在機器人技術領域，OpenAI正以一種低調卻堅定的姿態推進其人形機器人項目。據內部消息及行業觀察，這家以大語言模型聞名的公司，正將戰略重心轉向物理世界動作的智能化，通過構建龐大的數據采集體系，為具身智能的突破奠定基礎。

與特斯拉、Figure等公司直接研發整機人形機器人不同，OpenAI選擇了一條更“底層”的路徑。其在舊金山設立的實驗室雖規模不大，卻聚集了近百名合同工，以三班倒的方式全天候采集數據。這些數據并非來自高精尖的傳感器或復雜場景，而是聚焦于家庭中最日常的任務——將橡皮鴨放入杯子、把面包片塞進烤面包機、疊放衣物等。這些看似簡單的動作，實則因環境變量多、操作標準模糊，成為機器人學習的“硬骨頭”。

實驗室的核心設備是德國公司Franka提供的機械臂，搭配3D打印的低成本控制器GELLO。數據采集人員通過遠程操控機械臂完成任務，同時，多角度攝像頭會記錄操作者的手部動作與機械臂的軌跡。系統會從中篩選出“有效工時”，即那些動作規范、可復現的數據片段，用于訓練模型。這一流程與OpenAI早期訓練大語言模型時依賴人工標注數據的模式高度相似，只是將對象從語言擴展到了物理動作。

這種“機械臂+低成本控制器”的方案，相比依賴動捕服或VR設備操控整機人形機器人的路線，具有顯著優勢。它不僅降低了硬件成本，更關鍵的是，能更精準地建立人類動作與機器人執行之間的映射關系。例如，當人類用特定力度捏起面包片時，機械臂可以復現相同的力度和軌跡，而無需通過復雜的算法推測“應該用多大勁”。

OpenAI對機器人技術路徑的調整，源于對早期強化學習局限性的深刻認識。過去，公司曾嘗試讓機器人在試錯中通過獎勵機制學習動作，但現實世界的復雜性使得這種方法成本高昂、效率低下。例如，一個簡單的“開門”動作，可能因門把手材質、門軸阻力、環境光線等變量而需要數千次試錯，且難以保證每次都能成功。如今，公司轉向“先模仿，再泛化”的策略——通過大規模、結構化的數據采集，讓模型先“看懂”人類如何完成任務，再逐步提升其在不同場景下的適應能力。

這一戰略調整也解釋了為何實驗室目前專注于機械臂而非整機人形機器人。在OpenAI看來，機器人技術的真正瓶頸不在于外形是否像人，而在于能否穩定、可重復地完成真實世界任務。例如，疊衣服時如何處理不同材質的布料、如何根據衣物大小調整折疊方式，這些細節的標準化才是當前階段的核心挑戰。

盡管硬件項目尚未被納入公司核心戰略，但實驗室的擴張速度已顯示出OpenAI的決心。不到一年時間，團隊規模已擴大數倍，并計劃在加州里士滿設立第二個基地。同時，公司開始尋求美國本土制造伙伴，覆蓋消費級設備、機器人及數據中心等多個方向。這些動作表明，OpenAI正在為具身智能的長期發展提前布局，即便短期內不推出產品，也要確保在數據、算法和硬件協同方面占據先機。

從技術積累看，OpenAI的優勢在于其語言和多模態理解能力。一旦機器人具備可靠的執行能力，ChatGPT式的認知系統就有機會成為“機器人之腦”，使機器不僅能完成動作，還能理解動作背后的意圖，甚至與人類進行更自然的交互。例如，當用戶說“把那件藍色襯衫疊好”，機器人不僅能識別“藍色襯衫”的視覺特征，還能理解“疊好”的標準，并完成相應操作。這種“認知+執行”的融合，正是具身智能的核心目標。

目前，OpenAI的機器人項目仍處于早期階段，但其通過數據驅動的技術路徑，已為行業提供了新的思路。在機器人技術競爭日益激烈的背景下，這家公司正以獨特的耐心和戰略眼光，探索一條通往物理世界智能化的新道路。