AI智能体Claude Opus 4.7在操控机器狗方面超越人类：物理AI领域的重大突破
机器人技术领域见证了一个标志性事件：Anthropic公司的Claude Opus 4.7模型完成四足机器狗的复杂调试与编程周期，速度比经验丰富的人类工程师团队快20倍。这指的是Project Fetch实验的第二阶段，其结果展示了人工智能自主性的质的飞跃。
在第一阶段（始于2024年8月），神经网络仅充当无机器人技术经验人员的辅助工具。而现在，情况发生了根本性变化。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。
自主组装与控制
在无需人工干预的情况下，神经网络完成了全套任务：
- 连接机器人的视频传感器和激光雷达；
- 编写手动控制程序；
- 创建运动轨迹监控系统；
- 配置物体识别算法。
该模型的性能令人印象深刻：比使用旧版AI的团队快18倍，比无聊天机器人辅助的人类快37倍。同时，AI生成的代码比人类编写的紧凑10倍，体现了其高效性和优化能力。
物理AI：无需专业化的进步
实验的关键结论是——Anthropic并未引入专门算法来控制硬件。团队认为，机器人技术的全部进步都是语言模型通用扩展的副产品。这证实了一个论点：通用AI无需微调即可适应新的物理环境。
然而值得注意的是，尽管在导航方面取得成功，Claude在精确物理操作上仍存在困难。该模型能将机器人引导至目标，但未能完成轻轻推球的任务——这项任务需要复杂的实时反馈，而人类在此方面仍保持优势。
Anthropic认为，行业正进入"物理AI代理"时代，神经网络不仅将控制代码，还将控制真实工具和设备。
专家观点：Claude Opus 4.7的进步明确表明，数字世界与物理世界的界限正在模糊。然而，精确运动控制这一"盲点"仍是严峻挑战。在AI学会像感知文本上下文那样感知物理接触之前，人类在体力劳动中的完全替代仍将是未来之事。美国出口管制导致Fable 5和Mythos 5模型访问权限被暂停的事件，恰恰凸显了这项技术的战略重要性。