消息称OpenAI低调布局人形机器人 百人团队训练机械臂做家务

去年，萨姆·奥尔特曼曾表示，世界还没迎来人形机器人的“高光时刻”，但这个时刻正在酝酿之中。现在，他掌舵的OpenAI正悄悄把这股酝酿变成现实。

根据 Business Insider 获得的消息，过去一年里，OpenAI 在旧金山一栋大楼里悄悄建起了一个人形机器人实验室。这个实验室和公司财务团队在同一栋楼，配备了大约100名数据采集员。他们正在训练机械臂，目标是让机器人学会做家务，比如整理衣物、操作小物件——这背后是研发人形机器人的宏大计划。

其实，OpenAI 在机器人领域并不是新手。早些年，他们就开发过能用机械手还原魔方的机器人，但2020年这个项目被叫停了。公司当时解释说，这是为了把团队资源集中到其他项目上。不过，这次新建的机器人实验室，内部细节之前从未被媒体披露过。

一位了解OpenAI战略规划的人士透露，公司正在推进多个早期硬件项目，机器人技术是其中之一，但这些项目目前都不是公司核心使命的组成部分。上周，OpenAI 还向美国本土制造企业发出提案征集，寻找合作伙伴，共同发力消费级设备、机器人技术和云端数据中心三大领域。不过，公司没有透露具体投入的资金规模，也没有给出时间规划。

从2025年2月实验室成立以来，规模已经扩大了四倍以上。去年12月，公司又告诉员工，计划在加利福尼亚州里士满市增设第二座实验室。同期，一家人力外包公司还为OpenAI发布了“机器人操作员”的招聘启事，工作地点正是里士满。

实验室里陈列着一台人形机器人，多位知情者形容它“酷似iRobot旗下产品”，但大多数时候这台机器人被闲置一旁，很少有人见过它实际运行。实验室的绝大部分精力，都花在远程操控机械臂上。

OpenAI 让数据采集员使用一款名为GELLO的3D打印控制器，操控两台法兰克（Franka）机器人。这些金属机械臂末端配有夹具，可以完成各种家务，比如把面包放进烤面包机、折叠衣物。项目启动初期，训练重点是让机械臂把橡皮鸭放入杯子，后来逐渐转向更复杂的操作。

这座实验室的曝光，让外界得以一窥这家全球影响力巨大的人工智能公司，是如何布局机器人领域的。特斯拉等竞争对手热衷于举办华丽的技术演示，用动作捕捉服和虚拟现实头显操控全尺寸人形机器人。而OpenAI 选择了一条更低调的路线——通过扩大外包团队规模，采集数据来训练机械臂完成基础任务。

这两种路径也说明了一个现实：顶尖人工智能企业距离打造出实用型家用机器人，还有很长的路要走，而这一领域的发展，依然高度依赖人力投入。

去年秋天，《连线》杂志曾报道OpenAI 启动了机器人工程师的招聘。通过领英信息可以发现，该公司至少有12名工程师专职投入这个项目。去年12月，一位项目主管提出，实验室需要提升生产效率，以获取更长时长的有效训练数据。过去几个月，实验室的数据采集目标已经近乎翻倍。

OpenAI 此前还投资过几家机器人企业，包括Figure、1X和Physical Intelligence。2024年，公司与Figure达成合作，计划研发“下一代人形机器人人工智能模型”，但Figure首席执行官布雷特·阿德科克在2025年2月宣布双方终止合作。

2020年第一个机器人项目终止时，外界普遍认为OpenAI 把重心转向了ChatGPT的研发。现在，公司明确释放出拓展硬件设备领域的信号，而积累的ChatGPT知识库，未来或许可以用来训练机器人理解并与现实世界互动。

早期项目用的是强化学习——通过“试错-奖励”机制让机器人自主学习。现在，公司转向了大规模数据采集驱动的训练路径。

谢菲尔德大学机器人专家乔纳森·艾特肯指出：“所有企业都在争抢构建大规模数据集的方法。我们已经有了能通过大数据训练完成任务的人工智能算法，核心难题始终在于如何获取高质量的数据集。”

OpenAI 的数据采集策略，与特斯拉、Figure 等公司的模式截然不同。后者是工作人员通过动作捕捉服和虚拟现实头显，记录全身动作并操控全尺寸人形机器人。而OpenAI 的方案，与加州大学伯克利分校研究人员2023年发表的一项研究不谋而合——那项研究提出了一套低成本、可规模化的远程操控机械臂数据采集系统。根据领英信息，其中一位研究人员已于2024年8月加入OpenAI，负责“构建机器人智能中枢”相关工作。

俄勒冈州立大学人工智能与机器人专家艾伦·费恩表示，这种模式属于行业标准配置，机器人通过模仿操作员的动作来学习。艾特肯则指出，相比采用动作捕捉服的企业，OpenAI 的GELLO控制器策略有显著优势：成本更低，而且每个控制器都与机械臂动作直接映射，机器人能更直观地把人类的特定动作转化为自身的机械运动。

知情人士透露，OpenAI 在旧金山的实验室有数十个工作站，实行三班倒制度，全天候不间断采集数据。摄像头会同步记录操作员和机器人的作业过程，工作人员的绩效评估标准就是产出的有效训练数据时长。这种依赖外包员工、以绩效指标驱动工作的模式，与OpenAI 早年扩张大型语言模型数据标注业务的做法如出一辙。

费恩说：“许多企业都寄望于，只要采集到足够多的数据，就能转化为机器人的动作指令，实现类似ChatGPT的规模化效应。”但他也补充道：“这种设想，至今尚未得到实践验证。”

知情人士指出，OpenAI 正在搭建全新的机器人工作站，配备的机械臂将更接近人类肢体的运动模式。此外，公司还会把部分采集到的数据用于计算机仿真环境中的机器人训练，并定期测试机械臂的实际作业表现。

目前还不清楚OpenAI 计划以多快的速度把这些数据成果转化为完整的人形机器人，以及这种依托机械臂、低成本投入的研发路径，能否在一众重金押注全人形机器人系统的企业中脱颖而出。

艾特肯评价道：“现在来看，这项技术显然还处于非常早期的阶段。但从技术层面来说，这套系统是一个能适配多种机器人、设计精妙且灵活可配置的操作界面。”

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