GPT-6给Codex造了个拓麻歌子身体:AI设计真硬件还差多远

资讯 腾讯网 作者:腾讯网 全文 3322 字 · 约 9 分钟读完 配图 2 张 分类GPTGPT-6CodexOpenAI

这是一台看起来像电子宠物的紫色设备,有屏幕、有实体按键,旁边还挂着一颗小草莓。用户可以拿起它,直接用语音和 Codex 对话。 真正特别的地方在于它是怎么被设计出来的。 两名 O....

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紫色机身、带屏幕和实体按键,旁边挂着一颗小草莓——这是台看着像电子宠物的设备。拿起来就能用语音跟 Codex 对话。
它真正的特别之处,在设计方式。两名 OpenAI 员工利用业余时间,把外壳结构、电路板、用户界面和固件的设计工作交给了 GPT-6 Astra。原型设计不到一周就完成了,之后合同制造商又在不到一个月内产出了一小批样品。
实验并非一路顺畅。等设计进入实际制造环节,团队还是经历了几轮审查和修改。AI 能把数字设计做出来,却没能始终照顾到生产限制、公差和装配细节。
11 月 3 日,OpenAI 发布了一份 AI 辅助实体工程的进展报告。比起模型能写多少代码、能完成多复杂的推理,这次更值得追问的是:AI 开始设计真实产品之后,离制造业要求的精度和可靠性还有多远?
报告指路👉:https://openai.com/index/accelerating-engineering-for-the-physical-world/
外观上,Astra 参考的是 Tamagotchi。
Work Louder 是加拿大外设厂商,以模块化机械按键设备闻名。2026 年 7 月,两家联名推出 Codex Micro 键盘,定价 230 美元,12 小时内卖光。Codex Micro 说白了就是 Codex 工作流的物理快捷入口,能实时显示各 AI 智能体的 RGB 状态,也能映射常用操作。那款产品也是 OpenAI 对外销售的第一款实体硬件。
已经上市的 Codex Micro 面向消费者,TamaGPT 则不同:它不是成熟商品,而是用来测试 AI 工程能力的实验原型。
在硬件开发里,做出外观设计只是开头。外壳得给电路板留出空间,元器件排列要满足尺寸和连接要求,屏幕、按键和固件还得协同起来。动了一个环节,其他部分可能跟着受影响。
这回 Astra 承担了三个环节:机械设计、电气设计和软件集成。机械设计管外壳造型和内部支撑结构,让所有元件待在正确的位置;电气设计负责挑选元器件、完成 PCB 布局,包括元件放置和电路连接,保证能装进外壳;固件则把设备和 Codex 连起来,打通语音输入到代码生成的完整链路。
前面提到,设计在数字层面完成后,送去生产时却碰了钉子。Astra「未能始终如一地考虑制造商的生产限制、公差要求和装配细节」,原型经过几轮审查和修改才准备就绪。
零件,AI 已经能「画」出来,但怎么把它们「装」进去,它还没完全学会。

赛车的扫描件

2026 年 2 月以来,OpenAI 内部硬件与基础设施团队使用 Codex 的 token 量涨了 23 倍。Codex 在该团队里的角色也变了:从「偶尔用一下的辅助工具」变成默认工作流。
这支团队日常用 Codex 和 ChatGPT 绘制、修改 CAD 模型,准备加工图纸,设置仿真,评审设计,涉及机器人和算力基础设施两个方向。
前线部署工程师 Grace Lam 说,「从创意到工程零件的速度大幅提升,三维设计转为二维生产图的流程明显减少了人工」。过去准备一张制造图纸,工程师得在 CAD 软件里花时间标注、换算尺寸,现在这些步骤可以交给 Codex,工程师只负责审查和修改。
性能衡量方面,OpenAI 推出了 BenchCAD 2.0,测试内容是重建 3D 零件与组件、识别电路板连接关系。内部新模型平均得分 0.875,GPT-6 Astra 最高推理档得分为 0.594。
最高推理档的分数虽然还低于内部新模型,但用于日常 CAD 重建和电路关系识别,已经能明显减少人工重复劳动。
行业层面,Chip Ganassi Racing 在 IndyCar 和 WEC 赛事中都有参赛。2025 年 2 月,这支车队在圣彼得堡与 OpenAI 签署战略合作,起初的目标是赛道数据分析和前台运营。
到 2026 年赛季,OpenAI 进一步成为两站主赞助商,合作也延伸到了工程端:把零件的 3D 扫描转成可编辑 CAD 模型和 2D 制造图纸,尤其适合原始设计文件已经不存在的情况。
CGR 的 R\&D 工程师 Matthew Ortman 这样描述自己使用该工作流的感受:「模型给出的反馈可以直接落地,手动微调可以直接在里面完成,整个过程变得更顺畅、更少干预」。
CGR 赛车身上装了 200 多个传感器,跑一场比赛,每小时能攒下约 10 亿个数据点。AI 在工程端因此有了足够扎实的验证场景,出错要付的代价也一目了然。

