OpenAI重返机器人赛道，四大核心岗位年薪超200万

背景

OpenAI 近期在机器人领域动作频频，标志着其战略重心的重要转向。继上个月招入拥有 50 万+粉丝的科技博主、机器人技术专家何泰然后，OpenAI 正式宣布重启机器人业务，并一口气开放了四大核心岗位的招聘。这一举动被外界视为 OpenAI 重返物理世界、布局具身智能（Embodied AI）赛道的明确信号。

此前，OpenAI 曾于 2017 至 2019 年间开展过名为 Dactyl 的机械手项目，利用强化学习训练五指仿生机械手，该成果一度成为行业标杆。然而，由于机器人训练数据稀缺、迭代速度慢，且当时大语言模型路线进展更快、更贴近 AGI 目标，OpenAI 在 2020 年前后关停并重组了机器人团队，全力转向语言模型研发，造就了 ChatGPT 系列的巨大成功。

如今，随着 Google DeepMind、特斯拉（Tesla）和 Figure AI 等竞争对手在机器人基础模型及量产进度上迅速抢跑，OpenAI 决定重新入场。此前由 Aditya Ramesh 带队的世界模拟研究项目已正式转型为 OpenAI Robotics，旨在通过硬件研发与机器学习的深度结合，打造真正的实体机器人。

核心内容

1. 大规模招聘与薪资激励 OpenAI 此次开放了四个关键工程岗位，涵盖了从底层硬件到上层控制的全链路技术栈：

• 电气工程师
• 仿真环境工程师
• 执行器设计工程师
• 控制系统软件工程师

薪资方面极具诚意，部分岗位的基础年薪高达 21-31 万美元（折合人民币最高超过 220 万元），并额外提供股权期权。这一举措表明 OpenAI 正在为新业务铺路，意图构建完整的机器人研发体系。

2. 战略愿景：从基础设施到家庭服务 OpenAI 创始人 Sam Altman 表示，人工智能应当走进现实，在物理世界中为人类提供助力。其目标分为短期和长期两个阶段：

• 短期目标：打造服务于技术工人的机器人，助力未来基础设施建设。
• 长期目标：让个人机器人走入千家万户，解决生活中的各类琐事，实现“人人都能拥有专属机器人”的愿景。

3. 华人研究团队的核心力量 OpenAI 机器人团队中，华人研究者已成为三大核心研发线上的关键力量，涵盖了机器人学习、仿真评测及世界模拟迁移等方向：

• 主线一：机器人学习与灵巧操作

  • 林星宇：2024 年 8 月加入，北大本科、CMU 博士、伯克利 BAIR 博士后。他是 OpenAI 机器人方向的早期核心成员，深度参与低成本遥操作框架 GELLO 和人形机器人评测基准 HumanoidBench 的开发。
  • 何泰然：今年春季入职，上海交大本科、CMU 博士。研发了 Omni H2O 技术，探索人形机器人全身协调操作能力，使移动与操作能在统一框架下协同完成。同时他也是知名科技博主和播客主。
  • Lawrence Yunliang Chen：伯克利博士，出身 AUTOLAB 与 BAIR 实验室，曾在英伟达实习，现从事机器人学习与操作研究。

• 主线二：仿真、评测基准与数据集搭建

  • 李成书：2025 年 6 月加入，斯坦福大学毕业，长期研发适配家庭任务场景的人形机器人评测基准。
  • 殷航：来自斯坦福视觉与学习实验室，曾参与 BEHAVIOR、BEHAVIOR-1K 等项目，在 OpenAI 负责仿真环境、遥操作和数据收集。

• 主线三：世界模拟技术向机器人领域迁移

  • 张鹏川：清华数学系博士，曾在 Meta FAIR 任职近四年，深度参与 SAM、Llama 等核心研发。2026 年 2 月加入 OpenAI，研究 World Simulation 与 Robotics，探索视觉感知、世界模型与机器人系统的融合。
  • 赵家樑：拥有 MIT CSAIL 博士背景，专注研发面向真实物理世界的通用智能体。

关键要点

• 全链路布局：OpenAI 此次招聘覆盖电气、仿真、执行器、控制系统四大环节，显示其不再局限于算法层面，而是深入硬件底层，构建端到端的机器人研发能力。
• 历史技术路线的延续：OpenAI 重启的机器人业务继承了 Dactyl 项目确立的「仿真训练 → 真机落地」主流技术路线，并进一步结合最新的世界模拟（World Simulation）技术。
• 竞争压力驱动：Google DeepMind 持续发力机器人基础模型，特斯拉 Optimus 逼近量产，Figure AI 完成长时零故障测试，这些竞争对手的进展迫使 OpenAI 重新重视物理世界的 AI 入口。
• 顶尖人才汇聚：团队吸纳了来自 CMU、伯克利、斯坦福、MIT、清华等顶尖高校的博士及博士后，以及来自 Meta FAIR、NVIDIA 等行业巨头的资深专家，显示出极高的研发起点。
• 业务转型明确：原 Aditya Ramesh 带队的世界模拟研究项目正式转型为 OpenAI Robotics，标志着该团队的研究重心从纯数字模拟转向物理实体机器人的应用。

意义与影响

OpenAI 重返机器人赛道具有深远的行业影响。首先，它确认了「具身智能」已成为 AI 发展的下一个关键战场。在大语言模型取得巨大成功后，将智能体从数字世界延伸至物理世界，是实现通用人工智能（AGI）闭环的重要一步。

其次，OpenAI 的入局将加剧硅谷机器人赛道的竞争烈度。其强大的资金实力、顶尖的人才储备以及在大模型领域的积累，可能对现有的机器人初创公司（如 Figure AI）及科技巨头（如 Tesla、Google）构成强力挑战。特别是其提出的「仿真先行」结合「世界模拟」的技术路径，有望进一步降低机器人训练成本，加速技术迭代。

最后，OpenAI 明确将目标指向「服务技术工人」和「家庭琐事」，预示着机器人技术将从实验室走向更广泛的商业和民用场景。这不仅可能重塑基础设施建设和家庭服务行业，也将推动人形机器人从概念验证走向规模化落地，引发新一轮的硬件与软件生态竞争。