OpenAI重启人形机器人硬件制造，27个岗位聚焦执行器与垂直整合

OpenAI正实质性重返人形机器人硬件制造领域。2026年3月，该公司以OpenAI OpCo LLC名义签下位于加州里士满Portside Commerce Center的202,000平方英尺（约15.75英亩）工业仓库，地址为Harbour Way South 1411号。该场地电力容量超14,000安培——远超普通工业仓库（200–4,000安培），接近小型数据中心规格。此前租户Moxion Power于2024年8月破产退场，如今OpenAI将其改造为机器人研发与试制基地。

2026年10月，OpenAI官网集中发布27个机器人相关岗位，全部位于旧金山，年薪区间为17.7万至50万美元。其中4个为执行器专属岗：执行器设计、电磁设计、齿轮设计及测试基础设施电气工程师，另设1名执行器技术项目经理。岗位要求候选人端到端主导“定制机电执行器”开发，涵盖电机、传动、传感与热架构，并协同制造伙伴完成可量产设计。薪资达22.5万至42.3万美元加股权，部分岗位支持每周4天到岗。

这一动作与OpenAI早期“只做大脑”的公开立场形成鲜明对比。2021年，公司关闭机器人团队，主因是缺乏真实世界数据训练具身模型；联合创始人Wojciech Zaremba曾坦言：“方法在技术上成立，但拿不到足够真实数据。”此后五年，OpenAI采取“外包大脑”策略：2023年领投挪威1X公司2350万美元A2轮；2024年2月参与Figure AI 6.75亿美元B轮融资，并为其开发专属多模态模型。搭载OpenAI模型的Figure 01与02曾展示流畅自然语言交互与自主操作能力。

然而2025年2月，Figure创始人布雷特·阿德科克宣布终止合作，直言：“要在现实世界大规模解决具身智能问题，就必须垂直整合机器人AI。我们不能外包AI，理由和我们没法外包硬件一样。”他后续更尖锐指出，OpenAI倾向于用仿真替代真机，缺乏“每日、每周在场”的物理投入。OpenAI随后增设“仿真真实感工程师”岗位，职责正是弥合sim-to-real差距——侧面印证其内部认知偏差。

康奈尔大学机械工程教授Guy Hoffman分析27个岗位后指出，OpenAI正在组建一支“定制机器人设计团队”。岗位描述中提及激光测距仪与电池，暗示目标为无缆移动机器人；电子类岗位较少，则表明传感器大概率采用现成相机、麦克风与激光雷达。从研发、试制、测试到采购、供应链与现场运维，团队架构完整，唯独缺失产能目标与量产时间表。奥尔特曼仅承诺“2027年有个酷炫的演示”，未提交付数量或售价。

值得注意的是，OpenAI并非从零起步。其2018–2019年的Dactyl项目曾实现仿真中机械手解魔方与操作积木，验证了算法可行性，但也暴露了“仿真-现实鸿沟”：模型可在虚拟环境掌握规则，却难适应真实世界的摩擦、形变与不确定性。此次自研执行器，正是针对扭矩密度、效率、带宽与热性能等物理约束进行权衡优化——这些参数无法通过纯软件仿真充分覆盖。

行业竞争已白热化。特斯拉凭借汽车工厂经验推进Optimus量产；小鹏机器人2026年9月启用自动化产线，首台IRON人形机器人自主走下产线；宇树科技、破壳机器人等中国厂商亦加速落地。GPT-6 Astra近期在具身任务中表现惊艳：能识别物体、判断位置并完成抓取、递送等操作，但面对筷子使用、叠盒、折衣等精细物理交互仍显不足。宇树创始人王兴兴认为，具身智能临界点或在未来一两年到来；破壳机器人许华哲则强调，复杂物理接触仍是通用大模型难以替代具身模型的关键壁垒。

OpenAI的策略本质是构建数据闭环。早期解散团队因“真实世界数据不足”，投资Figure又因“无法获取机器人本体操作数据”而终止合作。自建整机后，其机器人数据采集环境已运行多个工作站，目标是建立动态真实环境下的训练体系。短期聚焦协助熟练工人建设基础设施的通用人形机器人，长期愿景为个人陪伴机器人。

人事方面，2026年3月机器人领域专家凯特琳·卡利诺夫斯基辞职，主因反对将AI接入国防部安全系统。而硬件负责人早在2025年1月即启动首批机器人硬件招聘，一年多后岗位深化至执行器与制造环节，显示战略推进有序。

OpenAI的路径折射出具身智能发展的核心矛盾：AI模型能力突飞猛进，但物理世界的数据获取与硬件迭代仍受制于制造能力与真实场景反馈。当“大脑”足够强大时，拥有“身体”不再是选择题，而是必要条件。2027年的演示若能跨越sim-to-real鸿沟，或将重新定义人形机器人的技术路线。

目前，OpenAI尚未公布机器人具体形态、成本结构或商业模式。其优势仍在模型端，而执行器、整机可靠性、续航与规模化制造仍是待解难题。唯一确定的是：OpenAI已不再满足于为他人提供“大脑”，它正亲手打造属于自己的“身体”。