OpenAI下场造人形机器人，是不是有点晚了？

  2021年7月，OpenAI宣布终止对机器人领域的探索，All in 大模型，创造了ChatGPT这一现象级产品;五年后，OpenAI新设专属部门、重返机器人赛道。当年亲手放弃的领域，为何如今又要亲自下场？

  一组数字足以说明问题。OpenAI向投资者透露，2026年第二季度营收67亿美元，较第一季度的57亿美元增长18%。数字本身依然可观，但放在竞争对手Anthropic面前就相形见绌了。后者向潜在投资者透露，第二季度营收较2025年同期至少增长14倍，相关文件显示最近一个完整季度初步营收已超过115亿美元。C端同样陷入增长瓶颈，ChatGPT拥有9亿周活用户，付费用户却不到5000万。大模型的故事讲到现在，OpenAI必须为下一个增长曲线找到答案，机器人正是被选中的那个出口。

  “人形”并非唯一答案

  近期，OpenAI CEO山姆・阿尔特曼(Sam Altman)在科技播客《Sources》中表示，“我们肯定会研发人形机器人，同时也会开发其他形态的机器人。”

  事实上，OpenAI的回归早已埋下伏笔。今年早些时候，OpenAI正式成立内部机器人部门，由研究副总裁Aditya Ramesh牵头，岗位招聘信息显示，团队正在自研定制化机电执行器、仿真管线与数据采集系统。团队规模也在快速扩张：自2025年2月低调重启机器人业务以来，OpenAI已在旧金山建立实验室，并计划在加州里士满增设第二处设施，团队规模较成立之初已翻了四倍。伴随团队扩张的，是OpenAI与早期生态伙伴的合作边界开始清晰：人形机器人初创公司Figure曾与OpenAI深度合作，但其CEO公开表示，正是OpenAI决定自研硬件的计划导致了合作终止，Figure不得不转向打造自有端到端模型。另一家OpenAI早期投资的机器人公司1X Technologies，也传出软银拟以60亿美元估值收购多数股权的消息，OpenAI也曾考虑过收购1X，最终还是选择了自建团队的路线。从投资赋能、技术输出到亲自下场做硬件，OpenAI的身份正在从机器人行业的赋能者变成直接的参赛者。

  而在“为什么一定要做人形”这个问题上，Altman的逻辑非常直白：我们所处的物理世界，从门把手、电脑键盘到工程机械、家庭厨房，本质上都是按照人类的身体尺度与行为方式设计的。如果机器人想要无缝融入这个环境，最高效的方式就是匹配人的形态，而不是反过来让世界去适配机器人。

  人形不是技术执念，而是对现有物理世界的最低适配成本选择。这一判断其实是整个行业的共识，但由顶级AI实验室的负责人如此直白地表述并不多见。过去很多非人形机器人方案，都需要对应用场景做定制化改造：工厂要加装专用轨道、仓库要修改货架高度、家庭要移除障碍物，改造成本往往远高于机器人本身。而人形机器人理论上可以直接接管人类的工作空间，复用所有已有的基础设施，这也是通用机器人最终必然走向人形的底层逻辑。

  当然，OpenAI也并没有陷入唯人形论。Altman同时强调，在人形形态没有优势的场景，比如数据中心内部，会采用专门设计的非人形机器人。在他的优先级里，机械形态始终是次要的，真正核心的是让机器人运转的“大脑”，也就是AI模型本身。这一点也恰恰是OpenAI做机器人最大的底气所在。

  先造大脑，还是先造身体？

  在落地节奏上，OpenAI走了一条务实的分阶段路线。Altman明确表示，家庭消费级的个人机器人不是短期目标，甚至不是最重要的第一件事。短期来看，OpenAI会优先聚焦工业基建、数据中心运维、制造辅助等场景，用相对可控的环境验证技术;长期来看，让每个人拥有一台能处理日常琐事的个人机器人，才是最终的愿景。另据披露，具备实际工作能力的工程辅助机器人，有望在2027年左右率先落地。

  这已经是OpenAI第二次冲击机器人领域。早在多年前，OpenAI就曾推出名为Dactyl的灵巧机械手，在物体操控上展现出了惊人的灵活性，但该项目最终被关停，资源全部向大模型方向倾斜。也正是那次战略收缩，换来了ChatGPT的爆发与大模型时代的开启。时隔四年多重启，早已不是当年的简单重复：如今大模型在语言、视觉、推理上的能力已经成熟，具身智能与世界仿真技术取得了关键进展，OpenAI可以用AI能力反过来赋能机器人的感知、决策与控制，从“为了做机器人而做机器人”变成了“用大模型能力改写机器人问题”。

  目前，人形机器人赛道已进入多路线玩家同台竞技的阶段，各家技术路径迥异。特斯拉Optimus依托汽车制造的供应链与量产能力快速迭代原型，主打工业场景落地，优势在硬件制造与成本控制，短板在通用智能。波士顿动力是行业公认的运动能力天花板，Atlas机器人的运动控制技术积淀深厚，但商业化落地节奏偏慢。Agility Robotics的Digit人形机器人已经率先走进亚马逊仓库，正式开展物流搬运的商业化测试......

  而作为大模型路线的开创者，OpenAI的正式入局正在把赛道竞争从拼身体拉到拼大脑――人形机器人的竞争不再局限于硬件实力的比拼。过去行业重点解决的是机器人的运动执行能力，而OpenAI的介入，把机器人的智能水平抬到和运动能力同等重要的位置。依托大模型与仿真技术，OpenAI有机会拉开智能层面的领先差距，不过机械落地、大规模生产与供应链建设仍是它需要跨越的工程挑战。

  写在最后

  当大模型的应用场景逐渐触顶，寻找下一个具备广阔市场空间的落地载体就成了必答题，而人形机器人正是具身智能的终极形态。

  这一次OpenAI带着其最强大的大脑入场，试图重新定义机器人的智能上限。而最终这场竞赛的胜负，不只取决于谁的算法更聪明，更取决于谁能把“智能”与“机械肉身”真正融合，造出真正落地可用机器人。

（来源：比特网）