近日，OpenAI首席执行官Sam Altman在著名科技播客Sources中透露，OpenAI也有人形机器人的计划。

据Altman所说，OpenAI不仅会做人形机器人，也会探索其他形态，“人形机器人之所以是个合理的选择，是因为现实世界的大部分设施都是围绕人类身体设计的”，从门把手、键盘到厨房里的各种工具，如果机器人长得像人，就不必为了适应机器人而重新改造环境。

按照Altman的预期，OpenAI可能在2027年拿出一个像样的演示demo，但距离机器人真正大规模进入日常生活，还有很长一段路要走，而且相比家庭场景，工业和基础设施领域可能会更早落地。

OpenAI此前曾与人形机器人公司Figure合作，如今OpenAI则自己开始招聘执行器、运动控制等硬件领域的人才，意味着这家公司已经不满足于只为机器人提供AI模型，而是希望掌握更多整机研发能力。

为什么一家以大模型起家的公司，想要自己造机器人？原因很简单，AI要想继续发展，迟早得走进物理世界。

过去几年，大模型在语言理解、图像识别和复杂推理方面取得了惊人的进步，但这些能力主要体现在数字世界。而现实环境远比文字和图像复杂。

机器人是AI在现实世界中的载体。AI不仅要知道该做什么，还要判断物体的位置、力度的大小，以及动作过程中可能出现的各种意外。一个人觉得再平常不过的动作，对AI来说都可能需要大量训练。

机会在哪儿？在Altman看来，机器人真正困难的地方不是身体，而是“大脑”。这恰恰是OpenAI最有可能发挥优势的领域。

OpenAI拥有领先的模型研发能力、庞大的算力资源和充足的资金。如果能将这些优势延伸到机器人的感知、决策和动作控制上，确实有机会缩短通用机器人的研发周期。

但问题在于，在讨论机器人是否聪明之前，得先造好机器人。人形机器人涉及大量复杂的硬件工程。关节执行器的性能、灵巧手的精度、传感器的稳定性、电池续航，以及整机成本，每一项都可能成为产品落地的障碍。

这也是OpenAI的老对手——马斯克正在攻克的问题。

特斯拉不仅拥有AI研发团队，还有成熟的制造体系、供应链管理经验和大规模生产能力。即便如此，Optimus距离真正实现低成本、大规模商业化，依然面临不少挑战。相比之下，OpenAI的制造经验和工程积累是一个巨大的缺口。

高情商地说，机器人能够为AI提供现实世界中的交互数据，而更强的AI又可以帮助机器人完成更加复杂的任务。如果这个循环能够建立起来，OpenAI就有机会把它在大模型领域积累的优势延续到机器人领域。

但实际来看，舞台上的机器人和工厂里的机器人，堪比两个世界，人形机器人产业目前最不缺的就是令人惊艳的演示视频，但真正稀缺的是能够规模量产，稳定工作、价格合理，并且让客户愿意持续付费的产品。

更别提，除了特斯拉，还有海量的中国机器人企业都在争夺这一市场。OpenAI的加入无疑会让竞争更加激烈，但现实或许远比想象中更加困难。