在機器人技術(shù)領(lǐng)域，OpenAI正以一種低調(diào)卻堅定的姿態(tài)推進其人形機器人項目。據(jù)內(nèi)部消息及行業(yè)觀察，這家以大語言模型聞名的公司，正將戰(zhàn)略重心轉(zhuǎn)向物理世界動作的智能化，通過構(gòu)建龐大的數(shù)據(jù)采集體系，為具身智能的突破奠定基礎(chǔ)。

與特斯拉、Figure等公司直接研發(fā)整機人形機器人不同，OpenAI選擇了一條更“底層”的路徑。其在舊金山設(shè)立的實驗室雖規(guī)模不大，卻聚集了近百名合同工，以三班倒的方式全天候采集數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)并非來自高精尖的傳感器或復(fù)雜場景，而是聚焦于家庭中最日常的任務(wù)——將橡皮鴨放入杯子、把面包片塞進烤面包機、疊放衣物等。這些看似簡單的動作，實則因環(huán)境變量多、操作標準模糊，成為機器人學習的“硬骨頭”。

實驗室的核心設(shè)備是德國公司Franka提供的機械臂，搭配3D打印的低成本控制器GELLO。數(shù)據(jù)采集人員通過遠程操控機械臂完成任務(wù)，同時，多角度攝像頭會記錄操作者的手部動作與機械臂的軌跡。系統(tǒng)會從中篩選出“有效工時”，即那些動作規(guī)范、可復(fù)現(xiàn)的數(shù)據(jù)片段，用于訓練模型。這一流程與OpenAI早期訓練大語言模型時依賴人工標注數(shù)據(jù)的模式高度相似，只是將對象從語言擴展到了物理動作。

這種“機械臂+低成本控制器”的方案，相比依賴動捕服或VR設(shè)備操控整機人形機器人的路線，具有顯著優(yōu)勢。它不僅降低了硬件成本，更關(guān)鍵的是，能更精準地建立人類動作與機器人執(zhí)行之間的映射關(guān)系。例如，當人類用特定力度捏起面包片時，機械臂可以復(fù)現(xiàn)相同的力度和軌跡，而無需通過復(fù)雜的算法推測“應(yīng)該用多大勁”。

OpenAI對機器人技術(shù)路徑的調(diào)整，源于對早期強化學習局限性的深刻認識。過去，公司曾嘗試讓機器人在試錯中通過獎勵機制學習動作，但現(xiàn)實世界的復(fù)雜性使得這種方法成本高昂、效率低下。例如，一個簡單的“開門”動作，可能因門把手材質(zhì)、門軸阻力、環(huán)境光線等變量而需要數(shù)千次試錯，且難以保證每次都能成功。如今，公司轉(zhuǎn)向“先模仿，再泛化”的策略——通過大規(guī)模、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)采集，讓模型先“看懂”人類如何完成任務(wù)，再逐步提升其在不同場景下的適應(yīng)能力。

這一戰(zhàn)略調(diào)整也解釋了為何實驗室目前專注于機械臂而非整機人形機器人。在OpenAI看來，機器人技術(shù)的真正瓶頸不在于外形是否像人，而在于能否穩(wěn)定、可重復(fù)地完成真實世界任務(wù)。例如，疊衣服時如何處理不同材質(zhì)的布料、如何根據(jù)衣物大小調(diào)整折疊方式，這些細節(jié)的標準化才是當前階段的核心挑戰(zhàn)。

盡管硬件項目尚未被納入公司核心戰(zhàn)略，但實驗室的擴張速度已顯示出OpenAI的決心。不到一年時間，團隊規(guī)模已擴大數(shù)倍，并計劃在加州里士滿設(shè)立第二個基地。同時，公司開始尋求美國本土制造伙伴，覆蓋消費級設(shè)備、機器人及數(shù)據(jù)中心等多個方向。這些動作表明，OpenAI正在為具身智能的長期發(fā)展提前布局，即便短期內(nèi)不推出產(chǎn)品，也要確保在數(shù)據(jù)、算法和硬件協(xié)同方面占據(jù)先機。

從技術(shù)積累看，OpenAI的優(yōu)勢在于其語言和多模態(tài)理解能力。一旦機器人具備可靠的執(zhí)行能力，ChatGPT式的認知系統(tǒng)就有機會成為“機器人之腦”，使機器不僅能完成動作，還能理解動作背后的意圖，甚至與人類進行更自然的交互。例如，當用戶說“把那件藍色襯衫疊好”，機器人不僅能識別“藍色襯衫”的視覺特征，還能理解“疊好”的標準，并完成相應(yīng)操作。這種“認知+執(zhí)行”的融合，正是具身智能的核心目標。

目前，OpenAI的機器人項目仍處于早期階段，但其通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)路徑，已為行業(yè)提供了新的思路。在機器人技術(shù)競爭日益激烈的背景下，這家公司正以獨特的耐心和戰(zhàn)略眼光，探索一條通往物理世界智能化的新道路。