OpenAI确认下场做机器人，19个岗位缺人，年薪最高48.5万刀 - 公共牌说明

智东西10月19日消息，OpenAI联合创始人兼CEO山姆·奥尔特曼在播客节目《Sources》中证实，公司将自主研发人形机器人。他明确表示：“我们会做。”但同时澄清了优先级：现阶段机器人外观并非重点，真正需要攻克的是驱动其运行的智能“大脑”。

▲奥尔特曼参与播客节目《Sources》（图源：Sources）

根据奥尔特曼提供的时间表，OpenAI计划在2027年推出令人信服的演示原型，但机器人真正进入公共场景仍需“好几年”。定价、订阅模式、发布时间及机器人隐私协议目前均未公开。

01.从“投资他人”到“自主开发”：数据闭环是核心驱动力

OpenAI并非未尝试仅做“大脑”。2023年3月，OpenAI创业基金领投了人形机器人公司1X（全称1X Technologies，一家挪威-美国人形机器人公司，核心目标是将人形机器人送入普通家庭并承担家务）的2350万美元A2轮融资；2024年2月，Figure AI完成6.75亿美元B轮融资时，OpenAI创业基金也参与其中，并签署协议为Figure的人形机器人开发下一代AI模型。

但这段合作于2025年2月终止。Figure宣布转向自研端到端视觉-语言-动作模型Helix，不再依赖OpenAI。这一事件给OpenAI的教训很直接：如果机器人的“身体”属于他人，模型便难以获得机器人在真实环境中产生的感知和操作数据。而OpenAI多年前解散机器人团队时，给出的理由正是缺乏训练数据。自建整机，本质上是为了将数据闭环掌握在自己手中。

OpenAI机器人的关键节点：

• 2018年7月→Dactyl灵巧手在仿真中学会操作积木
• 2019年10月→机械手单手解魔方；仿真到现实迁移
• 2020年10月→机器人团队解散
• 2023年3月→创业基金领投1X的2350万美元A2轮
• 2024年2月→创业基金参与Figure AI的6.75亿美元B轮；签署合作协议
• 2024年5月→重新发布机器人研究岗位
• 2025年2月→Figure终止合作，转向自研Helix模型
• 2026年9月→奥尔特曼在播客中确认自研人形机器人
• 2027年→目标发布演示原型

02.“大脑优先”不等于硬件次要

奥尔特曼强调智能，并不意味着OpenAI将硬件视为附属品。招聘信息显示，公司机器人团队正在自研机电执行器，涵盖电机、传动、传感和热管理；同时招募制造与供应链岗位，为规模化硬件生产做准备。

目前，OpenAI共有19个机器人岗位在招。已公开薪资从约10万美元到48.5万美元不等（例如控制系统软件工程师38万至46万美元），多数硬件岗位在22.5万至31.8万美元，且多数岗位提供股权。

▲OpenAI关于机器人的在招岗位，目前有19个（图源：OpenAI招聘官网）

一个“控制系统软件工程师”岗位的描述非常具体：需要设计实时控制算法，涵盖运动控制、反馈回路、状态估计和执行器控制，并且要“直接和机器人一起工作，调试行为、调校子系统、跑实验”。对于所谓“不太重要”的硬件部分，实际投入并不轻。

03.技术挑战：Dactyl项目已暴露“仿真到现实”的鸿沟

OpenAI在机器人领域并非从零开始。早期的Dactyl项目在仿真环境中训练机械手操作真实物体，后来还让机械手学会了单手解魔方。但正是这个项目揭示了全行业的共同难题：模型可以在仿真中学会规则，真实世界的物理条件却未必配合。

2019年的魔方实验中，系统完全在仿真中训练，再迁移到实体机械手。解普通打乱魔方的成功率约为60%，但对于需要26次旋转的最难打乱，成功率降至约20%。这意味着，即便“大脑”学会了，真实世界中的执行成功率仍然有限。

抓取一个咖啡杯也是如此：识别物体、定位把手、估计姿态、控制握力，任何一环出问题，结果都是洒一地。

04.竞品格局：特斯拉和小鹏已在量产线上跑，OpenAI仍在原型阶段

OpenAI进入的并非无人区，且对手在硬件和量产节奏上走得更靠前。

特斯拉的Optimus V3硬件设计已基本定型，计划2026年底前在弗里蒙特工厂启动量产，长期产能目标为年产100万台；预计从2027年开始投入外部场景应用，首批优先落地工业场景。

▲特斯拉Optimus V3的渲染图

小鹏的IRON在2026年9月完成了自动化总装并自主走下产线，核心工序自动化率超过80%。小鹏计划2026年底进入规模量产，2027年正式上市交付。其机器人业务在2026年8月完成首轮股权融资，金额超过9亿美元（约合60.49亿人民币），投后估值超过63亿美元（约合423.41亿人民币），IDG资本领投，腾讯和阿里巴巴作为战略投资者加入。

▲上海车展初代小鹏IRON裸机硬件实拍（可看内部骨架结构，图源：人民图片网）

Figure AI虽然终止了与OpenAI的合作，但转向自研Helix模型后，仍在持续获得资本支持。英伟达正在洽谈向Figure追加投资10亿美元（约合67.21亿人民币），双方的关系不仅是资金，英伟达还是Figure Helix模型和机器人部署的关键算力与芯片供应商。

相比之下，OpenAI的2027年时间点对应的是演示原型，而非量产或交付。在人形机器人的“身体”竞赛中，它目前是追赶者。

05.落地路径：先帮工人建基础设施，再谈个人机器人

部署策略上，OpenAI采取了一条相对务实的路线。招聘信息显示，公司近期目标是打造辅助技术工人完成基础设施建设的通用机器人，长期目标才是面向个人消费者的机器人。

奥尔特曼在采访中说：“我认为每个人都应该拥有个人机器人。”但他也承认，基础设施和制造能力必须先行，而那并不是当前的首要任务。

这条路能否走通，2027年的演示原型只是第一个观察窗口。在那之前，OpenAI需要证明的不只是“大脑”足够聪明，还有它能否驱动一套复杂的电机和关节系统，在真实世界里稳定地把事情做成。

06.结语：大脑优先，身体补课

从投资1X和Figure，到被Figure终止合作后选择自己下场，OpenAI的路径变化都指向同一个问题：数据——机器人模型需要真实环境中的感知和操作数据来迭代，而如果“身体”是别人的，这些数据就流不回来。

自建整机更重、更慢，但它把训练闭环握在了自己手里。这是OpenAI在机器人领域从“赋能者”转向“参赛者”的根本原因。但这有一个前提：硬件不能拖后腿。

自研执行器、招聘控制工程师、布局供应链，这都说明OpenAI清楚知道，没有可靠的“身体”，“大脑”再强也落不了地。而这条路能否走通，2027年的演示只是第一个观察窗口。

来源：finance.biggo、Engadget、OpenAI官网、The Information

本文来自微信公众号 “智东西”（ID：zhidxcom），作者：栗子，36氪经授权发布。