OpenAI 要造人形機械人，招聘陣容顯示佢押注全棧硬件

Sam Altman 講得好直接：OpenAI「肯定會做人形機械人」，亦會開發其他形態嘅機械人。18 呢個訊號唔只係話 OpenAI 想向其他機械人公司提供 AI 模型，而係更似準備自己落場，兼顧機械人嘅「腦」、身體，同埋造得出嚟嘅整套工程。

不過要分清楚：呢個係一項明確而重磅嘅策略承諾，唔等於產品已經面世。目前公開資料未見 OpenAI 展示人形機械人設計、實際能力、售價、客戶部署、投產規模或推出時間表。

最值得留意：招聘涵蓋由關節到量產嘅整條鏈

OpenAI 嘅機械人招聘唔係淨係請做 AI 研究。職位橫跨訂製齒輪與致動器測試、線束、電氣及機械架構、散熱模擬、控制系統、韌體、原型製作、系統整合，以至供應鏈與量產準備。1 2 3 4 5 9 10 14 15

綜合嚟睇，佢想掌握嘅係機械人軟硬件互相配合嘅關鍵位置：

• 關節與傳動： 公司招聘人員設計訂製齒輪及齒輪級，工作由早期概念、原型驗證，做到系統整合。1
• 測試能力： 致動器測試職位要求建立測功機及測試基建嘅電氣骨幹，包括摩打驅動、儀器接線、數據擷取同安全系統。呢類可重複嘅測試流程，係硬件團隊有系統咁改良部件嘅基本功。2
• 電機整合： OpenAI 正招聘人員處理高度整合嘅機電系統，範圍包括感測、通訊、供電、致動器介面、結構同運算元件。5 10
• 模擬與控制： 招聘亦包括提升模擬機械人身體嘅覆蓋度、真實度及運算吞吐量，以及負責即時控制、低層硬件互動嘅工程師。11 14
• 原型與生產準備： 實驗室職位要負責組裝、除錯、改裝早期機械人；致動器項目職位更直接涵蓋可靠性、製造、供應鏈同量產就緒。7 8 9

點解呢個組合咁重要？一部有用嘅流動機械人，致動器、傳動、電子零件、散熱、走線、感測器同控制軟件根本拆唔開。招聘模式合理地反映，OpenAI 想喺呢幾層建立深入嘅內部能力。

但職位招聘只可以證明方向同投入，唔可以證明 OpenAI 已經造好一部完全自研、可量產、可商用嘅人形機械人。

點解一定要「似人」？

Altman 嘅理由相當務實：門、樓梯、電腦、工具同工作枱等現實環境，本身就係為人類身體而設計。人形機械人理論上可直接使用呢些空間同工具，毋須先將住屋或工作場地大幅改造。18

但 OpenAI 並冇將賭注全放喺雙足人形機械人。Altman 同時講明會做其他形態。18 即係話，將來亦可能有為特定工序而設嘅機械人，例如基建或數據中心工作；喺呢類場合，人形身體未必永遠係工程上最有效率嘅選擇。

公司講過嘅路線亦有先後。Altman 今年 6 月表示，OpenAI Robotics 由世界模擬研究計劃發展而來；短期會聚焦協助技術工人建設未來基建嘅機械人，長遠則希望發展個人機械人。31

OpenAI 可能嘅優勢：由模擬到真機嘅快迭代循環

按 Altman 所講，OpenAI Robotics 源自世界模擬研究。31 再配合公司喺模擬、控制與硬件系統方面嘅招聘，理想情況下可以形成一個緊密循環：

1. 喺模擬環境測試工作任務同機械人身體；
2. 製作並量度硬件原型；
3. 收集表現數據同失敗案例；
4. 更新控制與學習系統；
5. 再修改機械及電氣設計。

所謂垂直整合，唔代表每粒零件都必須自己廠造。真正價值係模型、感測器、手、關節、運算、控制同測試數據，可以當成一套系統一齊設計。如果做得成，OpenAI 嘅 AI 就有機會更貼合佢實際部署嘅機械人身體。

入局人形機械人賽道，OpenAI 企喺邊？

OpenAI 有深厚 AI 研究能力，硬件團隊亦正擴張；但人形機械人最難建立嘅優勢，唔純粹係演算法。

Tesla 同成熟機械人廠商 已累積機電工程、製造系統，以及真實環境運行硬件嘅經驗。OpenAI 嘅職位資料顯示佢正建立相關能力，但未足以證明已具備相當嘅量產規模。

Nvidia 同 Google DeepMind 則係機械人 AI、運算同模擬領域嘅重要角色。不過現有資料未足以證實 OpenAI 已公布針對兩者嘅逐項產品競爭策略。

Figure AI 同 Skild AI 都係具身 AI（即 AI 喺實體機械人上感知與行動）領域嘅相關競爭者；但呢批資料不足以為佢哋同 OpenAI 嘅實地部署或技術位置排出高低。較穩妥嘅判斷係：OpenAI 正由純模型供應者，轉向更直接參與具身 AI。

至於中國製造商，目前最明顯嘅領先位係出貨量。Bloomberg 引述 Omdia 指，2025 年全球約 13,000 部人形機械人出貨量中，中國廠商佔絕大部分；上海智元機器人估計出貨 5,168 部。32 量產唔單止係數字好睇，仲會帶來零件採購、可靠性改善、成本下降同現場運作嘅經驗——新入場者要逐步累積先追得到。

仲未知道嘅五件事

1. 部機械人實際係點

OpenAI 未公開人形機械人嘅外觀、移動方式、手部設計、載重、續航、安全方案、定價，或者預定部署畀邊類客戶。承諾會做，唔等於已經有規格表。18

2. 幾時推出

現有資料未見任何已確認嘅公開產品時間表。除非 OpenAI 正式公布，外界流傳嘅具體日期都應視為未證實。

3. 點樣生產

公司招聘已提到與致動器量產就緒相關嘅製造及供應鏈工作。9 但 OpenAI 會唔會自製主要部件、交畀代工廠、外購關鍵關節，抑或採用混合模式，仍然未有答案。

4. 成本與可靠性過唔過關

一部機械人喺受控示範中表現搶眼，未必代表適合大規模部署：佢可能太貴、太脆弱、太慢，或者維修太麻煩。招聘顯示 OpenAI 正投資測試與可靠性相關能力，但未能證明商業規模下嘅成本效益。2 9

5. AI 去到真實世界仲係咪咁可靠

強大嘅語言同多模態模型，唔會自動解決行路、抓取、校準、失誤後復原，以及喺人身邊安全運作等問題。真正考驗係：OpenAI 可唔可以將 AI 能力，變成實體機器上重複、可靠、唔靠精心安排環境先做到嘅行為。

總結

最合理嘅理解係，OpenAI 想成為一間真正嘅全棧具身 AI 公司。Altman 已公開確認會研發人形機械人及其他形態，而招聘範圍亦覆蓋將 AI 變成機電產品所需嘅核心工種。18 31

呢啲招聘係公司意圖強而有力嘅證據，但未係已擁有市場-ready 產品或製造優勢嘅證據。OpenAI 最有潛力嘅一招，可能係將模型、模擬、控制同訂製硬件扣成一個開發循環；真正要過嘅關，係能否喺擁有更深量產經驗、更大部署機群嘅對手繼續拉開差距之前，造出可靠又負擔得起嘅機械人。