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在實體 AI 領域，我們觀察到 OpenAI 的發展策略相較於 Meta 和 DeepMind 顯得較為保守，這引發了人們對於「OpenAI在實體AI的進展為什麼比較慢？」的疑問。儘管 OpenAI 早期也曾嘗試過像 Dactyl 機器人這樣結合實體操作的項目，例如訓練機械手解魔術方塊，但隨著 GPT 系列語言模型的成功，OpenAI 明顯將資源重心轉向了語言模型本身，以及圍繞語言模型所做的生態系統建設，例如插件、API 的開發和多模態能力的拓展（如 GPT-4o）。
與 Meta 擁有海量的影像資料，以及 DeepMind 在控制架構上的深厚積累不同，OpenAI 的策略更像是打造一個通用的語言智慧層，然後通過 Function Calling、Tool Use 等方式，與第三方機器人技術整合，從而間接地控制物理世界。這種策略並非意味著 OpenAI 完全放棄了實體 AI 領域，而是選擇了一種更加精巧的“中心大腦 + 外部裝置”模式。例如，他們與 Figure Robotics 合作開發由語言驅動的人形機器人，展現了其在實體 AI 領域的另一種可能性。這種“軟控制”策略，或許更適合雲端 + 邊緣裝置的混合應用場景。正如 Agentic AI和機器人有什麼關係？ 這篇文章中提到的，AI正在尋求更多與物理世界交互的方式。
實用建議： 對於希望這段符合您的要求！
這篇文章的實用建議如下(更多細節請繼續往下閱讀)
- 重新評估您的AI發展策略： 若您正開發AI產品或進行投資，參考OpenAI的案例，思考您的資源是否過度集中在單一領域（例如語言模型），而忽略了實體互動的重要性。 考慮「中心大腦 + 外部裝置」的策略，利用軟體優勢結合現有硬體，或許能更靈活地適應市場。
- 關注雲端+邊緣的混合應用： OpenAI的策略表明，雲端AI核心結合邊緣裝置控制是未來趨勢。 若您正在尋找實體AI的投資機會，關注那些能將強大雲端智能與靈活邊緣設備整合的企業，這類應用在成本效益和可擴展性上可能更具優勢。
- 探索語言模型在實體控制中的應用： 即使OpenAI放慢了直接的硬體研發，其在語言模型上的積累仍然具有價值。思考如何利用Function Calling、Tool Use等技術，將語言模型作為通用控制平台，連接和控制第三方機器人或其他物理設備，這將為您的AI應用帶來新的可能性。
- 評估「語言核心+外部裝置」策略： 若您的AI專案也面臨實體互動挑戰，分析OpenAI的策略是否適用。 將語言模型作為控制中樞，整合現有第三方硬體，可能比自行研發更高效。
- 關注AI軟控制的雲邊協同應用： 投資或開發AI產品時，留意雲端大腦和邊緣裝置的結合。 這種「軟控制」策略更具彈性，可快速適應多變的實體應用場景。
- 善用Function Calling和Tool Use： 學習OpenAI，利用語言模型的Function Calling和Tool Use能力，間接控制實體世界。 這能擴展AI的應用範圍，並降低對特定硬體的依賴。
- OpenAI 緩慢進展：戰略重心轉移的考量
- OpenAI 在實體 AI 領域進展緩慢？核心戰略解析
- OpenAI的實體AI之路：為何進展緩慢？
- 「中心大腦+外部裝置」：OpenAI的實體AI策略解密
- OpenAI在實體AI的進展為什麼比較慢？結論
- OpenAI在實體AI的進展為什麼比較慢？ 常見問題快速FAQ
OpenAI 緩慢進展：戰略重心轉移的考量
OpenAI 在實體 AI 領域的發展相較於 Meta 和 DeepMind 顯得保守，一個關鍵因素是其戰略重心隨著技術發展而發生的轉移。早期，OpenAI 也曾積極探索實體 AI，最著名的例子之一是與 Dactyl 機器人專案的合作。該專案旨在訓練機械手解決魔術方塊，展現了 OpenAI 在強化學習和模擬環境策略方面的能力。Dactyl 機器人的成功，證明瞭在模擬環境中訓練 AI 並將其應用於現實世界的潛力。
然而，隨著 GPT 系列大型語言模型的橫空出世，OpenAI 的發展重心發生了顯著轉變。GPT 模型的巨大成功，讓 OpenAI 意識到語言模型本身具有成為核心平台的潛力。因此，公司將資源更多地投入到以下幾個方面：
- 語言模型本身的研發： 持續提升 GPT 系列模型的性能，例如 GPT-4o，使其具備更強的語言理解、生成和推理能力。
- 生態系統的構建： 打造圍繞語言模型的應用生態，例如開發插件和 API，讓開發者能夠更便捷地利用 GPT 模型的能力。
