflight`、`/robots/{id}/installs` 返回 allow/warn/deny/needs approval。

Offline

Private and air-gap sites

导出 OCI artifact、referrers、TUF metadata、policy bundle、vuln DB snapshot 和 signed export manifest。

Rollback

Rollback is a signed release

回滚不是绕过 anti-rollback，而是新的 signed target，回到 previous-known-good digest 并记录 audit log。

Artifact	What it proves	Consumer
skilldock.yaml	任务、传感器、执行器、权限、robot profile、Qualcomm target 和安全边界。	Gate / buyer
oci-referrers.json	签名、SBOM、VEX、provenance、测试和证据都绑定同一 digest。	Registry / audit
edge-profile.qualcomm.json	backend、latency、memory、unsupported ops、fallback、thermal 和 camera constraints。	Qualcomm / OEM
rollout-audit-log.jsonl	canary、halt threshold、health checks、rollback reason 和 site approvals。	Enterprise / SI

07 · Market & Business Model

Enterprise-first, marketplace-second。

买家在意的不是“有多少 app”，而是安全部署、uptime、warranty boundary、audit log 和避免每个站点重新集成。早期指标应该是 deployed skills on production robots，而不是 developer signups。

Private Library

$10k-$50k/year/site

企业/OEM/SI 私有目录、审批流、审计、合规导出、版本冻结和离线安装。

Runtime Gate

$20-$250/robot/month

签名安装、policy、telemetry、staged rollout、rollback 和 premium support。

Review Fee

$1k-$10k/skill/profile

SkillCertKit review、profile test、evidence packet、compatibility report 和 partner badge。

Marketplace

3%-15% platform fee

private offers 3%-8%；公开 partner marketplace 10%-15%；早期开发者可 0% 抽成换供给。

最佳 wedge：warehouse/logistics AMR、manufacturing/cobot cell、lab sample transfer、facility inspection，而不是先冲医疗或公共 humanoid。

08 · Competition & Moat

SkillDock 不替代 OEM、开源、fleet ops 或集成商；它把它们连接成可交易信任层。

我们要桥接 ROS/Hugging Face 式开放发现和 UR+/MiR 式可信部署，同时让 SI、OEM、RaaS 和 Qualcomm 都能从可复用技能收入中获益。

短期壁垒

Curated private library

`skilldock.yaml`、SkillCertKit integration、Dragonwing templates、signed install、rollback path 和 reference skills。

中期壁垒

Compatibility graph

install/block/rollback telemetry、site policy、robot profile、sensor、runtime、support owner 和 warranty records。

长期壁垒

Trust network

`skill x robot profile x sensor x runtime x edge target x site policy x incident x buyer acceptance x revenue history`。

09 · Why Qualcomm

SkillDock 可以把 Dragonwing 从硬件选项，变成机器人技能的默认安装目标。

每张技能卡都命名一个 Dragonwing profile，并展示 AI Hub/QNN artifact、backend、fallback、camera constraints、thermal/power、rollout 和 telemetry evidence。这样 Qualcomm 不只出现在模型优化阶段，而进入技能分发的采购与运行环节。

Profile `dragonwing-rb3-qcs6490-vision-v1` 等 target 成为安装条件。

Runtime QNN/QAIRT/ORT version、context binary、unsupported ops 和 CPU fallback 显式可见。

Sensor camera count、FPS、calibration hash、sync skew、LiDAR/ToF/IMU 约束进入 skill card。

Fleet p95 latency、dropped frames、thermal throttling、rollback reason 回流到 Qualcomm ecosystem。

Ask 1

Dragonwing Skill Profile v0.1

共同定义 SoC、board、runtime、model artifact、sensor contract、thermal envelope、rollout 和 telemetry fields。

Ask 2

AI Hub / QNN office hour

验证 artifact format、backend flags、profiling、fallback detection 和 edge evidence label。

Ask 3

Robotics Hub sample to SkillDock

把一个 reference sample 转成 manifest、evidence、rollout、rollback 和 `Dragonwing-profiled candidate` 技能卡。

10 · Demo & Ask

3 分钟演示：不是浏览商店，而是完成一次可信技能发布。

评委要看到陌生技能不能直接装，可信技能可以被企业审批、按 Dragonwing profile 灰度发布，失败后回滚，并自动生成 revenue/support/audit 记录。

0:00-0:45

私有技能库

管理员按 robot model、site policy、approved Qualcomm target 过滤 `labforge.sample-transfer.v1`。

0:45-1:30

权限和证据

展示 SBOM、LeRobot lineage、SkillCertKit passport、edge profile、权限、数据出口和 warranty owner。

1:30-2:15

门禁和 canary

不兼容 profile 被 deny；兼容 Dragonwing profile 进入 one-robot canary，显示 latency、memory 和 backend。

2:15-3:00

回滚和结算

模拟 regression，回滚到 previous-known-good；管理员批准 50 台 rollout，显示 billing/revenue split 和 audit log。

SkillDock 的一句话：把机器人技能从项目代码，变成企业可采购、可安装、可回滚、可分成的生产资产。