OpenAI於2026年11月取消獨立的機械人團隊，將相關人員分散到公司其他部門。公司給出的理由不是撤出機械人領域，而是希望加快進展：既然通用前沿模型已能直接用於部分機械人任務，或許毋須再設一個獨立團隊，專門研發機械人模型。18

團隊怎樣重新編排？

機械人研究人員轉入OpenAI的核心研究部門，向首席研究官Mark Chen匯報；應用機械人及硬件團隊則轉入由總裁Greg Brockman領導的Applied部門。1

簡單來說，研究工作更貼近公司整體模型研發，應用工程和硬件工作則放到較大的應用部門。這改變的是機械人業務在OpenAI內部的歸屬，本身並不代表公司已停止研發機械人。

為甚麼由Sora轉向通用模型？

據報，OpenAI研究人員在2026年較早時曾考慮以Sora等模型作為進軍機械人領域的途徑；之後，他們發現包括GPT-6 Astra在內的通用前沿模型，直接用於部分機械人任務時表現不俗。方向因此由「為機械人另闢模型研發路線」，轉為測試通用模型已有的能力能否搬到機械人身上。8

一項據報由Nvidia進行的模擬操控基準測試，為這個方向提供了一項參考：由Astra驅動的智能體成功率為74.8%，而表現最佳的專用機械人模型為51.0%。58 不過，這是模擬環境的測試結果，並不能證明通用模型控制的機械人已能在真實世界可靠運作。它支持OpenAI正在押注的方向，但無法回答模型在不同環境、硬件和任務上的實際表現如何。

通用模型仍要面對現實限制

通用模型表現進步，不代表機械人研發的實際難題就此消失。二手報道引述Guanya Shi的看法，指機械人或許正逐漸不再是AI研究中一個獨立的特殊問題；但同一報道亦提到，機械人仍需要較小型的模型，能在本機運行，毋須一直連接互聯網。2137

其他專家提到的，是實際經驗和前景未明。據報，Russ Tedrake認為，機械人公司可透過真實部署累積數據，建立競爭優勢；Pete Florence則表示，目前仍未清楚哪一種模型路線最終會勝出。2839 換言之，模型能力、硬件整合、離線運作，以及從實際部署中累積經驗，是幾個不同的挑戰，單靠一個強大的通用模型未必足夠。

這次重組代表甚麼？又不代表甚麼？

最直接的解讀是組織上的調整：OpenAI希望由核心模型研究和應用工程團隊承接更多機械人工作，而不再維持一個獨立團隊。公司較早前與人形機械人新創Figure合作，後來於2025年2月結束合作，也顯示其策略和合作關係曾經轉變。2021

據報，OpenAI亦正研發自家人形機械人，目標是在2027年首次公開示範。這是公開示範的目標，並不等於承諾屆時推出商用產品。34

綜合來看，OpenAI押注的是由通用模型提供更多機械人所需的「智能」，再由應用及硬件團隊把能力帶進實體系統。模擬測試為這個方向帶來正面訊號，但不足以證明專用模型、機械人本機運算，或真實部署經驗已不再重要。

OpenAI於2026年11月取消獨立的機械人團隊，將相關人員分散到公司其他部門。公司給出的理由不是撤出機械人領域，而是希望加快進展：既然通用前沿模型已能直接用於部分機械人任務，或許毋須再設一個獨立團隊，專門研發機械人模型。18

團隊怎樣重新編排？

機械人研究人員轉入OpenAI的核心研究部門，向首席研究官Mark Chen匯報；應用機械人及硬件團隊則轉入由總裁Greg Brockman領導的Applied部門。1

簡單來說，研究工作更貼近公司整體模型研發，應用工程和硬件工作則放到較大的應用部門。這改變的是機械人業務在OpenAI內部的歸屬，本身並不代表公司已停止研發機械人。

為甚麼由Sora轉向通用模型？

據報，OpenAI研究人員在2026年較早時曾考慮以Sora等模型作為進軍機械人領域的途徑；之後，他們發現包括GPT-6 Astra在內的通用前沿模型，直接用於部分機械人任務時表現不俗。方向因此由「為機械人另闢模型研發路線」，轉為測試通用模型已有的能力能否搬到機械人身上。8

一項據報由Nvidia進行的模擬操控基準測試，為這個方向提供了一項參考：由Astra驅動的智能體成功率為74.8%，而表現最佳的專用機械人模型為51.0%。58 不過，這是模擬環境的測試結果，並不能證明通用模型控制的機械人已能在真實世界可靠運作。它支持OpenAI正在押注的方向，但無法回答模型在不同環境、硬件和任務上的實際表現如何。

通用模型仍要面對現實限制

通用模型表現進步，不代表機械人研發的實際難題就此消失。二手報道引述Guanya Shi的看法，指機械人或許正逐漸不再是AI研究中一個獨立的特殊問題；但同一報道亦提到，機械人仍需要較小型的模型，能在本機運行，毋須一直連接互聯網。2137

其他專家提到的，是實際經驗和前景未明。據報，Russ Tedrake認為，機械人公司可透過真實部署累積數據，建立競爭優勢；Pete Florence則表示，目前仍未清楚哪一種模型路線最終會勝出。2839 換言之，模型能力、硬件整合、離線運作，以及從實際部署中累積經驗，是幾個不同的挑戰，單靠一個強大的通用模型未必足夠。

這次重組代表甚麼？又不代表甚麼？

最直接的解讀是組織上的調整：OpenAI希望由核心模型研究和應用工程團隊承接更多機械人工作，而不再維持一個獨立團隊。公司較早前與人形機械人新創Figure合作，後來於2025年2月結束合作，也顯示其策略和合作關係曾經轉變。2021

據報，OpenAI亦正研發自家人形機械人，目標是在2027年首次公開示範。這是公開示範的目標，並不等於承諾屆時推出商用產品。34

綜合來看，OpenAI押注的是由通用模型提供更多機械人所需的「智能」，再由應用及硬件團隊把能力帶進實體系統。模擬測試為這個方向帶來正面訊號，但不足以證明專用模型、機械人本機運算，或真實部署經驗已不再重要。