六年前因?yàn)閿?shù)據(jù)匱乏無(wú)奈解散團(tuán)隊(duì)，如今OpenAI掌門(mén)人奧特曼親自官宣重建機(jī)器人團(tuán)隊(duì)，更是喊出了未來(lái)要讓每個(gè)人都擁有一臺(tái)專(zhuān)屬機(jī)器人的目標(biāo)。

就在剛剛，奧特曼親自發(fā)帖，為全新的OpenAI Robotics團(tuán)隊(duì)開(kāi)放多個(gè)崗位招聘，覆蓋硬件開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、運(yùn)營(yíng)以及機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等多個(gè)方向。

他為這支新團(tuán)隊(duì)定下的終極愿景相當(dāng)宏大：未來(lái)某一天，讓每個(gè)人都能擁有一臺(tái)屬于自己的機(jī)器人，幫大家完成任何需要處理的事務(wù)。

這個(gè)終極目標(biāo)之外，奧特曼也明確了短期規(guī)劃：先打造一批機(jī)器人，為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域的技術(shù)工人提供輔助作業(yè)支持。

其實(shí)這并不是奧特曼第一次公開(kāi)談?wù)搶?duì)機(jī)器人領(lǐng)域的設(shè)想，他曾經(jīng)提到，未來(lái)某天你走在街上，迎面走來(lái)七個(gè)機(jī)器人會(huì)是無(wú)比科幻的場(chǎng)景?，F(xiàn)在，他已經(jīng)開(kāi)始招兵買(mǎi)馬，推動(dòng)這個(gè)場(chǎng)景更快落地。

那么，這支重啟的團(tuán)隊(duì)到底要做什么？

根據(jù)OpenAI官方招聘頁(yè)面的信息，Robotics團(tuán)隊(duì)的核心目標(biāo)是研發(fā)通用機(jī)器人，追求讓機(jī)器人在動(dòng)態(tài)的真實(shí)物理環(huán)境中，達(dá)到通用人工智能級(jí)別的智能水平。

從開(kāi)放的招聘崗位，也能看出團(tuán)隊(duì)的技術(shù)方向。

崗位覆蓋軟硬件協(xié)同開(kāi)發(fā)、仿真環(huán)境搭建、仿真真實(shí)性?xún)?yōu)化，還有支撐大規(guī)模訓(xùn)練的分布式數(shù)據(jù)系統(tǒng)。其中還有一個(gè)專(zhuān)門(mén)的崗位，核心任務(wù)就是縮小「仿真到現(xiàn)實(shí)（sim-to-real）」的差距——讓機(jī)器人在虛擬環(huán)境中訓(xùn)練出的能力，可以順暢遷移到真實(shí)機(jī)器上。

這恰恰是OpenAI技術(shù)路線最與眾不同的地方：從崗位描述能看出，OpenAI Robotics把仿真真實(shí)性和sim-to-real放在了核心位置，這也讓它和很多以真機(jī)數(shù)據(jù)采集為主的機(jī)器人研發(fā)路線區(qū)別開(kāi)來(lái)。

OpenAI給這些崗位開(kāi)出的薪酬也相當(dāng)優(yōu)厚，已公開(kāi)的崗位中，部分崗位的年薪區(qū)間達(dá)到29.3萬(wàn)美元到44.5萬(wàn)美元，還額外配套股權(quán)獎(jiǎng)勵(lì)。

這支新團(tuán)隊(duì)的帶隊(duì)人，是OpenAI DALL·E 2的共同創(chuàng)造者、DALL·E 3團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Aditya Ramesh。DALL·E是OpenAI知名的文生圖模型，只需輸入文字描述就能生成對(duì)應(yīng)圖像。

Aditya Ramesh

OpenAI在圖像和視頻生成領(lǐng)域的核心技術(shù)能力，很大一部分都來(lái)自Aditya和他帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)。后來(lái)驚艷全網(wǎng)的視頻生成模型Sora所屬的世界模擬研究方向，也和他領(lǐng)導(dǎo)的Worldsim團(tuán)隊(duì)關(guān)系密切。

現(xiàn)在Aditya在OpenAI的職務(wù)是研究副總裁，牽頭名為Worldsim的世界模擬項(xiàng)目。按照奧特曼的說(shuō)法，過(guò)去一年里，OpenAI Robotics就是從Worldsim項(xiàng)目逐步發(fā)展成型的。

奧特曼會(huì)把這支隊(duì)伍交給Aditya，是因?yàn)樗@些年在OpenAI做的本質(zhì)上是同一件事：訓(xùn)練AI理解這個(gè)世界的形態(tài)和運(yùn)行規(guī)律，從生成圖像到生成視頻，再到模擬整個(gè)物理世界。

接下來(lái)，他要帶著Robotics團(tuán)隊(duì)，把這套對(duì)世界的認(rèn)知能力，真正轉(zhuǎn)化為能行動(dòng)的「手和腳」。

