Anthropic 震撼市场：AI Claude 操控机器狗的速度比人类快 20 倍
人工智能机器人市场刚刚收到一个强有力的信号：Anthropic 的语言模型 Claude Opus 4.7 展示出的成果，让人们对工程师在诸多任务中的必要性产生了质疑。在升级版实验 Project Fetch 中，该神经网络完成四足机器人调试和控制的完整周期，比使用先前版本 AI 的最佳人类工程师团队快了 20 倍。
无界自主性
新测试阶段的关键区别在于几乎完全的自主性。如果说在 2024 年 8 月，AI 仅充当机器人技术领域无经验者的助手，那么现在 Claude Opus 4.7 在研究人员的最低限度监控下工作。该模型自主完成了以下任务：
- 连接视频传感器和激光雷达；
- 编写手动控制程序；
- 创建机器人路径监控系统；
- 配置物体识别算法。
性能令人印象深刻：Opus 4.7 比使用先前 AI 版本的团队快 18 倍，比未借助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——这标志着效率达到了质的飞跃。
规模化的附带效应
特别值得注意的是，Anthropic 并未引入专门用于操控硬件的算法。机器人技术的进步直接源于语言模型整体规模化的附带效应。这意味着，随着基础 LLM 的每次新版本迭代，我们有望看到其操控物理对象的能力自动提升。
然而，局限性依然存在。Claude 在实时精确物理动作方面仍面临严重困难。该模型成功将机器人引导至目标，但未能将球精准推至指定位置。这项任务需要复杂的反馈机制，人类在此方面仍保持优势。
我的分析
这项实验不仅仅是又一个技术纪录。正如 Anthropic 正确指出的那样，它标志着我们正进入“物理 AI 代理”时代。投资者和开发者应做好准备，在未来 12 到 18 个月内，神经网络将像如今编写代码一样轻松地有效使用标准工业工具和设备。问题只在于监管机构和劳动力市场将如何快速适应这一新现实。