前OpenAI研究员亲历：单人在工位旁复现机器人实验室，成本降至十分之一

这篇文章由一位曾在OpenAI从事机器人操作研究（2017-2020年）的前员工撰写，详细记录了其在个人工位旁搭建机器人研究装置的全过程。该项目旨在验证单人利用现有技术是否能解决以往需要团队和高昂成本（约为当前10倍）才能解决的同类问题。作者在硬件选型上进行了权衡：出于成本和空间限制，选择了单臂机械臂方案，这虽然牺牲了折叠衣物等需要双臂协作的任务，但极大降低了门槛。在软件与算法层面，文章探讨了当前热门的ACT与扩散策略（Diffusion Policy）在“从零开始”的策略训练中，究竟是使用RGB图像还是RGB-D深度数据更为有效。此外，作者分享了关于暂时跳过相机内外参标定的决策，并解释了为何不使用ROS 2或LeRobot等标准框架，而是选择自研软件栈。这一项目不仅是硬件组装，更是对具身智能研究“去中心化”和低成本化的一次实践性探索。

事件分析

💡 核心观点：当算法补齐机械短板，机器人研究正从实验室走向桌面，单兵作战时代已经开启。