- 多模態能力的拓展： 探索將語言模型與其他模態資訊（例如圖像、音訊、影片）相結合，擴展其應用場景。
相較於 Meta 擁有海量的影像資料，以及 DeepMind 在控制架構上深厚的積累，OpenAI 的戰略選擇是構建一個通用的語言智慧層，並通過 Function Calling、Tool Use 等機制，結合第三方機器人技術，實現對物理世界的間接控制。舉例來說，OpenAI 與 Figure Robotics 展開合作，共同開發由語言驅動的人形機器人。不過在2025年初，Figure AI 終止與 OpenAI 的合作，轉向開發自己內部的機器人智慧系統，因為他們認為外包AI不適用於現實世界的實體機器人。
這種“軟控制”策略更適合雲端+邊緣裝置的混合應用場景。它避免了直接投入大量資源進行硬體研發，而是將重點放在打造強大的人工智慧核心，再通過軟體接口賦能各種物理設備。這樣的戰略選擇，讓 OpenAI 可以更靈活地適應市場變化，並將其在語言模型上的優勢最大化。儘管 OpenAI 在實體 AI 領域的進展相對緩慢，但其在語言模型上的領先地位，以及“中心大腦 + 外部裝置”的策略，也為實體 AI 的發展提供了新的思路。
OpenAI 在實體 AI 領域進展緩慢？核心戰略解析
OpenAI 在實體 AI 領域的進展相較於其他領先企業（如 Meta 和 DeepMind）顯得較為保守，其背後存在著多重戰略因素。除了前段提及的重心轉移之外，更深層的原因在於 OpenAI 對於 AI 發展路徑的獨特理解與戰略選擇。以下將深入解析 OpenAI 的核心戰略，以理解其在實體 AI 領域相對緩慢的進展：
OpenAI 核心戰略解析：
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- 戰略一：All in on Language (全心投入語言模型)
OpenAI 將大型語言模型 (LLM) 視為通往通用人工智慧 (AGI) 的關鍵路徑。他們認為，透過不斷提升語言模型的理解、推理和生成能力，可以使其具備更廣泛的應用潛力，進而間接解決實體 AI 的問題。因此，OpenAI 將大部分資源投入到 GPT 系列模型的研發上，追求模型能力的極致提升。正如OpenAI的AGI計劃中所述，通用性是其核心目標。
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- 戰略二：中心大腦 + 外部裝置
OpenAI 並非完全忽視實體 AI，而是採取了一種更為精巧的策略：構建一個強大的“中心大腦”，然後通過軟體接口 (例如 Function Calling、Tool Use) 將其連接到各種外部裝置（例如機器人、無人機）。這種策略的優勢在於，OpenAI 可以避免直接投入大量資源進行硬體研發，而是將重點放在打造強大的人工智慧核心，再通過軟體接口賦能各種物理設備。這也解釋了為何OpenAI選擇與Figure Robotics合作的原因，如這段影片展示，人形機器人可以透過OpenAI的大腦進行控制。
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- 戰略三：重視模擬環境與數據
雖然 OpenAI 沒有像 DeepMind 那樣在機器人控制架構上進行大量投入，但他們非常重視在模擬環境中進行訓練和學習。例如，他們曾使用模擬環境訓練機械手解魔術方塊。透過在模擬環境中進行大量的實驗和迭代，OpenAI 可以快速提升 AI 模型的性能，並將其應用於實際的物理世界。此外，他們也積極尋求與其他公司合作，以獲取更多的實體數據，例如與微軟合作，利用其在雲端計算和數據方面的優勢，加速 AI 模型的訓練和部署。可以參考Azure AI的相關解決方案。
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- 戰略四：擁抱開放與合作
OpenAI 並不試圖獨自解決所有問題，而是積極擁抱開放與合作。他們通過 API 和插件等方式，將其 AI 能力開放給廣大的開發者社群，鼓勵他們利用 OpenAI 的技術，開發各種創新的應用。這種開放的策略，可以加速 AI 技術的普及和應用，並為 OpenAI 帶來更多的商業機會。此外，OpenAI 也積極與其他公司和研究機構合作，共同推動 AI 技術的發展。例如，他們與學術界合作，共同研究 AI 的安全性和倫理問題；與企業界合作，將 AI 技術應用於實際的商業場景。
