新智元报道
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OpenAI再度解散机器人团队，并入核心研究部门
据报道，OpenAI再次解散了其机器人团队，距离CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）今年5月亲自发帖招募人才仅过去五个月。
原机器人团队成员将并入核心研究团队，向Mark Chen汇报；应用机器人和硬件团队则由OpenAI总裁Greg Brockman负责。
在近日举行的奥斯汀机器人学习大会（CoRL）上，OpenAI的展位显得异常冷清：虽然地图中标注了位置，但现场只有一张空桌子，未见任何机器人展示。
这一反常现象背后的原因是OpenAI机器人团队在本周被就地解散。这并非因为技术困境，而是源于战略重心的转移：随着GPT-6 Astra的发布，OpenAI认为通用大模型已足以胜任机器人的“大脑”角色，无需再单独开发专用模型。
GPT-6 Astra展现零样本操控能力
传统机器人开发模式依赖大量真实数据训练专用模型，任务泛化能力较弱。而GPT-6 Astra展示了强大的零样本学习能力，仅需摄像头画面、状态数据和控制接口，即可自主拆解步骤并执行指令。
在英伟达仿真机械臂测试中，由Astra驱动的智能体成功率达到74.8%，远超专门训练的机器人模型（最高51%）。
值得注意的是，在同类仿真测试中，Anthropic的Claude Fable 5.2表现更为出色，其操作成功率是GPT-6 Astra的两倍以上。
五天前，Anthropic发布的视频显示，Fable 5.2在未针对特定任务训练的情况下，控制了双机械臂完成拧魔方、装齿轮等复杂动作。尽管视频非原速播放（解魔方耗时40分钟），但其从四个月前控制机器狗碰撞障碍物的“弱智”表现，进化至如今能够处理精细操作，展现了惊人的迭代速度。
机器人行业面临战略转型
这是OpenAI第二次解散机器人团队。2020年，因认为LLM才是AGI的关键路径，OpenAI曾首次裁撤该部门。2024年重启后，虽与人形机器人公司Figure合作，但最终因战略分歧于2025年分手并决定自研。然而，随着通用大模型能力的突破，专用机器人研发团队再次被整合。
这一变动对机器人行业产生深远影响。过去十年，行业巨资投入研发专用“机器人大脑”，如今通用超级AI正在接管这一职能。卡内基梅隆大学（CMU）教授指出，在OpenAI看来，机器人已成为通用智能下游的一个应用场景，而非特殊难题。
麻省理工学院（MIT）教授建议，机器人公司的核心价值将转向积累真实场景下的作业数据。随着基础模型能力增强，高质量的现实世界交互数据将成为稀缺资源。
成本与延迟仍是落地挑战
尽管大模型展现出强大潜力，但商业化落地仍面临成本高、延迟大两大挑战。
首先，云端推理存在网络延迟风险，可能影响机器人操作的实时性与安全性。其次，成本高昂。据清华大学等机构测试，使用高配置运行Astra驱动双臂机器人，单次任务成本高达12.5美元（约90元人民币），难以大规模普及。
此外，在涉及力道控制、双手协调等精细物理交互方面，经过专门训练的小型模型目前仍具有优势。
OpenAI此举也与其财务状况有关。据悉，OpenAI最近一个季度亏损达109亿美元，此前已砍掉盈利前景不明的Sora项目，此次调整亦是降本增效的战略选择。
随着通用大模型向物理世界延伸，机器人可能不再需要独立的“大脑”，而成为超级智能的执行终端。这一范式转变将为行业带来新的机遇与挑战。
参考资料：
编辑：Aeneas 大卫
