OpenAI創(chuàng)始人奧特曼近日在社交平臺(tái)發(fā)布重磅消息：公司將組建全新機(jī)器人團(tuán)隊(duì)OpenAI Robotics，面向全球招募硬件、系統(tǒng)、運(yùn)營及機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。這一動(dòng)作標(biāo)志著這家以大模型聞名的AI公司正式進(jìn)軍物理世界，其終極目標(biāo)直指"讓每個(gè)家庭擁有一臺(tái)通用機(jī)器人"。

根據(jù)公開招聘信息，新團(tuán)隊(duì)將聚焦通用機(jī)器人研發(fā)，核心任務(wù)是在動(dòng)態(tài)真實(shí)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)AGI級智能。技術(shù)路線圖顯示，OpenAI將構(gòu)建高保真仿真環(huán)境，重點(diǎn)突破"仿真到現(xiàn)實(shí)"（sim-to-real）技術(shù)瓶頸。這項(xiàng)技術(shù)能讓機(jī)器人在虛擬世界中完成訓(xùn)練后，無縫遷移至物理世界執(zhí)行任務(wù)，從而大幅降低對真實(shí)機(jī)器人數(shù)據(jù)的依賴。

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Aditya Ramesh的履歷頗具看點(diǎn)。這位OpenAI研究副總裁曾主導(dǎo)DALL·E系列圖像生成模型開發(fā)，其團(tuán)隊(duì)后續(xù)推出的視頻生成模型Sora更引發(fā)全球關(guān)注。更關(guān)鍵的是，他長期領(lǐng)導(dǎo)的世界模擬項(xiàng)目Worldsim，正是OpenAI Robotics的技術(shù)基石。該項(xiàng)目通過構(gòu)建虛擬物理世界，讓AI理解物體運(yùn)動(dòng)規(guī)律、碰撞效果等基礎(chǔ)物理特性，為機(jī)器人訓(xùn)練提供"數(shù)字沙盤"。

這種"先造大腦再造身體"的研發(fā)策略，與特斯拉Optimus、Figure等廠商形成鮮明對比。傳統(tǒng)機(jī)器人公司通常先開發(fā)硬件本體，再逐步優(yōu)化控制算法；而OpenAI選擇從世界模型切入，試圖通過強(qiáng)大的仿真系統(tǒng)生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，再反哺真實(shí)機(jī)器人。這種路徑的優(yōu)勢在于突破物理世界的訓(xùn)練限制，但也需要解決仿真精度與計(jì)算效率的雙重挑戰(zhàn)。

OpenAI在機(jī)器人領(lǐng)域早有布局。2018年，其研發(fā)的機(jī)械手Dactyl已在仿真環(huán)境中完成魔方復(fù)原任務(wù)，并通過自動(dòng)域隨機(jī)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)虛擬到現(xiàn)實(shí)的遷移。當(dāng)時(shí)實(shí)驗(yàn)顯示，機(jī)械手在60%的簡單場景和20%的復(fù)雜場景中能成功復(fù)原魔方，這一成果驗(yàn)證了仿真訓(xùn)練的可行性。但受限于數(shù)據(jù)獲取難度，項(xiàng)目在2020年前后一度擱置，團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)更豐富的語言、圖像領(lǐng)域。

此次重啟機(jī)器人研發(fā)，與行業(yè)生態(tài)變化密切相關(guān)。2024年2月，OpenAI曾與Figure達(dá)成合作，試圖將大模型接入人形機(jī)器人。但這段合作僅維持不到一年便告終止，F(xiàn)igure CEO Brett Adcock公開表示："具身智能規(guī)模化必須依賴垂直整合，外包AI模式行不通。"這一分歧促使OpenAI調(diào)整戰(zhàn)略，將硬件研發(fā)、模型訓(xùn)練和制造能力整合到同一體系內(nèi)。

招聘公告透露了更多技術(shù)細(xì)節(jié)。部分崗位明確要求開發(fā)分布式數(shù)據(jù)系統(tǒng)以支撐大規(guī)模訓(xùn)練，另有崗位專注于縮小仿真與現(xiàn)實(shí)的性能差距。薪資水平顯示OpenAI對人才的重視：已公布崗位年薪區(qū)間達(dá)29.3萬至44.5萬美元，且包含股權(quán)獎(jiǎng)勵(lì)。值得注意的是，某些崗位描述中出現(xiàn)了"全面量產(chǎn)"等關(guān)鍵詞，暗示項(xiàng)目已進(jìn)入工程化階段。

當(dāng)前，具身智能競爭已從模型層面延伸至物理世界。Figure 03機(jī)器人近期展示的廚房作業(yè)能力，特斯拉Optimus的工廠實(shí)操進(jìn)展，都在加速技術(shù)落地。OpenAI的入局為這場競賽增添新變量——當(dāng)世界模型與機(jī)器人硬件深度融合，或許將催生全新的研發(fā)范式。但通往"人手一臺(tái)機(jī)器人"的道路上，仍需跨越仿真精度、硬件可靠性、成本控制等多重門檻。