總而言之，OpenAI 在實體 AI 領域的進展相對緩慢，並非因為他們缺乏技術能力或資源，而是因為他們採取了一種不同的戰略。OpenAI 更傾向於構建一個通用的語言智慧層，並通過軟體接口賦能各種物理設備。這種“軟控制”策略，或許更適合雲端+邊緣裝置的混合應用場景，並且可以讓 OpenAI 更靈活地適應市場變化，並將其在語言模型上的優勢最大化。
OpenAI的實體AI之路：為何進展緩慢？
OpenAI在實體AI領域的策略選擇，與其整體的發展路徑緊密相連。雖然早期曾涉足機器人專案，但GPT系列的成功，無疑是其戰略重心轉移的關鍵轉捩點。這並非簡單地說OpenAI放棄了實體AI，而是選擇了一條更具戰略意義的道路：將語言模型作為核心平台，並以此為基礎拓展其在實體世界的影響力。
語言模型：核心平台戰略
OpenAI的核心戰略可以總結為：以語言模型為中心，構建一個強大且通用的人工智慧平台。這個平台不僅僅是提供一個模型，更重要的是打造一個生態系統，讓開發者能夠輕鬆地將其應用於各種場景，包括實體世界。
- Function Calling與Tool Use： 這些功能讓OpenAI的語言模型能夠調用外部工具和API，從而間接地與物理世界互動。例如，通過Function Calling，語言模型可以控制機器人手臂執行特定任務，或者通過API獲取感測器數據。
- 與Figure Robotics的合作： 這是一個典型的例子，展示了OpenAI如何通過合作夥伴關係，將其語言模型應用於人形機器人。Figure Robotics負責硬體的研發和製造，而OpenAI則提供語言智慧，賦予機器人理解和執行自然語言指令的能力。
「軟控制」策略的優勢與侷限
OpenAI的「軟控制」策略，優勢在於其靈活性和可擴展性。它避免了直接投入大量資源進行硬體研發，而是將重點放在打造強大的人工智慧核心。這種策略讓OpenAI可以更快速地適應市場變化，並將其在語言模型上的優勢最大化。
然而，這種策略也存在一定的侷限性。與Meta和DeepMind相比，OpenAI在感測器數據處理和控制架構方面的積累相對較少。這可能會限制其在某些需要高度精確和實時控制的實體AI應用中的表現。
此外，OpenAI的「軟控制」策略，也依賴於第三方硬體設備的發展。如果機器人技術的發展速度跟不上人工智慧的發展速度，這可能會影響OpenAI在實體AI領域的進展。
長期影響：OpenAI的選擇
OpenAI的戰略選擇，對其未來發展和整個實體AI領域都將產生深遠的影響。如果OpenAI能夠成功地將語言模型打造成一個通用的實體AI平台，這將會極大地降低實體AI應用的開發成本，並加速其普及。
總而言之，OpenAI在實體AI領域的進展相對緩慢，並非因爲技術能力不足，而是出於戰略選擇。他們更傾向於構建一個以語言爲核心的通用人工智能平台，通過“軟控制”的方式賦能各種物理設備。這種戰略選擇既有優勢，也有侷限，其長期影響還有待觀察。想更瞭解 OpenAI 的最新研究，可以參考 OpenAI 官方網站： OpenAI Research。
| 主題 | 描述 | 優勢 | 侷限性 |
|---|---|---|---|
| 核心戰略 | 以語言模型為中心，構建通用人工智能平台，通過 “軟控制 ” 賦能物理設備。 | 靈活性和可擴展性；避免直接投入大量資源進行硬體研發；能快速適應市場變化，並最大化其在語言模型上的優勢。 | 在感測器數據處理和控制架構方面的積累相對較少；依賴第三方硬體設備的發展；可能限制其在某些需要高度精確和實時控制的實體AI應用中的表現。 |
| 具體方法 |
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| 長期影響 | 如果 OpenAI 能夠成功地將語言模型打造成一個通用的實體 AI 平台，這將會極大地降低實體 AI 應用的開發成本，並加速其普及。 | 有望成為實體 AI 領域的領先者，並推動整個行業的發展。 | 最終效果還有待觀察，取決於技術發展和市場接受度。 |
「中心大腦+外部裝置」：OpenAI的實體AI策略解密
OpenAI 在實體 AI 領域採取的策略，可以被視為一種「中心大腦 + 外部裝置」的模式。這種模式的核心思想是，OpenAI 專注於構建強大且通用的人工智慧核心，也就是所謂的「中心大腦」，然後通過軟體介面（如 Function Calling、Tool Use）將這個核心連接到各種外部裝置，例如機器人、無人機等。
這種策略與 Meta 和 DeepMind 的直接投入硬體研發有顯著區別。Meta 擁有龐大的影像資料集，這使得他們在訓練機器人進行視覺感知方面具有優勢。DeepMind 則在控制架構和強化學習方面擁有深厚的積累，能夠更好地優化機器人的運動控制。