马自达风洞里,车头造型是怎么定的

SEMI 旗下 ESD Alliance 的数据显示,2026 年第一季度全球电子系统设计行业收入约 57.5 亿美元,同比增长 12.7%。
EDA 厂商这边,也在把 AI 塞进更复杂的设计流程。2026 年 3 月,西门子拿出 Fuse EDA AI Agent,想让智能体来协调半导体、3D IC 和 PCB 设计里的多项任务。
工具在数字层面的本事涨得很快,可「可制造性核查」这道关,还是人在守。
OpenAI 的研究团队跟马自达的气动、碰撞安全工程师搭了班子,靠模拟气流和结构行为来摸索新车型设计,想在造型和成本之间找平衡,把性能抬上去。合作的框架已经从「用 AI 生成设计」走到「用 AI 评估设计」:Astra 会仿真数十个变体,帮工程师弄清楚哪些特征对气动性能真正要紧,哪些地方设计师可以放开手脚。
IBM 跟赛车底盘制造商 Dallara 的合作也类似,把赛车气动仿真从数小时压到 10 秒以内。工程师和设计师之间的对话方式,慢慢被这件事改变了。
马自达首席工程师 Nakata Akihiro 表示,只要找到一个能让气流更顺的造型,设计师就会追问:非做成这样不可吗?Astra 能模拟出几十种变体,帮他们弄清楚哪些特征才真正影响气动表现,哪些地方留给设计师自行发挥。

Hardware by AI

过去聊 AI 和硬件,关注点主要是怎么把大模型塞进手机、眼镜、机器人、汽车里。拿 GPT-6 魔改 Kindle,手搓 Claude Code 拓麻歌子,给各种电子设备装上 AI 大脑,让原本只会执行固定指令的硬件变聪明。
眼下,几个更有意思的方向冒了出来。
OpenAI 和 Anthropic 走的是两条路。前者让 AI 不再只是硬件产品里的一个功能,而是开始参与设计、开发、测试乃至制造硬件。后者让 AI 能理解、操作并协调真实世界中的硬件。
上个月,Anthropic 发布了一项研究预览,名字叫 Model Hardware Standard (MHS) 模型硬件标准。
借助 MHS 系统,Claude 可以操作摄像头,拍下每次移液过程的照片。计算机视觉算法再处理这些照片,把移液错误认出来,比如气泡和泡沫。一旦发现错误,Claude 就能介入。
顺着 OpenAI 这条线往下想,未来可能长出一种全新的开发模式:人来定义产品目标,AI 承担大量工程设计、仿真、代码实现和迭代,实体制造与真实测试给出反馈,AI 再接着改设计。
我更愿意叫它 Agentic Hardware Engineering。它或许会像 Vibe Coding 改变软件开发那样,一点点改变电子产品、机器人、工业设备,甚至汽车和芯片的研发方式。
值得盯住的,未必只有 OpenAI 和 Anthropic。
长期价值更大的机会,可能落在那些握着专业工程工具、制造流程和真实测试数据的企业手里。
通用大模型能帮着思考,但真要交付可靠的工程结果,还缺不了元器件数据库、CAD/EDA 内核、工艺规则、仿真模型、测试设备和制造反馈。
等 AI 能设计电路、机械结构、固件,还能连上工厂,未来硬件公司的核心壁垒,很可能就是 AI 能调用的那些制造和实验数据。
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