在人工智能領(lǐng)域，通用人工智能（AGI）始終是行業(yè)追逐的核心目標(biāo)。作為引領(lǐng)全球AI技術(shù)浪潮的先鋒，OpenAI近期將戰(zhàn)略重心從數(shù)字空間轉(zhuǎn)向現(xiàn)實(shí)世界，人形機(jī)器人研發(fā)成為其突破AGI技術(shù)瓶頸的關(guān)鍵方向。這家因ChatGPT顛覆人機(jī)交互模式的科技公司，正通過組建專業(yè)化團(tuán)隊(duì)、攻克核心技術(shù)難題，加速推動AI從“虛擬認(rèn)知”向“物理執(zhí)行”的跨越。

人形機(jī)器人之所以成為OpenAI的技術(shù)錨點(diǎn)，源于其對AGI實(shí)現(xiàn)路徑的深刻理解。要讓AI真正理解并作用于現(xiàn)實(shí)環(huán)境，機(jī)器人必須具備類似人類的感知能力、運(yùn)動規(guī)劃能力和精細(xì)操作能力。以日常場景為例，當(dāng)機(jī)器人需要跨越不平整地面時，需動態(tài)調(diào)整重心保持平衡；在抓取易碎物品時，需精準(zhǔn)控制手指力度。這些能力背后，需要高穩(wěn)定性控制算法和復(fù)雜環(huán)境下的實(shí)時決策系統(tǒng)作為支撐。

據(jù)行業(yè)消息，OpenAI近期已完成多輪關(guān)鍵人才引進(jìn)，組建了一支由頂尖算法專家構(gòu)成的研發(fā)團(tuán)隊(duì)。其中既有在“動態(tài)平衡控制”領(lǐng)域取得突破性成果的學(xué)者，其研發(fā)的算法可使機(jī)器人在復(fù)雜地形中自主調(diào)整步態(tài)；也有專注“多關(guān)節(jié)協(xié)同控制”的技術(shù)專家，通過優(yōu)化肢體運(yùn)動模型，顯著提升機(jī)器人手臂抓取的精準(zhǔn)度。這些技術(shù)積累，為解決人形機(jī)器人“眼-手-腦”協(xié)同難題提供了核心支持。

目前，該團(tuán)隊(duì)已鎖定“高動態(tài)場景實(shí)時控制”作為首要突破方向。在突發(fā)干擾場景中，例如機(jī)器人被碰撞時，系統(tǒng)需在毫秒級時間內(nèi)完成運(yùn)動軌跡重規(guī)劃；在處理精密任務(wù)時，如組裝電子元件，需確保操作誤差控制在毫米級。這些技術(shù)突破不僅填補(bǔ)了AI從“數(shù)字推理”到“物理操作”的能力斷層，更為AGI的商業(yè)化應(yīng)用開辟了新路徑。

從公開招聘信息中可窺見OpenAI的完整技術(shù)布局。在“遙操作技術(shù)”崗位中，公司明確要求應(yīng)聘者具備基于AI的遠(yuǎn)程控制算法開發(fā)能力，其核心目標(biāo)并非簡單復(fù)制人類操作，而是構(gòu)建“人類示范-機(jī)器學(xué)習(xí)-場景遷移”的閉環(huán)系統(tǒng)。例如，當(dāng)人類演示一次開瓶動作后，機(jī)器人需通過算法解析動作意圖，并在不同容器、不同力度需求下自主優(yōu)化操作策略。這種模式既降低了傳統(tǒng)機(jī)器人訓(xùn)練的數(shù)據(jù)依賴，又加速了物理世界交互經(jīng)驗(yàn)的積累。

另一關(guān)鍵領(lǐng)域“模擬環(huán)境開發(fā)”則聚焦于構(gòu)建高保真虛擬訓(xùn)練場。通過數(shù)字孿生技術(shù)，機(jī)器人可在虛擬空間中模擬千萬次真實(shí)場景交互，提前驗(yàn)證控制算法的魯棒性。這種“虛擬預(yù)訓(xùn)練+現(xiàn)實(shí)微調(diào)”的模式，大幅縮短了機(jī)器人從實(shí)驗(yàn)室到實(shí)際場景的適配周期，為規(guī)模化部署奠定了基礎(chǔ)。