在奥斯汀举办的机器人学习与控制会议（CoRL）现场，OpenAI预订的208号展位本周显得格外冷清：展位上空无一人，连公司标识也已被撤下。而就在几天前，这家公司的名字还出现在会议应用程序和展厅导览图之中。
展位的突然消失，与OpenAI内部正在推进的一项架构变动直接相关。据《财富》杂志报道，OpenAI已将独立运作的机器人团队解散。公司方面证实了这一人事调整，同时表示机器人依然是其长期布局中的关键部分，此番变动意在加速通用机器人的研发进程，并不代表放弃这一方向。
按照新的安排，原本独立的机器人研究团队被划入核心研究部门，向首席研究官Mark Chen汇报；负责应用落地的机器人与硬件团队则归入应用部门，由公司总裁Greg Brockman统筹管理。
促使OpenAI做出这一决定的，是对技术路线的重新判断。公司方面向《财富》解释，年初时内部研究人员还倾向于以Sora等视频生成模型为基础推进机器人项目——这类模型在训练中需要形成对物理世界的隐式理解，理论上可以迁移到机器人身上。
但形势随后发生了变化。GPT-6 Astra等通用前沿模型在近期展现出直接操控机器人的潜力。OpenAI称，正是这一发现让公司决定撤掉独立团队，把相关人员并入更大范围的通用模型研发体系。
在OpenAI看来，机器人或许不再是一个需要专门攻克的技术难题，而更像是通用智能落地的一个应用场景——正如大模型如今为编程、法律、金融等领域的专业工具提供底层支持一样，机器人同样可以依托同一套持续迭代的基础模型，无需为每种应用单独训练专用AI。
卡内基梅隆大学机器人研究所助理教授Guanya Shi在消息正式公开前就已有所耳闻。他解读称，这表明OpenAI对机器人的定位发生了根本转变。
一系列新近的实验也在为这条路线提供佐证。研究人员让GPT-6 Astra直接接入机器人控制环节：模型接收摄像头画面和机器人状态数据，通过控制接口下达指令，自主决定下一步动作。
英伟达的一项测试显示，由Astra驱动的智能体在模拟机器人操作基准中拿到74.8%的成功率，而该榜单此前由专用机器人模型保持的最好成绩为51.0%。不过，这一结果出自数字仿真环境，尚未经过真实机器人在实际场景中的检验。
Shi观察到，通用模型在空间理解与推理方面的进步，已足以应对一些过去必须依靠机器人专用数据训练的任务：瓶子换了位置、光线条件改变，模型仍能较好地适应；面对复杂操作，它还能推演步骤、定位出错的环节。在他看来，这正在动摇机器人领域对专用模型的依赖基础。
但行业内的看法并不统一。麻省理工学院教授、Walden Robotics联合创始人兼CEO Russ Tedrake提醒，机器人初创公司握有一项大型AI实验室难以复制的资产——它们的设备已经进入工厂车间等真实环境，积累了实际部署经验和任务数据。这些数据能帮助机器人贴合特定场所与具体工作，而且基础模型越强，真实场景数据的价值反而越高，机器人可以借此更快地学习。
通用大语言模型自身的局限同样不容忽视。Shi指出，这类模型推理速度偏慢，往往要部署在云端，机器人因此必须维持稳定的网络连接。相比之下，能在本地计算机上运行、不依赖持续联网的小型专用模型，依然有不可替代的用武之地。
机器人通用模型初创公司Generalist的联合创始人Pete Florence则持保留态度。他表示，通往机器智能的路径可能不止一条，眼下还无法断言哪类模型最终会在这场竞争中占据上风。
回看OpenAI在机器人领域的轨迹，此番拆分并非首次。公司早期就组建过机器人团队，2020年将其解散。联合创始人Wojciech Zaremba当时给出的理由是，机器人训练数据太少，通过其他途径推进通用人工智能（AGI）或许效率更高。此后，OpenAI把资源集中投向超大规模语言模型，并在2022年底推出ChatGPT。
2024年，OpenAI重设独立机器人团队，还与人形机器人初创公司Figure达成合作，共同开发机器人AI模型。这段合作在2025年2月终止，Figure随后宣布转为自研机器人AI系统。OpenAI之后透露正在打造自有人形机器人，首席执行官Sam Altman曾把2027年定为首次公开亮相的目标年份。
这次调整落地的同时，OpenAI也在承受收缩开支、聚焦主业的压力。Altman去年就要求公司砍掉所谓“支线任务”，把资源集中到核心业务上。最近，公司接连放弃若干项目，Sora也在其中，目的是腾出算力，优先保障商业化前景更明确的业务。
财务层面的数字同样引人注目。据报道，OpenAI最近一个季度的运营亏损达到109亿美元。在推进新一轮融资、并为最早2027年初启动的IPO做准备的过程中，压缩开支、提升资源效率的分量正不断加重。
以此观之，裁撤独立机器人团队既是技术判断的产物，也是一笔资源账：倘若通用模型已能承担越来越多的机器人任务，单独维持一套模型研发体系的合理性难免被重新掂量。
OpenAI强调，推动通用机器人走进现实世界的目标没有改变——组织架构虽已不在，相关研发仍在继续。本周的CoRL会场上，几名前机器人团队成员即便没有带来任何设备或演示项目，展位前依然围拢了不少参会者。
