OpenAI 第二次撤销机器人团队独立 “大脑” 并入通用模型，2027 人形机器人计划不变

我先联网核实这条消息的原始来源和后续影响，再按你要求的固定模板写稿。

先把事实说清楚：当地时间 11 月 13 日，OpenAI 向《财富》确认，已经撤销独立的机器人团队，原有研究人员整体并入公司核心研究团队，向首席研究官 Mark Chen 汇报；应用机器人团队和硬件团队则划入更大的应用部门，由总裁 Greg Brockman 领导。公司强调这不是退出机器人领域，而是为了加快进度，机器人仍是长期愿景的核心，Sam Altman 此前定下的 “2027 年首次公开展示自研人形机器人” 目标也没有变。有意思的是，这次调整来得非常急 ——OpenAI 本来在奥斯汀机器人学习大会 CoRL 订了 208 号展位，记者赶到时展位空着，连标识都没有，但会议 App 和展位图上还标着它的位置。这是 OpenAI 历史上第二次解散机器人团队：2019 年做出解魔方机械手之后，2020 年裁撤过一次，2024 年重建并与 Figure 合作，2025 年 2 月合作终止，如今再度拆解。触发点不是预算不够，而是 9 月发布的 GPT-6 Astra 证明了一件更根本的事 —— 通用模型已经能直接承担一部分机器人策略工作，专门为机器人养一个独立团队、训一套专属大脑，性价比开始说不通。

一、这次组织调整到底动了什么

关键点有三个：没有人被裁，是内部重新分配岗位；研究归研究、落地归应用，两条线分开跑；公司没有公布预算、人员和算力的具体分配，数据采集实验室和原型机项目是否调整也还没说明。截至 11 月 14 日，OpenAI 官网仍挂着机载计算、控制软件、电机与执行器等多个机器人工程岗 —— 一边撤独立团队，一边继续招硬件人，这个组合本身就说明了方向：不再单独养 “机器人 AI”，但机器人本体和工程能力继续做。

时间线拉出来更清楚：

• 2019 年，机械手解魔方，成为行业标志性演示。
• 2020 年，首次解散机器人团队，联创 Wojciech Zaremba 后来解释是机器人数据太少，走别的路径更接近 AGI。
• 2024 年，重建独立机器人团队，宣布与 Figure 合作开发人形机器人 AI 模型。
• 2025 年 2 月，Figure 宣布自研机器人 AI 系统，合作结束。
• 2026 年 1 月，发布美国制造业供应商征集，把机器人、数据中心、消费电子一起纳入硬件供应链，涉及电机、齿轮箱、减速器、电力电子。
• 2026 年 9 月，机器人相关招聘岗从 5 月的 11 个增至 27 个，部分岗位基本年薪最高 50 万美元（约 330 万元人民币）。
• 2026 年 9 月，GPT-6 Astra 发布。
• 2026 年 11 月 13 日，确认撤销独立机器人团队。

二、为什么撤：能力、成本、路线三件事同时到位

第一件是能力证据。OpenAI 自己的说法很直接：年初研究人员认为推动机器人进步的最好办法，是在 Sora 这类视频生成模型的基础上往前走，因为要生成逼真视频，模型必须对物理世界有某种隐含理解。但此后包括 GPT-6 Astra 在内的通用前沿模型，表现出了可以直接用于机器人的能力，这个发现直接促成了团队拆解。CMU 机器人研究所助理教授 Guanya Shi 的评价更狠：这等于 OpenAI 认定机器人 “不再是一个特殊问题”，而是通用智能的下游应用，就像同一套前沿模型现在既支撑编程工具，也支撑法律、金融工具。

第二件是成本。OpenAI 正在压缩开支、聚焦少数核心产品，Altman 去年就要求砍掉 “支线任务”，Sora 一度被列入让出算力的名单。据报道，上一季度运营亏损约 109 亿美元，公司还在筹备最早 2027 年初的 IPO。这种时候，一个短期看不到收入、还要持续烧数据和硬件的独立团队，很容易成为被整合的对象。