相比之下，OpenAI 的「中心大腦」策略有其獨特的優勢：
- 靈活性：通過軟體介面連接不同的外部裝置，可以快速適應不同的應用場景，無需針對每個應用場景都進行硬體研發。
- 可擴展性：隨著人工智慧核心能力的提升，所有連接到該核心的外部裝置都能夠受益，實現整體性能的提升。
- 成本效益：避免了大量硬體研發投入，將資源集中在人工智慧核心的構建上，提高了資源利用率。
舉例來說，OpenAI 與 Figure Robotics 的合作，就是這種「中心大腦 + 外部裝置」模式的典型應用。Figure Robotics 專注於人形機器人的硬體研發，而 OpenAI 則提供語言驅動的人工智慧核心，讓人形機器人能夠理解人類的指令，並執行複雜的任務。 這種模式能夠讓人形機器人執行複雜的任務，比如理解人類的指令、進行對話互動，以及執行各種物理操作。OpenAI提供的是「智慧」，Figure Robotics提供的是「身體」。
此外，這種策略也更符合雲端 + 邊緣裝置的混合應用場景。在這種場景下，人工智慧核心可以部署在雲端，提供強大的計算能力和知識庫，而外部裝置則部署在邊緣，負責感知環境和執行動作。通過雲端和邊緣的協同工作，可以實現更高效、更智慧的實體 AI 應用。
然而，「中心大腦 + 外部裝置」模式也存在一些侷限性：
- 依賴性：過度依賴外部裝置的性能，如果外部裝置的感知能力或運動控制能力不足，將會限制整體性能的發揮。
- 延遲：通過網路連接雲端和邊緣裝置，可能會引入延遲，影響即時控制的性能。
- 安全性：雲端部署可能會帶來安全風險，需要採取額外的安全措施來保護人工智慧核心和外部裝置。
總體而言，OpenAI 的「中心大腦 + 外部裝置」策略是一種精巧且具有前瞻性的策略。它充分利用了 OpenAI 在語言模型方面的優勢，並通過軟體介面賦能各種物理設備，實現了在實體 AI 領域的快速發展。儘管這種策略存在一些侷限性，但隨著技術的不斷進步，相信這些侷限性將會逐漸得到解決。
OpenAI在實體AI的進展為什麼比較慢？結論
綜上所述，OpenAI 在實體 AI 的進展為什麼比較慢？ 其原因並非單一，而是多重戰略因素共同作用的結果。OpenAI 將重心放在通用語言模型的研發上，並採取了「中心大腦 + 外部裝置」的策略，
然而，OpenAI 的選擇也並非沒有道理。在雲端 + 邊緣裝置的混合應用場景下，這種「軟控制」策略具有更大的靈活性和可擴展性。此外，隨著 Agentic AI 的發展，AI 與物理世界的互動方式也將變得更加多樣化。正如 Agentic AI和機器人有什麼關係？ 一文所探討的，AI 正在尋求更多與物理世界交互的方式。
總而言之，OpenAI 在實體 AI 領域的發展，是一場關於戰略選擇的長跑。其最終能否成功，取決於其語言模型平台能否真正成為連接虛擬世界和物理世界的橋樑。值得我們拭目以待。
OpenAI在實體AI的進展為什麼比較慢？ 常見問題快速FAQ
Q1：為什麼OpenAI在實體AI領域的發展速度不如Meta和DeepMind？
A1：OpenAI的發展策略是「語言為核心平台」。在早期，OpenAI也曾涉足實體AI領域，例如Dactyl機器人專案。然而，隨著GPT系列大型語言模型的成功，OpenAI將資源重心轉向了語言模型本身、生態系統的構建（例如插件、API）以及多模態能力的拓展（例如GPT-4o）。相較於Meta海量的影像資料和DeepMind在控制架構上的深厚積累，OpenAI更傾向於構建一個通用的語言智慧層，再通過Function Calling、Tool Use等方式，結合第三方機器人技術，間接地控制物理世界。
Q2：OpenAI的「中心大腦 + 外部裝置」模式有什麼優勢和侷限性？
A2：OpenAI的「中心大腦 + 外部裝置」模式，優勢在於其靈活性和可擴展性，能夠更快速地適應市場變化，並將其在語言模型上的優勢最大化。它避免了直接投入大量資源進行硬體研發，而是將重點放在打造強大的人工智慧核心。然而，這種策略也存在一定的侷限性，比如在感測器數據處理和控制架構方面的積累相對較少，並且依賴於第三方硬體設備的發展。
Q3：OpenAI的戰略選擇對其未來發展和整個實體AI領域有什麼影響？
A3：OpenAI的戰略選擇，對其未來發展和整個實體AI領域都將產生深遠的影響。如果OpenAI能夠成功地將語言模型打造成一個通用的實體AI平台，這將會極大地降低實體AI應用的開發成本，並加速其普及。它更傾向於構建一個以語言為核心的通用人工智能平台，通過“軟控制”的方式賦能各種物理設備。這種戰略選擇既有優勢，也有侷限，其長期影響還有待觀察。
