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机器人技术领域正在经历一场翻天覆地的变革。Anthropic公司公布了Project Fetch实验第二阶段的成果，数据令人瞩目。Claude Opus 4.7模型在配置和操控机器狗方面的任务执行速度，比经验丰富的人类工程师团队快20倍。

如果说在2024年8月，人工智能还只是协助缺乏专业经验的员工，帮助他们更快找到解决方案，那么现在情况已彻底改变。在新的测试阶段，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。神经网络独立完成了一系列任务：

• 连接视频传感器和激光雷达；
• 编写手动操控机器人的程序；
• 创建运动轨迹监控系统；
• 配置物体识别算法。

测试结果令人震惊。Opus 4.7模型的效率是使用前几代人工智能的团队的18倍，比没有聊天机器人辅助的人类团队快37倍。但关键优势不仅在于速度。神经网络生成的代码比人类团队的代码紧凑10倍，这体现了更高的执行效率和更简洁的代码质量。

规模化的附带效应

值得注意的是，Anthropic并未引入专门用于操控硬件的算法。这一进步是语言模型整体规模化的附带效应。换句话说，人工智能理解和生成文本能力的提升，自动带来了其在物理世界中能力的增长。

然而，尚未实现全面胜利。Claude在精确的物理操作方面仍存在困难。模型成功将机器人引导至目标，但未能将球精准地推向指定位置。这项任务需要复杂的实时反馈，而人类在这方面仍保持优势。

物理人工智能代理的时代

Anthropic坚信，行业正迈入“物理人工智能代理”的时代。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。

提醒一下，6月13日，Anthropic因美国政府出口管制指令，暂停了Fable 5和Mythos 5模型的访问权限。这凸显了监管机构对现代人工智能系统潜力的高度重视。

专家观点： Project Fetch的成果并非实验室中的偶然现象，而是向市场发出的明确信号。我们正目睹语言模型与机器人技术的融合，这将在未来2-3年内彻底改变物流、制造和服务行业。投资者应密切关注那些将人工智能集成到物理系统（而不仅仅是软件）中的公司。