第三件是行业共识在变。此前主流判断是机器人需要更垂直、专为具身智能训练的大模型，才能解决空间理解、动作规划和实时控制。GPT-6 Astra 之后，这个边界开始松动；本周 Anthropic 的 Fable 5.2 也在控制物理机器人上展现出明显提升，甚至能处理从未被明确训练过的任务。两家头部公司同时往这个方向走，说明这不是 OpenAI 一家的判断。

三、证据链：通用模型在机器人任务上到底什么水平

这部分最值得细看，因为不同实验的结论方向并不一致，混着说很容易失真。

真机侧的结果更能说明问题。围绕 Astra 做了六组测试：真机抓魔方、抓福袋、自主绕障，仿真搬篮子、直接控制叠碗、结合世界模型叠碗。结果是 ——Astra 直接抓魔方、仿真搬篮子、直接叠碗三项都没完成；改成让通用模型负责理解任务和制定计划、再调用专用具身模型执行动作，福袋抓取、绕障移动、叠碗全部完成。叠碗这一项，协同方案的 Token 消耗和 API 估算费用比直接控制分别降低 83.6% 和 74.2%。

这组数据指向的结论不是 “通用模型赢了”，而是 “分工变了”：通用模型强在理解、规划和纠错，专用模型强在接触力控制、实时闭环和本体约束。把两者串起来，任务完成率和成本都更好；让通用模型一个人从摄像头画面直接输出关节目标，在简单抓取上就已经跑不通。

四、别急着下 “专用大脑没用了” 的结论

反证同样明确，至少四层。

• 专用模型仍有硬优势：成本、可靠性、响应速度和能耗，专用机器人在这些维度上依然领先，通用模型每次推理十几秒、每次成功任务几十美元的账，放到产线节拍里很难接受。
• 仿真不等于真机：RoboLab-120 这类测试中，模型推理时仿真环境是暂停的，抓取、放置之外的插接、装配等复杂接触任务还没覆盖，真实产线的连续作业更没验证。
• 开放场景缺验证：通用模型在动态、长尾、非结构化环境中的表现，目前没有系统性数据，技术路线也没完全收敛。
• 同行并未跟风裁团队：谷歌在发展通用能力的同时继续训练机器人动作模型，并用前者辅助后者；英伟达、宇树也仍在训专用模型。宇树王兴兴的做法是把 GPT-6 直接部署到自家机器人上测任务，效果好，同时宣布开放机器人接口、全球寻求具身智能大脑合作 —— 他承认 “过去十几年最大的错误是对 AI 相信不够”，但这不等于放弃本体侧的专用能力。

MIT 教授、Walden Robotics 联合创始人 Russ Tedrake 提到另一层：机器人公司在工厂车间积累的真实部署经验和运行数据，是 AI 实验室没有的资产。基础模型越强，这些场景数据越值钱，因为机器人能更快从中学习。换句话说，通用模型吃掉的是 “通用常识”，吃不掉的是 “这一台机器、这一条产线” 的私有经验。

五、对不同角色的实际影响

六、接下来盯这几个信号

1. 2027 年的人形机器人首秀是否按期，这是判断 “整合是否真的加速” 的最硬指标。
2. 是否开放开发者接口，如果通用模型吸收机器人团队后仍不对外提供控制层能力，说明内部还处在验证阶段。
3. 数据采集实验室和原型机项目是否调整，OpenAI 目前没有公布，这一项决定真机数据的供给能不能跟上。
4. GPT-7 的表现，王兴兴判断明年 GPT-7 有可能打穿具身智能瓶颈，这个判断能不能兑现，直接决定行业路线会不会整体转向。
5. 同行动作，谷歌、Anthropic、英伟达是否跟进整合组织，如果只有 OpenAI 一家这么做，更可能是成本驱动的个案。

