在机器人技术领域，OpenAI正以一种低调却坚定的姿态推进其人形机器人项目。据内部消息及行业观察，这家以大语言模型闻名的公司，正将战略重心转向物理世界动作的智能化，通过构建庞大的数据采集体系，为具身智能的突破奠定基础。
与特斯拉、Figure等公司直接研发整机人形机器人不同，OpenAI选择了一条更“底层”的路径。其在旧金山设立的实验室虽规模不大，却聚集了近百名合同工，以三班倒的方式全天候采集数据。这些数据并非来自高精尖的传感器或复杂场景，而是聚焦于家庭中最日常的任务——将橡皮鸭放入杯子、把面包片塞进烤面包机、叠放衣物等。这些看似简单的动作，实则因环境变量多、操作标准模糊，成为机器人学习的“硬骨头”。
实验室的核心设备是德国公司Franka提供的机械臂，搭配3D打印的低成本控制器GELLO。数据采集人员通过远程操控机械臂完成任务，同时，多角度摄像头会记录操作者的手部动作与机械臂的轨迹。系统会从中筛选出“有效工时”，即那些动作规范、可复现的数据片段，用于训练模型。这一流程与OpenAI早期训练大语言模型时依赖人工标注数据的模式高度相似，只是将对象从语言扩展到了物理动作。
这种“机械臂+低成本控制器”的方案，相比依赖动捕服或VR设备操控整机人形机器人的路线，具有显著优势。它不仅降低了硬件成本，更关键的是，能更精准地建立人类动作与机器人执行之间的映射关系。例如，当人类用特定力度捏起面包片时，机械臂可以复现相同的力度和轨迹，而无需通过复杂的算法推测“应该用多大劲”。
OpenAI对机器人技术路径的调整，源于对早期强化学习局限性的深刻认识。过去，公司曾尝试让机器人在试错中通过奖励机制学习动作，但现实世界的复杂性使得这种方法成本高昂、效率低下。例如，一个简单的“开门”动作，可能因门把手材质、门轴阻力、环境光线等变量而需要数千次试错，且难以保证每次都能成功。如今，公司转向“先模仿，再泛化”的策略——通过大规模、结构化的数据采集，让模型先“看懂”人类如何完成任务，再逐步提升其在不同场景下的适应能力。
这一战略调整也解释了为何实验室目前专注于机械臂而非整机人形机器人。在OpenAI看来，机器人技术的真正瓶颈不在于外形是否像人，而在于能否稳定、可重复地完成真实世界任务。例如，叠衣服时如何处理不同材质的布料、如何根据衣物大小调整折叠方式，这些细节的标准化才是当前阶段的核心挑战。
尽管硬件项目尚未被纳入公司核心战略，但实验室的扩张速度已显示出OpenAI的决心。不到一年时间，团队规模已扩大数倍，并计划在加州里士满设立第二个基地。同时，公司开始寻求美国本土制造伙伴，覆盖消费级设备、机器人及数据中心等多个方向。这些动作表明，OpenAI正在为具身智能的长期发展提前布局，即便短期内不推出产品，也要确保在数据、算法和硬件协同方面占据先机。
从技术积累看，OpenAI的优势在于其语言和多模态理解能力。一旦机器人具备可靠的执行能力，ChatGPT式的认知系统就有机会成为“机器人之脑”，使机器不仅能完成动作，还能理解动作背后的意图，甚至与人类进行更自然的交互。例如，当用户说“把那件蓝色衬衫叠好”，机器人不仅能识别“蓝色衬衫”的视觉特征，还能理解“叠好”的标准，并完成相应操作。这种“认知+执行”的融合，正是具身智能的核心目标。
目前，OpenAI的机器人项目仍处于早期阶段，但其通过数据驱动的技术路径，已为行业提供了新的思路。在机器人技术竞争日益激烈的背景下，这家公司正以独特的耐心和战略眼光，探索一条通往物理世界智能化的新道路。
