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加密行业已经习惯认为人工智能首先是处理数据和代码的工具。但最新测试表明：AI正迅速侵入物理任务领域。Anthropic公司的Claude Opus 4.7模型在四足机器人操控方面展现出惊人成果，其完成"机器狗"的配置与编程的速度，比人类工程师团队快20倍。

这涉及2024年8月启动的Project Fetch实验第二阶段。当时，没有机器人技术经验的员工试图借助AI助手对机器人进行编程。而现在，Claude Opus 4.7几乎完全自主运行，仅需研究人员最低限度的监控。

AI做了什么？

神经网络自主完成了全套任务流程：

• 连接包括摄像头和激光雷达在内的车载传感器；
• 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。

结果不仅令人印象深刻——它们正在改变人们对AI能力的认知。Opus 4.7比使用前代模型版本的团队快18倍，比没有聊天机器人辅助的人类工作者快37倍。同时，神经网络编写的代码量仅为人类团队的十分之一，这表明其解决方案效率更高。

需要强调的是：这一进步并非定向研发的结果。正如实验作者所指出的，机器人技术的突破是语言模型通用扩展的副产品。Anthropic并未植入专门用于操控硬件的算法——模型只是学会了在新领域应用其知识。

局限性与前景

然而，尽管取得了令人瞩目的成功，Claude在精确物理动作方面仍存在困难。该模型能将机器人引导至目标，但无法完成将球精准推至指定点的任务。这需要复杂的实时反馈机制，而人类在这方面仍优于AI。

Anthropic认为，行业正进入"物理AI代理"时代。未来，神经网络将能像现在处理软件代码一样高效地使用标准工具和设备。

专家观点： 这个实验不仅是技术进步的展示，更是对整个行业的明确信号。我们正站在AI代理不仅分析市场和编写智能合约，还将操控物理设备的门槛上。对加密领域而言，这意味着未来几年我们将看到由AI驱动的完全自主的挖矿系统、物流系统甚至物理安全系统。投资者应密切关注AI与机器人技术交叉领域的公司——这里正在形成新的资本化市场。