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OpenAI 解散独立机器人团队，研究人员并入主研究及应用组织。
通用大模型 GPT-6 Astra 在模拟测试中成功率超越专用机器人模型。
运营亏损压力下，公司聚焦核心业务，计划 2027 年演示人形机器人。
本摘要由 AI 辅助整理，请以正文内容为准。
2026年11月，OpenAI 宣布解散其独立的机器人团队，将研究人员重新分配至公司其他部门。具体而言，机器人研究团队并入主研究团队，向首席研究官 Mark Chen 汇报；应用机器人与硬件团队则并入规模更大的应用组织，向 OpenAI 总裁 Greg Brockman 汇报。OpenAI 发言人确认，此举旨在加速机器人领域的进展，机器人仍是公司长期愿景的核心部分，并非放弃该业务。
组织架构调整的背后，是 OpenAI 技术路线的实质性转变。公司发现其通用前沿模型（包括 GPT-6 Astra）已经可以直接应用于机器人控制，无需再为机器人专门构建具备“空间智能”的独立模型。卡内基梅隆大学机器人学院助理教授 Guanya Shi 指出，这表明 OpenAI 不再将机器人视为“特殊问题”，而是将其视为通用智能的下游应用。Nvidia 的一项研究也提供了数据支撑：在数字模拟环境的操作基准测试中，由 GPT-6 Astra 驱动的 agent 达到了 74.8% 的成功率，而该排行榜上最好的专用机器人模型成功率仅为 51.0%。这标志着行业技术路线正从“为机器人定制专用大脑”向“复用通用智能”的范式转移。
此次重组也发生在 OpenAI 面临控制成本压力的背景下。据报，公司最近一个季度的运营亏损达 109 亿美元，目前正寻求新一轮融资并准备在 2027 年初进行可能的 IPO。CEO Sam Altman 此前要求公司放弃“支线任务”，将计算资源重新分配到更核心的业务上。回顾历史，OpenAI 曾在 2020 年解散过机器人团队，后于 2024 年重建并与初创公司 Figure 合作，但该合作于 2025 年 2 月终止。目前，OpenAI 正在开发自己的人形机器人，目标是在 2027 年进行首次公开演示。
尽管通用大模型在模拟环境中展现出超越专用模型的性能，但物理世界的落地仍面临工程约束。通用大模型运行缓慢且需要托管在云端，意味着机器人需要持续的网络连接。Guanya Shi 认为，未来仍需要能够在机器人本地计算机上运行的小型专用模型。麻省理工学院教授、Walden Robotics 联合创始人 Russ Tedrake 也指出，机器人公司具备 AI 实验室所没有的优势：它们的机器人已经在工厂等真实环境中积累了部署经验和数据，这有助于机器人适应特定工作场所。因此，通用 AI 实验室与专用机器人公司在未来更可能形成互补格局。不过，若通用模型的本地化部署能力与推理速度在未来取得突破，可能会进一步压缩专用模型的生存空间。