Claude 操控机器狗实验迎来更新，无辅助速度超前人类团队 20 倍，炸了

🤖 还记得去年夏天 Claude 首次尝试操控机器狗的实验吗？时隔不到一年，Anthropic 发布了该项目的第二阶段结果，进度远超预期。 📌 2025 年 8 月，Anthropic 在内部发起了一项名为 “Project Fetch” 的测试。他们找来一群对机器人并不熟悉的员工，让他们配合一台普通的四足机器狗完成特定任务。当时，员工被随机分成两组，一组可以借助 Claude Opus 4.1 辅助编程，另一组则完全靠自己。 ⚡ 不过初代实验卡在了领先步：就算是当时极强的 Opus 4.1，也被 “如何连接机器人” 这种最简单的准备工作给难住了，完全无法独立完成全套动作。也就是说，当时 AI 只能当个不完美的副手。 🚀 但到了此次更新实验，情况发生了质变。研发团队搬出了更新后的 Claude Opus 4.7，并将它接入 Claude Code 环境，且全程不给它任何人力帮忙。研究员只负责把电脑插上机器狗、输入初始指令，剩下的事情全由 AI 自行规划执行。 ⚡ 最终的结果让很多人大吃一惊：在去年 8 月人类团队完成过的那些任务里，单独行动的 Opus 4.7 速度比最快的人类队伍还要快 10 倍以上。如果只统计所有人类都完成了的那四项共同任务，Opus 4.7 的无辅助表现平均比无 AI 帮忙的队伍快 37 倍多，比有 AI 帮忙的队伍也快了 18 倍多。 💡 大白话解释一下：这就好比去年你还需要带着一个不太灵光的学徒一起研究怎么连蓝牙，今年这个学徒不仅自己把活全干了，而且你下楼取个外卖的功夫，它就全做完了。 ⚠️ 当然，实验也证实了目前的局限。尽管 AI 在连接、编程逻辑上飞快，但在需要高精度物理操作的环节依然不太灵光。Opus 4.7 始终无法很好地控制机器狗移动一个沙滩球，也就是那个实验最核心的”取回”动作。 🔍 实验团队还特意强调，所有这些任务都不涉及复杂的底层硬件控制（比如调电机电压），仅仅是高级指令和功能调度。如果把 AI 比作人类，它现在是高速运转的大脑，但硬件动作的小脑还没完全发育。 📈 这次更新清楚地显示出，AI 的能力正从”给人打辅助”迅速向”人给 AI 打辅助”切换。虽然精细的物理操作还没攻克，但 AI 在逻辑性操控任务中的执行效率，已经不是人类能追得上的了。

EntAI观察

这次实验透露出的信号值得深思。作者团队认为，在网络安全领域出现过的”模型辅助人类、人类辅助模型、模型基本自主”这一模式，似乎正在 AI 与物理世界的交界处重演。不过，由于这次仅展示在特定机器狗上的表现，这一能力是否能在其他形态的机器人或更复杂环境中完美复现，依然需要打个问号。