全球知名人工智能企业OpenAI正悄然加速布局机器人领域。据内部人士透露，这家以ChatGPT闻名业界的公司已在旧金山设立专门的人形机器人实验室，并组建了由约百名数据采集员构成的研发团队。实验室选址与公司财务部门同处一栋办公楼，目前正集中精力训练机械臂完成日常家务任务。
该实验室的运作模式与特斯拉等科技巨头形成鲜明对比。不同于通过动作捕捉设备训练全尺寸人形机器人的技术路线，OpenAI采用远程操控机械臂的方式采集数据。研发人员使用自主研发的3D打印控制器GELLO，指导两台法兰克机械臂完成从烤面包到叠衣服等复杂操作。这种低成本、可规模化的方案，与加州大学伯克利分校2023年提出的理论模型高度契合。
项目发展速度远超预期。自2025年初实验室成立至今，团队规模已扩张四倍以上。去年12月，公司宣布将在里士满市增设第二实验室，并同步启动"机器人操作员"招聘。尽管现场陈列着酷似iRobot产品的人形机器人原型，但研发重心始终放在机械臂的精细化操作训练上。初期训练任务包括将橡皮鸭放入水杯，现已升级至处理更复杂的物体交互场景。
数据采集工作采取全天候三班倒模式。旧金山实验室配备数十个工作站，每个工位都安装摄像头记录操作全流程。员工绩效直接与有效训练数据时长挂钩，这种管理方式与该公司早期构建语言模型时的数据标注策略异曲同工。据知情人士透露，近几个月的数据采集目标已接近翻倍。
在硬件研发层面，OpenAI正开发更接近人类运动模式的新型机械臂。部分采集数据已被导入计算机仿真环境进行强化训练，研发团队会定期验证机械臂的实际操作精度。这种虚实结合的训练方式，旨在突破物理环境对数据采集的时空限制。
公司战略布局呈现多元化特征。除自建实验室外，OpenAI还通过投资方式构建机器人生态，曾与Figure公司合作研发人形机器人AI模型，尽管该合作已于2025年初终止。目前至少有12名工程师专职从事机器人项目，这个数字仍在持续增长。项目主管强调，提升数据生产效率是当前首要任务。
学术界对OpenAI的技术路线持审慎乐观态度。谢菲尔德大学机器人专家乔纳森·艾特肯指出，高质量数据集的获取仍是行业瓶颈，而OpenAI的控制器映射方案在成本和精度上具有优势。俄勒冈州立大学专家艾伦·费恩则认为，这种基于模仿学习的路径能否实现规模化应用，尚需实践检验。
值得关注的是，OpenAI的研发重心已从早期的强化学习转向大规模数据驱动模式。这种转变与其在语言模型领域的成功经验形成呼应，但机器人领域的物理交互特性带来了全新挑战。目前尚不清楚该公司何时会推出完整的人形机器人产品，其依托机械臂的渐进式研发策略能否突破行业困局，仍有待时间验证。