多數(shù)廠商先造軀體，OpenAI選擇先練AI大腦

現(xiàn)在布局人形機(jī)器人的廠商數(shù)不勝數(shù)，特斯拉有Optimus，F(xiàn)igure已經(jīng)迭代了好幾代產(chǎn)品，OpenAI的路線和他們有什么區(qū)別？

差異核心就在「世界模擬」這個(gè)方向上。

大多數(shù)廠商通常是先打造出機(jī)器人軀體，再想辦法給它植入智能能力；而OpenAI的思路是先讓AI理解物理世界的規(guī)律，再把這套能力植入真實(shí)機(jī)器人。

這套思路剛好是Aditya的專(zhuān)長(zhǎng)，他領(lǐng)導(dǎo)的Worldsim研究的就是世界模擬：讓AI在模型中構(gòu)建出一個(gè)可運(yùn)行的物理世界，物體如何墜落、如何碰撞、如何被抓取，所有規(guī)律都在模型中計(jì)算清楚，而這恰恰是當(dāng)前大多數(shù)機(jī)器人最欠缺的能力。

只要仿真環(huán)境足夠真實(shí)，機(jī)器人就可以在虛擬環(huán)境中反復(fù)訓(xùn)練、自動(dòng)生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，再把學(xué)到的能力遷移到真實(shí)機(jī)器上。OpenAI押注的就是這點(diǎn)：只要世界模型足夠強(qiáng)大，物理世界的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以在仿真環(huán)境中生成，不必每一項(xiàng)任務(wù)都用真機(jī)反復(fù)試錯(cuò)。

Robotics就是從Worldsim生長(zhǎng)出來(lái)的項(xiàng)目：一端連接訓(xùn)練好的世界模型，一端連接真實(shí)機(jī)器人的軀體和行動(dòng)能力。

那OpenAI為什么要親自下場(chǎng)研發(fā)，而不找現(xiàn)成的機(jī)器人廠商合作呢？

這件事還要從之前的合作經(jīng)歷說(shuō)起。

2024年2月29日，OpenAI曾經(jīng)和Figure達(dá)成合作，計(jì)劃把自家的大模型植入對(duì)方的人形機(jī)器人。但這段合作持續(xù)時(shí)間非常短，不到一年就終止了。

2025年2月4日，F(xiàn)igure的CEO Brett Adcock公開(kāi)宣布終止和OpenAI的合作，他認(rèn)為想要在真實(shí)世界實(shí)現(xiàn)具身智能的規(guī)?；涞?，必須完成全鏈路垂直整合，只把AI能力外包這條路走不通。

合作伙伴選擇自研全鏈路后，OpenAI也調(diào)整了方向，決定自己把硬件、軟件、模型和制造能力整合進(jìn)同一條機(jī)器人研發(fā)線，不再只是給外部機(jī)器人廠商提供AI模型。

OpenAI布局機(jī)器人的時(shí)間比很多人想象得更早

如果你以為OpenAI是現(xiàn)在才想起做機(jī)器人，那就錯(cuò)了。早在2016年OpenAI成立后不久，機(jī)器人就已經(jīng)出現(xiàn)在它的研究清單里了。

不過(guò)一開(kāi)始OpenAI沒(méi)有急著造硬件，而是先搭建訓(xùn)練環(huán)境。2016年OpenAI先推出了強(qiáng)化學(xué)習(xí)基準(zhǔn)環(huán)境OpenAI Gym，其中就包含模擬機(jī)器人模塊；2017年推出的Roboschool，更是明確轉(zhuǎn)向開(kāi)源機(jī)器人仿真。從那時(shí)起，「仿真中訓(xùn)練、現(xiàn)實(shí)中落地」的路線就已經(jīng)定下來(lái)了。

沿著這個(gè)路線，2018年OpenAI推出了Dactyl，一個(gè)人形機(jī)械手，整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程完全在仿真環(huán)境中完成，通過(guò)隨機(jī)化各類(lèi)物理參數(shù)，成功把能力遷移到了真實(shí)機(jī)械手上。

到2019年，這條路線走到了第一個(gè)高光時(shí)刻：OpenAI訓(xùn)練出的AI系統(tǒng)，用類(lèi)人機(jī)械手完成了魔方復(fù)原。按照官方視頻的說(shuō)法，這種靈巧操作能力對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō)是前所未有的，哪怕是人類(lèi)單手完成魔方復(fù)原也并不容易。

這只機(jī)械手最特別的地方，就是所有能力都在仿真環(huán)境里訓(xùn)練出來(lái)的。研究團(tuán)隊(duì)沒(méi)有用真機(jī)反復(fù)試錯(cuò)，而是在并不完美的模擬環(huán)境中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再讓它遷移到真實(shí)機(jī)械手上，快速適應(yīng)現(xiàn)實(shí)環(huán)境。

支撐這套遷移能力的核心技術(shù)是「自動(dòng)域隨機(jī)化（ADR）」，它可以在仿真環(huán)境中不斷生成難度越來(lái)越高的場(chǎng)景，倒逼AI學(xué)會(huì)應(yīng)對(duì)各種從未見(jiàn)過(guò)的情況。

