OpenAI 研發人形機械人：難點在具身 AI 能否走出模擬
OpenAI 行政總裁 Sam Altman 確認，公司將會製作人形機械人。他認為人形設計符合現實環境：門、鍵盤與工具本來便按人的身體尺度設計。不過，這仍是早期計劃；OpenAI 未公布機械人的外觀、規格、售價、發售日期或消費者使用安排。Altman 預期公司可在 2027 年有「有趣的 demo」，同時表明還要數年，才可能看到機械人在街上行走；前者不應解讀為正式產品發布。
這項計劃對 OpenAI 的意義，在於把其 AI 模型能力延伸至實體世界。但人形外殼只是入口，成敗較取決於「具身 AI」能否把感知、規劃與控制連成可靠的閉環。
機械人的「腦」須處理真實世界的誤差
Altman 將重點放在讓機械人運作的「腦」。以拿起杯子為例，系統要從鏡頭及感應器資料辨認物件、找出杯耳、估算抓握位置與力度，再控制手臂完成動作；若物件位置、摩擦力或重量與預期不同，還要即時修正。這些環節任何一項失準，都可能令任務失敗。
分析而言，語言模型能理解文字指令，並不等同能安全地完成實體操作。實體環境有遮擋、光線變化、物件擺放差異及不可預期碰撞，動作又受馬達、關節與物理限制約束。因此，機械人需要將「看見甚麼」、「下一步做甚麼」和「身體實際做到甚麼」持續互相校正，部署門檻遠高於畫面上的對話互動。
OpenAI 的招聘方向也反映這一點。其機械人職位涵蓋動作控制、狀態估計、致動器控制、整機行為，以及訓練實體 AI 的機器學習基礎設施。公司過去的 Dactyl 研究曾在模擬環境訓練機械手操控真實物件，並用於轉動魔方；這類工作正指向 sim-to-real 的難題：在模擬中學到的策略，進入真實世界後仍要面對物理誤差。
硬件同樣是量產與可靠性的關卡
Altman 認為機械人的智能比外形細節更重要，但 OpenAI 並沒有把硬件置於次要位置。招聘資料顯示，公司正涉及自訂機電致動器，包括馬達、傳動、感應及散熱系統，亦招聘製造和供應鏈相關人員。這代表即使 AI 決策足夠好，系統仍須有可重複、耐用而能量產的身體，才有機會在工作環境長時間運作。
OpenAI 一則招聘資料列出的短期目標，是研發可協助熟練工人建設基礎設施的通用機械人；長遠才是可處理更廣泛工作的個人機械人。這個次序頗務實：較受控、任務定義較清楚的工作場景，或較適合先驗證感知、控制及安全性，之後再處理家居等高度多變的環境。
截至報道刊出時，OpenAI 的職位頁面列出 27 個機械人相關空缺。不過，外界下一步更值得觀察的，會是 2027 年 demo 是否展示可重複完成的實體任務，以及公司如何交代真實環境的安全、私隱與部署範圍，而非單看機械人是否具有人形外觀。
延伸閱讀
AI 輔助說明： 本文由 AI 協助整理，並經兩輪獨立自動品質審核；資料及連結仍以原始來源為準。
參考來源
- Engadget — OpenAI is building a humanoid robot, but the body isn't the real challenge — original report
本文根據原文及公開資料整理；資料有出入時，以原文及官方資料為準。