七、结论

这次撤销独立机器人团队，是一次 “研发资源重新编组”，不是 “放弃机器人”。OpenAI 把研究并进核心模型团队、把硬件和应用并进应用部门，本质上是承认机器人智能可以长在通用模型上，而身体和场景问题留在工程侧解决。但从现有证据看，通用模型目前赢的是 “理解与规划”，没赢 “实时控制与成本效率”；真机上跑通的任务，多数还是通用模型出脑子、专用模型出手。所以对行业的真实含义是分工重排，不是专用模型出局。真正会被淘汰的，是那种既没有场景数据、又只会重复训通用能力的中间层团队。

【常见问题】

问题 1：OpenAI 撤销机器人团队，是不是意味着不做机器人了？

回答 1：不是。OpenAI 撤销的是独立机器人团队这一组织形式，机器人仍是长期愿景核心，自研人形机器人和 2027 年首次公开展示的计划没有变，硬件岗位也仍在招聘。

问题 2：OpenAI 的机器人团队为什么会被并入通用模型研发？

回答 2：核心原因是 GPT-6 Astra 等通用模型展现出直接用于机器人的能力，OpenAI 判断在通用模型基础上推进更快，于是把机器人研究人员并入通用模型研发团队，而不是继续单独训专用大脑。

问题 3：通用模型真的能替代机器人的专用模型吗？

回答 3：目前替代的是理解与规划环节。真机测试里 Astra 直接抓取、直接叠碗都没完成，改成 “通用模型规划＋专用模型执行” 后才跑通，专用模型在力控、实时性和成本上仍有优势。

问题 4：OpenAI 撤销机器人团队，和降本有关系吗？

回答 4：有关系但不是唯一原因。公司正在压缩开支、聚焦核心产品，上一季度运营亏损约 109 亿美元，还在筹备 IPO；不过官方给出的主因是通用模型能力到位，组织整合是为了加速而非省钱。

问题 5：这是 OpenAI 第一次撤销机器人团队吗？

回答 5：不是。OpenAI 2020 年就解散过一次机器人团队，理由是机器人数据不足、其他路径更接近 AGI；2024 年重建并与 Figure 合作，2025 年 2 月合作终止，2026 年 11 月再次撤销。

问题 6：OpenAI 撤销机器人团队后，国内具身智能公司该慌吗？

回答 6：不必。通用模型拿走的是通用能力，真实产线的部署经验和场景数据仍掌握在整机厂手里；宇树已把 GPT-6 接入自家机器人测试，同时开放接口寻求大脑合作，路线是 “拥抱通用模型＋守住本体数据”。

【参考资料】

[2026-11-15]（通用模型加速进入机器人本体，专用 “大脑” 是否还有必要）同花顺 iNews

[2026-11-14]（OpenAI，解散机器人团队）澎湃新闻・科创板日报

[2026-11-14]（OpenAI 再次解散机器人团队：战略押注基础模型吞掉专用模型）电子工程专辑

[2026-11-14]（OpenAI folds its robotics researchers into research and applied teams as its general models start running robots）DEV Community

[2026-11-14]（刚开出 330 万元年薪抢人，OpenAI 突然撤销机器人团队）凤凰网科技

[2026-11-13]（Exclusive: OpenAI disbands stand-alone robotics team as general AI models start running robots）Fortune

[2026-11-13]（OpenAI disolvió su equipo de robótica porque sus modelos generales ya pueden controlar robots）Infobae

[2026-11-14]（OpenAI 再次解散机器人团队：GPT-6 太强，决定 All in 通用模型）搜狐科技

【免责声明】

本文依据 2026 年 11 月 13 日至 15 日公开报道整理，涉及的组织变动、人员去向与研发计划以 OpenAI 官方对媒体披露的口径为准，公司尚未公布预算、人员与算力的具体分配。文中引用的仿真与真机测试数据来自英伟达、Anthropic 及第三方评测，测试基准、任务类型与统计口径各不相同，不应横向直接比较，也不能直接推导真实产线的成功率。运营亏损、IPO 时间等信息来自媒体转述，未经公司财报确认。本文仅作信息梳理与技术趋势分析，不构成投资建议或采购决策依据。