OpenAI正以全新姿态重返机器人领域。公司创始人奥特曼近日在社交平台发布招聘信息，宣布组建OpenAI Robotics团队，招募硬件、系统、运营及机器学习工程师，目标直指通用机器人研发。这一动作标志着OpenAI在搁置机器人项目六年后，正式重启相关研究。
根据公开信息，新团队的核心任务是开发能在动态真实环境中实现AGI级智能的通用机器人。招聘岗位覆盖硬件与软件协同设计、仿真环境构建、分布式数据系统开发等领域，其中特别强调缩小"仿真到现实"的技术差距——通过虚拟环境训练机器人，使其技能无缝迁移至实体设备。这种技术路线与多数依赖实体机器人采集数据的方案形成鲜明对比。
团队负责人由Aditya Ramesh担任，这位DALL·E系列图像生成模型的核心开发者，目前同时领导OpenAI的Worldsim世界模拟项目。该项目通过构建虚拟物理世界，让AI理解物体运动、碰撞等基础物理规律，为机器人研发提供底层支持。奥特曼透露，Robotics团队正是从Worldsim项目中孵化而来，延续了"先构建世界认知，再赋予实体形态"的研发逻辑。
OpenAI的机器人研究可追溯至2016年。当时公司通过OpenAI Gym平台提供强化学习训练环境，次年推出开源机器人仿真项目Roboschool。2018年，团队研发的Dactyl机械手在虚拟环境中完成训练后，成功在现实世界中操控魔方，展示了仿真训练的可行性。这项成果在2019年达到巅峰——机械手在干扰测试中仍能保持20%-60%的复原成功率，证明虚拟训练数据可有效迁移至实体设备。
尽管早期研究取得突破，OpenAI仍于2020年前后解散了机器人团队。时任联合创始人Wojciech Zaremba坦言，实体机器人数据获取成本过高，而语言、图像等领域的数据资源更为丰富。这一战略调整使公司得以集中资源开发ChatGPT等大模型项目，直至如今具备技术条件后重新布局。
当前机器人行业竞争格局已发生显著变化。特斯拉Optimus、Figure 03等实体机器人陆续亮相，其中Figure 03已能完成洗碗、叠衣等家务。与这些直接开发实体设备的公司不同，OpenAI选择从世界模拟切入，试图通过构建高精度虚拟环境解决数据瓶颈问题。这种差异化的技术路径，或将重新定义机器人研发的范式。
据招聘信息显示，OpenAI计划自主研发机器人传感器与计算单元，并测试不同形态的实体设备。部分岗位明确提及"全面量产"目标，暗示公司不仅满足于实验室成果，更希望推动技术商业化落地。不过目前尚未有实体机器人产品发布，具体技术实现仍需时间验证。
这场竞赛已从模型能力比拼延伸至物理世界交互。当其他公司忙着为AI安装躯体时，OpenAI正尝试先让AI理解世界运行规则。这种"先脑后体"的研发策略能否成功，或许将决定下一个十年谁能在机器人领域占据先机。随着各方技术路线逐渐清晰，人机协作的未来图景正加速浮现。
