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人工智能行业正朝着物理世界迈出又一决定性步伐。在更新版实验Project Fetch中，Anthropic公司的Claude Opus 4.7模型展示了配置和控制四足机器人的能力，其速度比人类工程师团队快20倍。这不仅仅是代码测试——这是人工智能与硬件交互方式的范式转变。

回顾一下，2024年8月，该公司没有机器人技术经验的员工曾试图借助人工智能为机器狗编程。当时，神经网络仅作为助手，加速了解决方案的寻找。而今天的现实已截然不同：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。

神经网络做了什么？

该模型独立完成了一系列通常需要专家团队数天才能完成的任务：

• 连接视频传感器和激光雷达；
• 编写了手动控制机器人的程序；
• 创建了运动轨迹监控系统；
• 配置了物体识别算法。

数据本身说明一切：Opus 4.7比使用先前版本人工智能的团队快18倍，比没有聊天机器人辅助的人类快37倍。同时，神经网络编写的代码量比人类团队少10倍。这直接证明了现代模型不仅是在重复模板，而是能生成更高效、更简洁的解决方案。

尤其值得注意的是，Anthropic并未引入专门用于控制硬件的算法。机器人技术的进步成为语言模型通用扩展的副产品。这意味着，随着每一代新人工智能的出现，它将自动获得与物理对象交互的能力。

然而，不要急于得出完全取代人类的结论。Claude在精确物理操作方面仍存在困难。该模型能将机器人引导至目标，但未能完成将球轻轻推到指定位置的任务。这需要复杂的实时反馈——人类目前仍保持优势的领域。

Anthropic公司正确地指出，行业正进入"物理人工智能代理"时代。在不久的将来，神经网络将能像今天处理软件代码一样高效地使用标准工具和设备。对于加密货币行业和DeFi而言，这开辟了巨大的前景——从矿场自动化到管理用于存储实物资产的机器人仓库。

专家观点：Claude未能完成"推球"任务，这提醒我们：物理世界需要精细的运动技能和适应性，而人工智能尚未掌握。但如果进步速度保持不变，2-3年内我们将看到第一批完全自主的机器人出现在加密仓库和物流领域。投资者应关注人工智能与机器人技术交叉领域的项目——这将是下一个大趋势。