全球知名人工智能企业OpenAI正悄然加速布局机器人领域。据内部人士透露，这家以ChatGPT闻名业内的公司，已在旧金山设立了专门的人形机器人实验室，配备约100名数据采集员，专注于训练机械臂完成日常家务任务。该实验室与公司财务部门共享办公空间，其存在此前从未被媒体披露。
实验室的核心研发工具是两台法兰克机械臂，通过名为GELLO的3D打印控制器进行远程操作。这些金属手臂末端装有夹具，能够完成将面包放入烤面包机、折叠衣物等精细动作。项目初期，训练重点集中在将橡皮鸭放入杯子等基础任务，目前已逐步升级至更复杂的操作场景。数据采集员实行三班倒工作制，摄像头全程记录操作过程，员工绩效直接与有效训练数据时长挂钩。
与特斯拉等企业采用动作捕捉服训练全尺寸机器人的方式不同，OpenAI选择了更具成本效益的技术路径。谢菲尔德大学机器人专家乔纳森·艾特肯指出，这种通过控制器直接映射人类动作的方法，不仅降低了设备成本，更使机械臂能更精准地复现人类操作。加州大学伯克利分校2023年的相关研究为该方案提供了理论支持，其核心研究人员已于2024年加入OpenAI负责关键模块开发。
实验室内部陈列着一台酷似iRobot产品的人形机器人，但据多位知情人士证实，这台设备目前更多作为概念展示，实际研发重心仍集中在机械臂系统。公司计划在加利福尼亚州里士满增设第二座实验室，招聘启事显示新设施将配备更接近人类运动模式的机械臂。这种"分阶段推进"的策略，反映出OpenAI对机器人技术实用化的谨慎态度。
在商业合作方面，OpenAI近期向美国制造企业发出合作邀约，拟在消费级设备、机器人技术和云端数据中心等领域展开联合研发。尽管未公布具体投资规模和时间表，但公司已通过投资Figure、1X等机器人企业积累技术经验。值得注意的是，其与Figure持续仅一年的合作已于2025年2月终止，双方原计划共同开发的"下一代人形机器人AI模型"项目宣告搁浅。
技术路线转型方面，OpenAI正从强化学习转向数据驱动模式。早期项目通过"试错-奖励"机制训练机器人，如今则依赖大规模数据采集。实验室数据目标在数月内近乎翻倍，部分数据已用于计算机仿真训练，并定期进行实际环境测试。这种策略与该公司为大语言模型扩张数据标注业务的做法一脉相承，但能否在机器人领域复制成功尚未可知。
俄勒冈州立大学专家艾伦·费恩认为，当前行业普遍存在"数据崇拜"现象，企业寄希望于通过海量数据训练实现技术突破，但这种设想尚未得到实践验证。OpenAI的独特优势在于其庞大的语言模型知识库，未来可能用于提升机器人对现实世界的理解能力。不过从实验室曝光的信息来看，距离实用型家用机器人的商业化落地仍有相当距离。
据领英资料显示，OpenAI至少有12名工程师专职从事机器人项目，其中不乏来自顶尖学术机构的技术人才。公司正在搭建新型工作站，配备运动模式更接近人类的机械臂。这种"从机械臂到人形机器人"的渐进式发展路径，能否在特斯拉等企业的全尺寸机器人竞争中突围，将成为行业观察的重要焦点。
