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GPT-6 Astra设计Codex电子宠物TamaGPT：AI一周出原型，量产卡在公差

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....

所属频道 大厂动态ChatGPT 与 GPTAI 编程与开发
紫色外壳、带屏幕和实体按键，旁边挂着一颗小草莓——这台像电子宠物的设备，能拿起来直接用语音跟Codex对话。
它真正的看点不在外观，而在被造出来的过程。
两名OpenAI员工在业余时间把外壳结构、电路板、用户界面和固件设计都交给了GPT-6 Astra。原型设计不到一周就完成，之后合同制造商用不到一个月产出了一小批样品。
但这场实验谈不上全程顺利。设计进入实际制造环节时，团队还是经历了几轮审查和修改：AI能把数字设计做完，却没能始终顾及生产限制、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。模型能写多少代码、能完成多复杂的推理，这次不是重点；更值得追问的是，当AI开始设计真实产品，它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/
美学上，Astra参考了Tamagotchi。
Work Louder是加拿大一家外设厂商，以模块化机械按键设备著称。2026年7月，双方联名推出Codex Micro键盘，售价230美元，12小时内售罄。Codex Micro本质上是Codex工作流的物理快捷入口，可以实时显示各AI智能体的RGB状态，映射常用操作。
那也是OpenAI对外销售的第一款实体硬件产品。
与已经上市的Codex Micro不同，TamaGPT不是面向消费者的成熟产品，而是用来测试AI工程能力的实验原型。
对硬件开发来说，做完外观设计只是开头。外壳得给电路板留空间，元器件排列要满足尺寸和连接要求，屏幕、按键和固件也必须协同工作。一个环节调整，可能牵动其他部分。
这次Astra承担了机械设计、电气设计和软件集成三个环节。
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；电气设计挑了全部元器件，完成PCB布局，包括元件放置和电路连接，使其能装进外壳；固件则把设备和Codex连接起来，打通语音输入到代码生成的完整链路。
设计在数字层面完成后，送去生产却遇到了麻烦。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」，原型经历了几轮审查和修改才准备好。
AI已经能把零件「画」出来，但还没完全学好把零件「装」进去。

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量增长了23倍。Codex已经从「偶尔用一下的辅助工具」变成这支团队的默认工作流。
OpenAI 的硬件与基础设施团队，平时画 CAD 模型、改模型都靠 Codex 和 ChatGPT，加工图纸的准备、仿真设置、设计评审也在这套工具里完成；这些工作横跨机器人、算力基础设施两个方向。
前线部署工程师 Grace Lam 的说法是，「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」。她提到，一张制造图纸过去需要工程师在 CAD 软件里花时间标注、换算尺寸，如今这些环节能交给 Codex，工程师只负责审查和修改。
性能衡量上，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。
最高推理档的分数仍低于内部新模型，但已经足以在日常CAD重建和电路关系识别中显著减少人工重复劳动。
行业层面，IndyCar和WEC赛事都有参赛的车队Chip Ganassi Racing，2025年2月就与OpenAI在圣彼得堡签署了战略合作，起初目标是赛道数据分析和前台运营。
到了2026年赛季，OpenAI进一步成为两站主赞助商，合作也深入到工程端：把零件的3D扫描转为可编辑CAD模型和2D制造图纸，尤其适用于原始设计文件已经不存在的场景。
CGR 的 R\&D 工程师 Matthew Ortman 谈到自己用这套工作流的体会：「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 赛车上装了 200 多个传感器，一场比赛下来，每小时能产出大约 10 亿个数据点。工程端因此有了足够扎实的验证场景，AI 一旦出错，代价也看得见。

马自达风洞里的车鼻子

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，比去年同期涨了 12.7%。
另一边，EDA 厂商正把 AI 往更复杂的设计流程里塞。2026 年 3 月，西门子拿出 Fuse EDA AI Agent，想让智能体去协调半导体、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和碰撞安全工程师搭了伙，靠模拟气流与结构行为来摸索新车型设计，想在造型和成本之间找平衡，把性能提上去。合作的范围已经从「用 AI 生成设计」推到了「用 AI 评估设计」：Astra 会仿真几十个变体，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，赛车气动仿真的时间从数小时被压到 10 秒以内。工程师和设计师之间聊天的方式，就这么慢慢变了。
马自达首席工程师 Nakata Akihiro 表示，设计师看到改善气流的形状后，常会质疑它是否非得这样。Astra 能模拟出数十个变体，帮团队看清哪些特征真正决定气动性能，哪些地方设计师可以自行发挥。

Hardware by AI

过去聊 AI 和硬件，关注点大多是：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。
现在，几个更有意思的方向冒出来了。
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、操作和协调真实世界里的硬件。
上个月，Anthropic 放出了一项研究预览，名字叫 Model Hardware Standard (MHS) 模型硬件标准。
有了 MHS 系统，Claude 能操作摄像头，把每次移液过程拍下来。照片交给计算机视觉算法处理，用来识别移液中的错误，比如气泡和泡沫。一旦发现问题，Claude 就能出手干预。
顺着 OpenAI 这条路往下想，未来或许会出现一种全新的开发模式：人来定产品目标，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 再据此不断改设计。
我更愿意叫它 Agentic Hardware Engineering。Vibe Coding 改变了软件开发，它也可能这样一步步改变电子产品、机器人、工业设备，甚至汽车和芯片的研发方式。
该留意的，未必只有 OpenAI 和 Anthropic。
更有长期价值的机会，也许在那些手握专业工程工具、制造流程和真实测试数据的企业身上。
通用大模型能帮着思考，但要拿出真实可靠的工程交付，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，一样都不能少。
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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