OpenAI 重返机器人赛道，四大核心岗位开放招聘

事件概述

OpenAI 宣布重返机器人赛道，一次性发布四大核心岗位：电气工程师、仿真环境工程师、执行器设计工程师和控制系统软件工程师。基础年薪为 21-31 万美元（约合人民币 150-220 万元），另加股权期权。此前 OpenAI 已于 5 月传出计划拆分机器人与消费硬件部门，此次大规模招聘被视为为实体机器人业务铺路。

历史背景

OpenAI 早在 2017-2019 年就推出过机械手项目 Dactyl，利用强化学习和自动域随机化技术，在仿真环境中训练后迁移至真实 Shadow Hand 硬件，成功完成积木翻转和单手解魔方等灵巧操作。2020 年，因机器人训练数据稀缺、迭代缓慢，OpenAI 关停机器人团队，全面转向大语言模型路线。Dactyl 项目定义了“仿真训练→真机落地”的主流技术范式，影响了后来 Google DeepMind、特斯拉、Figure AI 的机器人训练思路。

当前布局

重启后的 OpenAI Robotics 由前世界模拟研究项目负责人 Aditya Ramesh 带队，重点布局遥操作数据采集、机器人学习以及家庭场景操作任务。团队已在硅谷扩建实验室，并筹建第二处实验场地。多名华人研究者成为核心研发力量：

• 林星宇（2024年8月加入）：卡内基梅隆大学博士，主导机器人学习与灵巧操作，参与开发低成本遥操作框架 GELLO 和人形机器人评测基准 HumanoidBench。
• 何泰然（2026年春季入职）：上海交大本科、卡内基梅隆大学博士，研发 Omni H2O 技术，实现人形机器人全身协调操控，同时也是 50 万粉丝科技博主。
• Lawrence Yunliang Chen：伯克利 AUTOLAB 与 BAIR 实验室出身，主攻机器人学习与操控。
• 李成书（2025年6月加入）：斯坦福大学博士，研发家庭场景人形机器人评测基准。
• 殷航：斯坦福视觉与学习实验室，参与 BEHAVIOR 系列项目，研究仿真环境、遥操作和数据收集。
• 张鹏川（2026年2月加入）：清华数学博士、Meta FAIR 前成员，研究 World Simulation 与机器人系统融合。
• 赵家樑：MIT CSAIL 博士，专注研发面向真实物理世界的通用智能体。

竞争态势

行业对手已抢先布局：Google DeepMind 持续推进机器人基础模型；特斯拉 Optimus 量产步伐逼近，弗里蒙特工厂已备好产线；Figure AI 获近 17 亿美元融资，近期完成长时间连续零故障运转测试。OpenAI 的回归使物理世界 AI 入口竞争进一步加剧。

目标展望

奥特曼表示，人工智能应走进现实世界辅助人类。短期目标是打造服务技术工人的机器人，助力基础设施建设；长期愿景是让个人机器人进入千家万户，解决日常琐事。