在當(dāng)時(shí)的官方測(cè)試視頻里，研究團(tuán)隊(duì)用毛絨長(zhǎng)頸鹿干擾正在解魔方的機(jī)械手，給機(jī)械手套橡膠手套，甚至綁住它的手指，它依然能完成大部分操作。要知道這些干擾場(chǎng)景，它在訓(xùn)練過(guò)程中從來(lái)沒(méi)有遇到過(guò)。

當(dāng)時(shí)在最簡(jiǎn)單的情況下，它復(fù)原魔方的成功率能達(dá)到60%；哪怕是打亂程度最復(fù)雜的魔方，成功率也有20%，這個(gè)結(jié)果已經(jīng)足夠驚艷，它證明了一件事：復(fù)雜的靈巧操作，確實(shí)可以通過(guò)仿真訓(xùn)練得到，再遷移到真實(shí)機(jī)器上。

當(dāng)時(shí)OpenAI就認(rèn)為，訓(xùn)練出這樣一只靈巧機(jī)械手，是通向通用機(jī)器人的基礎(chǔ)之一。

但這條路很快就遇到了瓶頸。

據(jù)報(bào)道，2020年前后OpenAI解散了當(dāng)時(shí)的機(jī)器人團(tuán)隊(duì)，這條研發(fā)線中斷了好幾年。

解散的原因并不復(fù)雜，當(dāng)時(shí)帶隊(duì)的聯(lián)合創(chuàng)始人Wojciech Zaremba直接點(diǎn)明：機(jī)器人研發(fā)最大的瓶頸就是數(shù)據(jù)量太少，而當(dāng)時(shí)語(yǔ)言、圖像領(lǐng)域的數(shù)據(jù)要豐富得多，與其在機(jī)器人領(lǐng)域卡住，不如把資源轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)更充足的方向。

后來(lái)的故事大家都熟悉了，ChatGPT橫空出世，引爆了全球AI熱潮。

現(xiàn)在OpenAI的Robotics團(tuán)隊(duì)卷土重來(lái)，押注的就是通過(guò)仿真自動(dòng)生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，補(bǔ)上當(dāng)年缺數(shù)據(jù)的短板。

「人手一臺(tái)機(jī)器人」還要等多久？

普通用戶最關(guān)心的問(wèn)題大概是：我什么時(shí)候才能在家擁有一臺(tái)屬于自己的機(jī)器人？

從這次開(kāi)放的招聘崗位能看出，OpenAI計(jì)劃自研機(jī)器人傳感器和算力模塊，用內(nèi)部自研的AI模型驅(qū)動(dòng)機(jī)器人，還會(huì)測(cè)試不同形態(tài)的機(jī)器人本體。

甚至有崗位專(zhuān)門(mén)負(fù)責(zé)樣機(jī)測(cè)試，還有崗位描述提到，如果一切進(jìn)展順利，這些機(jī)器人未來(lái)會(huì)進(jìn)入「全面量產(chǎn)」階段。

當(dāng)然，目前這些都還只是招聘信息里的規(guī)劃，處于早期研發(fā)階段，OpenAI還沒(méi)有發(fā)布任何一款成型的機(jī)器人產(chǎn)品。

過(guò)去幾年，全球AI競(jìng)爭(zhēng)主要集中在模型層面，比拼誰(shuí)的模型更會(huì)聊天、寫(xiě)代碼、生成內(nèi)容?，F(xiàn)在這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)逐漸延伸到物理世界，要讓AI長(zhǎng)出真實(shí)的手腳，幫人們擰螺絲、搬東西、處理各類(lèi)家務(wù)。

從一只會(huì)解魔方的機(jī)械手，到奧特曼口中人手一臺(tái)的機(jī)器人，中間還有很長(zhǎng)的路要走。

有意思的是，當(dāng)年和OpenAI終止合作的Figure，反而搶先把產(chǎn)品推進(jìn)到了家用場(chǎng)景。

Figure 03已經(jīng)可以完成把餐具放進(jìn)洗碗機(jī)、清理桌面這類(lèi)家務(wù)，F(xiàn)igure CEO Brett Adcock的目標(biāo)是在2026年讓產(chǎn)品真正適配家庭場(chǎng)景使用。

最新的Figure 03，在演示中已經(jīng)能走到水池邊沖洗碗碟、把餐具整理放進(jìn)洗碗機(jī)、疊好衣物，整套能力都依托自研模型實(shí)現(xiàn)。

雖說(shuō)目前還只是演示階段，但Figure至少已經(jīng)拿出了能在廚房干活的完整機(jī)器人產(chǎn)品。

下一個(gè)十年，誰(shuí)會(huì)第一個(gè)把成熟機(jī)器人送進(jìn)普通家庭的客廳？

答案不一定是現(xiàn)在模型能力最強(qiáng)的玩家，而是那個(gè)最先打通AI大腦、機(jī)器人軀體和真實(shí)世界數(shù)據(jù)閉環(huán)的選手。

參考資料：

https://openai.com/index/solving-rubiks-cube/

https://openai.com/careers/simulation-realism-engineer-san-francisco/

https://x.com/sama/status/2061117302528188712

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