- Anthropic展示了一个由Claude控制的机器人。
- 该AI模型在与之合作方面超越了公司的员工。
- 然而，聊天机器人仍然无法成功完成实验的最终任务。
Anthropic展示了Project Fetch实验第二阶段的结果，在该阶段中，AI模型Claude Opus 4.7学会了独立操作一台商业四足机器人。在测试过程中，该模型在没有人类帮助的情况下，完成了一系列连接传感器、编程和导航机器人的任务，超越了Anthropic员工的结果。
Anthropic于2025年8月首次启动Project Fetch。当时，公司没有机器人经验的员工被分成两组：一组可以使用Claude，另一组则仅依靠自己的知识和在互联网上搜索信息。
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结果显示，使用Claude的团队工作效率显著更高。与此同时，该代模型本身——Claude Opus 4.1——无法独立完成整个任务集，并在连接机器人阶段就卡住了。
不到一年，情况发生了戏剧性的变化。
Claude超越了人类
在新的测试中，Anthropic将一台连接Claude Code的笔记本电脑直接连接到机器人。研究者的角色仅限于启动初始提示和确认命令。
Claude Opus 4.7 能够：
- 连接到机器人的摄像头和传感器；
- 设置对 LiDAR 数据的访问；
- 编写控制软件；
- 创建路线跟踪系统；
- 实现物体识别；
- 将各个组件集成到一个系统中。
根据 Anthropic 的说法，在实验第一阶段至少有一个人类团队完成的每个任务中，Claude Opus 4.7 的结果至少快十倍。
如果我们考虑到两个人类团队完成的四个任务，该模型的速度比没有 Claude 的团队快了超过 37 倍，比使用 AI 助手的团队快了近 19 倍。
该公司指出，该模型生成的程序代码几乎比人类少十倍，同时实现了相似或更好的结果。
人工智能仍然落后于人类的地方
尽管取得了显著进展，Claude仍未能成功完成实验的最终任务——使用机器人狗自主将球返回起始点。
该模型能够正确确定球的位置并为推球定位机器人，但无法实时精确控制运动。
Anthropic解释说，问题出在所谓的闭环控制中，系统必须不断评估每个动作的结果，并根据环境变化调整下一个指令。
正是在这样的场景中，人类仍然在大型语言模型面前保持优势。
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与此同时，该公司的经验丰富的机器人专家能够编程实现这一任务的自主执行。在Anthropic看来，当前版本的Claude在提供额外工具和时间的情况下也能实现这样的结果。
Anthropic看到了物理代理人工智能时代的曙光
该公司强调，提升Claude的机器人能力并不是一个单独的发展目标。进展是模型整体扩展和精炼的副作用。
Anthropic认为，行业正在逐渐经历一个熟悉的发展周期：
- 首先，模型帮助人类；
- 然后人类帮助模型；
- 最后，模型开始独立执行任务。
在编程和网络安全领域，之前观察到类似的过程，AI代理学习与软件工具自主工作。
现在，类似的转变开始在物理世界中发生。
“我们可能正在进入物理代理AI的早期时代，”——Anthropic指出。
Anthropic继续扩展Claude的能力
Project Fetch的结果是公司发展自主AI系统战略的又一步。
早些时候，Anthropic发布了一项关于人工智能对劳动市场影响的大规模研究，并得出结论，目前该技术主要提高工人的生产力，而不是导致大规模裁员。更多内容请见文章：
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此外，在对81,000名Claude用户进行调查后，公司记录了对人工智能的矛盾态度：几乎一半的受访者表示由于这项技术而扩展了能力，尽管约20%的人表达了对失业的担忧。
此外，Claude Code和Cowork产品领域的负责人Cat Wu最近表示，人工智能系统发展的下一个阶段将是主动性——模型将能够在用户提出请求之前预测用户的需求。
来源：Incrypted
