全球知名人工智能企業OpenAI正悄然加速布局機器人領域。據內部人士透露，這家以ChatGPT聞名業界的公司已在舊金山設立專門的人形機器人實驗室，并組建了由約百名數據采集員構成的研發團隊。實驗室選址與公司財務部門同處一棟辦公樓，目前正集中精力訓練機械臂完成日常家務任務。

該實驗室的運作模式與特斯拉等科技巨頭形成鮮明對比。不同于通過動作捕捉設備訓練全尺寸人形機器人的技術路線，OpenAI采用遠程操控機械臂的方式采集數據。研發人員使用自主研發的3D打印控制器GELLO，指導兩臺法蘭克機械臂完成從烤面包到疊衣服等復雜操作。這種低成本、可規模化的方案，與加州大學伯克利分校2023年提出的理論模型高度契合。

項目發展速度遠超預期。自2025年初實驗室成立至今，團隊規模已擴張四倍以上。去年12月，公司宣布將在里士滿市增設第二實驗室，并同步啟動"機器人操作員"招聘。盡管現場陳列著酷似iRobot產品的人形機器人原型，但研發重心始終放在機械臂的精細化操作訓練上。初期訓練任務包括將橡皮鴨放入水杯，現已升級至處理更復雜的物體交互場景。

數據采集工作采取全天候三班倒模式。舊金山實驗室配備數十個工作站，每個工位都安裝攝像頭記錄操作全流程。員工績效直接與有效訓練數據時長掛鉤，這種管理方式與該公司早期構建語言模型時的數據標注策略異曲同工。據知情人士透露，近幾個月的數據采集目標已接近翻倍。

在硬件研發層面，OpenAI正開發更接近人類運動模式的新型機械臂。部分采集數據已被導入計算機仿真環境進行強化訓練，研發團隊會定期驗證機械臂的實際操作精度。這種虛實結合的訓練方式，旨在突破物理環境對數據采集的時空限制。

公司戰略布局呈現多元化特征。除自建實驗室外，OpenAI還通過投資方式構建機器人生態，曾與Figure公司合作研發人形機器人AI模型，盡管該合作已于2025年初終止。目前至少有12名工程師專職從事機器人項目，這個數字仍在持續增長。項目主管強調，提升數據生產效率是當前首要任務。

學術界對OpenAI的技術路線持審慎樂觀態度。謝菲爾德大學機器人專家喬納森·艾特肯指出，高質量數據集的獲取仍是行業瓶頸，而OpenAI的控制器映射方案在成本和精度上具有優勢。俄勒岡州立大學專家艾倫·費恩則認為，這種基于模仿學習的路徑能否實現規模化應用，尚需實踐檢驗。

值得關注的是，OpenAI的研發重心已從早期的強化學習轉向大規模數據驅動模式。這種轉變與其在語言模型領域的成功經驗形成呼應，但機器人領域的物理交互特性帶來了全新挑戰。目前尚不清楚該公司何時會推出完整的人形機器人產品，其依托機械臂的漸進式研發策略能否突破行業困局，仍有待時間驗證。