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聞名業內的公司，已在舊金山設立了專門的人形機器人實驗室，配備約100名數據采集員，專注于訓練機械臂完成日常家務任務。該實驗室與公司財務部門共享辦公空間，其存在此前從未被媒體披露。

實驗室的核心研發工具是兩臺法蘭克機械臂，通過名為GELLO的3D打印控制器進行遠程操作。這些金屬手臂末端裝有夾具，能夠完成將面包放入烤面包機、折疊衣物等精細動作。項目初期，訓練重點集中在將橡皮鴨放入杯子等基礎任務，目前已逐步升級至更復雜的操作場景。數據采集員實行三班倒工作制，攝像頭全程記錄操作過程，員工績效直接與有效訓練數據時長掛鉤。

與特斯拉等企業采用動作捕捉服訓練全尺寸機器人的方式不同，OpenAI選擇了更具成本效益的技術路徑。謝菲爾德大學機器人專家喬納森·艾特肯指出，這種通過控制器直接映射人類動作的方法，不僅降低了設備成本，更使機械臂能更精準地復現人類操作。加州大學伯克利分校2023年的相關研究為該方案提供了理論支持，其核心研究人員已于2024年加入OpenAI負責關鍵模塊開發。

實驗室內部陳列著一臺酷似iRobot產品的人形機器人，但據多位知情人士證實，這臺設備目前更多作為概念展示，實際研發重心仍集中在機械臂系統。公司計劃在加利福尼亞州里士滿增設第二座實驗室，招聘啟事顯示新設施將配備更接近人類運動模式的機械臂。這種"分階段推進"的策略，反映出OpenAI對機器人技術實用化的謹慎態度。

在商業合作方面，OpenAI近期向美國制造企業發出合作邀約，擬在消費級設備、機器人技術和云端數據中心等領域展開聯合研發。盡管未公布具體投資規模和時間表，但公司已通過投資Figure、1X等機器人企業積累技術經驗。值得注意的是，其與Figure持續僅一年的合作已于2025年2月終止，雙方原計劃共同開發的"下一代人形機器人AI模型"項目宣告擱淺。

技術路線轉型方面，OpenAI正從強化學習轉向數據驅動模式。早期項目通過"試錯-獎勵"機制訓練機器人，如今則依賴大規模數據采集。實驗室數據目標在數月內近乎翻倍，部分數據已用于計算機仿真訓練，并定期進行實際環境測試。這種策略與該公司為大語言模型擴張數據標注業務的做法一脈相承，但能否在機器人領域復制成功尚未可知。

俄勒岡州立大學專家艾倫·費恩認為，當前行業普遍存在"數據崇拜"現象，企業寄希望于通過海量數據訓練實現技術突破，但這種設想尚未得到實踐驗證。OpenAI的獨特優勢在于其龐大的語言模型知識庫，未來可能用于提升機器人對現實世界的理解能力。不過從實驗室曝光的信息來看，距離實用型家用機器人的商業化落地仍有相當距離。

據領英資料顯示，OpenAI至少有12名工程師專職從事機器人項目，其中不乏來自頂尖學術機構的技術人才。公司正在搭建新型工作站，配備運動模式更接近人類的機械臂。這種"從機械臂到人形機器人"的漸進式發展路徑，能否在特斯拉等企業的全尺寸機器人競爭中突圍，將成為行業觀察的重要焦點。