編輯｜Sia

過去，OpenAI 通過投資 Figure AI、1X Technologies 等機器人公司，更像是在用大模型 API 試水機器人時代的安卓模式。

一年之后，局面變了。隨著 Aditya Ramesh 牽頭的世界模擬器（Worldsim）研究逐漸成熟，OpenAI 顯然意識到：想讓 AGI 真正在物理世界全面落地，只做「大腦供應商」，遠遠不夠。

它必須親自下場，給 AI 造一副肉身，把靈魂和肉體都握在自己手里。

這不，老板奧特曼已經廣發英雄帖：

「OpenAI Robotics 正在招聘，我們正在尋找杰出的全棧硬件、運營、系統和機器學習工程師，幫助我們編程并制造對社會有益的機器人。」

OpenAI 對機器人的愿景也寫得很直白：

「人工智能應當能夠幫助人們在現實世界中生活。短期內，我們專注于開發機器人，以協助技術工人建設未來的基礎設施；長遠來看，我們設想每個人都能擁有一臺個人機器人，隨時滿足他們的各種需求。」

翻譯一下：短期，OpenAI 瞄準的是工業基礎設施建設；長期，則是人手一臺的通用個人機器人（Personal Robot）。

現在再回頭看，OpenAI 為什么此前要拼命砸 Sora 這類能理解物理常識的***生成模型，答案也越來越清楚了——

Sora 的終點，或許從來不只是給好萊塢拍電影。它更像是為機器人準備的虛擬訓練沙盒，在這個空間里，機器人可以先學會看懂世界、預測世界，再最終走進現實世界。

奧特曼繼續寫道，得益于機器人硬件與機器學習研究的協同設計，由 Aditya Ramesh 領導的世界模擬研究項目已經在過去一年中逐步演化為 OpenAI Robotics。

于是乎，大軍正式開拔走向現實。

目前，OpenAI ***開放的十幾個機器人相關職位，全部 base 在大本營舊金山。崗位覆蓋自研關鍵硬件、硬件實驗室、工業級數據***集、物理模擬器、分布式大規模訓練等多個方向。

連起來看，像是一場從軟件到硬件、從仿真到量產、從數據到訓練的具身智能閉環總攻。

比如，機器人到底是像個人一樣干活，還是像臺昂貴玩具一樣抖來抖去，很大程度上就卡在執行器上。OpenAI 給 Actuator Design Engineer（執行器/電機設計工程師）崗位開的價也很 OpenAI：

純現金底薪 34.2 萬-44.5 萬美元/年，折合人民幣約 248 萬-323 萬元/年，再加上 OpenAI 標志性的 PPU（利潤參與單位）激勵。

這是在用大模型公司的薪酬體系，硬挖機器人硬件頂尖人才。

還有 3D Printing Lab Technician（3D 打印實驗室技術員）。光是這個崗位，底薪也來到 26.6 萬-39.9 萬美元/年，同樣疊加 PPU 激勵。

看來，OpenAI 不只是要做仿真、不只是要寫控制算法，而是要在公司內部搭建快速硬件迭代能力。今天改一個關節結構，明天打樣，后天上機測試，再把真實數據回灌給模型和仿真系統。

這套節奏，和當年自動駕駛公司、火箭公司、機器人公司拼命搭建硬件閉環的邏輯是一致的：靠真實世界反饋，壓縮工程迭代周期。

還有 Simulation Realism Engineer（仿真逼真度工程師）。OpenAI 給這個崗位開的現金底薪是：29.3 萬-38.5 萬美元/年，折合人民幣約 212 萬-280 萬元/年，同樣疊加頂級 PPU 激勵。

所謂 Simulation Realism，目標是讓虛擬世界里的重力、摩擦力、材質剛度、光影、碰撞、接觸反饋，盡可能逼近真實物理世界。只有這樣，模型在模擬器里學會的動作，才能真正遷移到現實機器人身上。

誰能造出更真實、更可控、更高效的世界模擬器，誰就能讓機器人在虛擬世界里「加速人生」。領先的具身智能團隊幾乎都會把物理仿真當作核心護城河來做，OpenAI 也不例外。

在更底層，還有基礎設施崗位。比如 Software Engineer, Distributed Data Systems，分布式數據系統軟件工程師。

底薪區間：23 萬-38.5 萬美元/年，折合人民幣約 166 萬-279 萬元/年，再加 PPU。

這個崗位指向的，是機器人訓練背后真正的大廠本質：海量數據、分布式系統、超算集群、持續訓練。這也是 OpenAI 最熟悉的打法。

而領導這支硬核正規軍的關鍵人物，正是 Aditya Ramesh， OpenAI 擔任研究副總裁（VP of Research），親自執掌 Worldsim（世界模擬器）團隊。

目前，正在從零搭建新的機器人團隊。

過去幾年，Aditya Ramesh 幾乎完整參與了 OpenAI 生成式視覺模型從研究到產品化的關鍵歷程。

他是初代文本生成圖像模型 DALL·E（ 2021 年發布）的發明人，直接打開了文本生成圖像的大門。

隨后，DALL·E 2、DALL·E 3 繼續把文生圖模型推向大規模應用，徹底點燃了全球多模態生成技術的爆發。

再往后，是 Sora。Aditya Ramesh 親自組建并領導了 Sora 研究團隊，重點攻關物理真實感、視覺可控性、語言對齊等問題。

表面上看，Sora 是***生成模型。但從機器人視角看，它更像是 OpenAI 對世界模型的一次大規模預演。

模型不僅要知道一只杯子長什么樣，還要理解杯子被推倒會怎么滾，水會怎么灑，物體接觸會怎么形變，鏡頭移動時空間關系如何保持一致。

這些能力，恰恰是機器人理解和操作真實世界的前置條件。

所以現在，Aditya Ramesh 從 DALL·E 走到 Sora，再走向機器人，并不突兀。這更像是同一條技術路線的自然延伸。

公開社交平臺上，已經能看到 OpenAI 機器人/世界模擬器團隊成員密集轉發招聘信息。

何泰然在社交媒體中提到，他們不太關心候選人有沒有博士學位、citation 有多少、人在什么地方、處于什么人生階段，更看重的是，是不是真正能動手解決機器人問題的 builder。

他們不少人本身就是身處一線的核心研究員與工程師，正在利用自己的社交網絡，為這個新組建的團隊全速招兵買馬。

有意思的是，5 月初，《華爾街日報》等媒體曾報道稱，奧特曼去年底一度認真考慮過，像谷歌母公司 Alphabet 那樣，把機器人和消費硬件部門獨立拆出去運營。其中甚至包括 OpenAI 斥資 65 億美元收購的 Jony Ive 硬件初創公司 io Products。

現在看來，OpenAI 選擇背負硬件研發的巨大成本和風險，把機器人做成支撐其天價估值的下一根核心支柱。

在 coding 場景被競爭對手領先之后，它是否還能憑借「世界模型 + 機器人本體」的軟硬件閉環，從 Anthropic 手中奪回領先地位？我們拭目以待。返回搜狐，查看更多