AI模型Claude Opus 4.7操控机器狗的速度比人类快20倍——自主性迈上新台阶
人工智能市场持续展现出能力的爆炸性增长，Project Fetch项目的最新实验便是明证。Anthropic公司的Claude Opus 4.7模型不仅成功完成了四足机器人的配置与操控任务，而且速度比人类工程师团队快了20倍。
2024年8月，该项目刚刚启动时，公司内没有机器人技术背景的员工曾尝试借助AI为机器狗编程。当时，神经网络仅作为辅助工具。而现在，在第二阶段测试中，Claude Opus 4.7几乎完全自主运行，仅需研究人员最低限度的监督。
模型独立完成了哪些工作？
神经网络完成了此前需要整个团队参与的全套任务：
- 连接视频传感器和激光雷达；
- 编写手动控制机器人的程序；
- 创建运动轨迹监控系统；
- 配置物体识别算法。
性能指标令人印象深刻：Opus 4.7比使用先前版本AI的团队快18倍，比没有聊天机器人辅助的人类快37倍。同时，代码质量也有所提升——其代码量比人类团队少了10倍。这不仅体现了速度，也反映了解决方案的效率。
值得注意的是，Anthropic并未引入专门用于操控硬件的算法。据开发者称，机器人技术的进步是语言模型通用扩展的副产品。这对行业来说是一个重要信号：通用AI系统开始在没有专门调优的情况下探索物理世界。
然而，限制依然存在。尽管在导航方面取得成功，Claude在执行精确物理动作时遇到了困难。模型能够将机器人引导至目标，但无法完成轻轻推球的任务——这需要复杂的实时反馈，而人类在这方面仍保持优势。
Anthropic相信，行业正进入“物理AI代理”时代。在不久的将来，神经网络将能像现在编写代码一样自然地操控标准设备。
专家观点：Claude Opus 4.7的突破不仅仅是一次测试，更是范式转变的标志。当AI开始自主编程机器人，并且速度比人类快一个数量级时，我们正从“工具”过渡到“代理”。然而，精细运动控制的问题提醒我们，在物理劳动中完全取代人类还有很长的路要走。正是AI的认知能力与人类的感觉运动智能的结合，将成为下一个战场。