Anthropic AI 程式設計機器人速度比人類快38倍

title: " Anthropic 發布 Claude Opus 4.7　機械人編程速度比人類快 38 倍" date: “2025-12-19” author: “TechCrunch” description: “Anthropic 最新 AI 模型展現驚人實力，在機械人編程任務中大幅超前人類團隊。” tags: [“AI”, “Anthropic”, “機械人”, “Claude”] cover_image: “/images/shared/news/anthropic-project-fetch-phase-two.jpg”

這則消息恐怕讓全球的機器人軟體工程師們開始緊張地更新履歷表了。Anthropic 近日發布最新 AI 模型 Claude Opus 4.7，其編寫實體機器的能力竟然比人類團隊快了將近 38 倍。根據該公司「Project Fetch Phase Two」研究計畫的數據，AI 在僅僅 9 分 35 秒內自主完成了一系列複雜的機器人任務，而未受協助的人類團隊則花了 361 分鐘才完成相同的工作。

這可不是什麼小幅進步，而是貨真價實的重大突破。回溯至 2025 年 8 月，也就是短短十個月前，Anthropic 進行了這項實驗的第一階段。當時他們的旗艦模型 Opus 4.1 還在第一步就踢到鐵板——無法成功連接四足機器「robodog」。即使有人類團隊從旁協助 Claude，整個任務仍花了 181 分鐘；而無協助的團隊則掙扎了超過六個小時。時至今日，Opus 4.7 不僅成功連接，更以比第一階段 AI 輔助人類快上 19 倍的速度完成了整個工作流程。

這些任務可一點都不簡單，包括連接機器的鏡頭與光達感測器、撰寫路徑監控程式，以及運用電腦視覺偵測沙灘球。研究人員的唯一工作就是插上筆電、給出初始提示，然後批准 AI 的後續行動。從尋找合適的軟體函式庫，到撰寫與執行程式碼，全部都由 AI 一手包辦。

為何這項成果如此重要？

Anthropic 最令人震驚的發現在於，這樣巨大的效能提升並非來自專門的機器人訓練，而是源自「一般性 AI 擴展」所湧現的能力——也就是推動聊天機器人和圖像生成器進步的同一股力量。這意味著，隨著基礎模型變得更加智能，它們將自然而然地具備與實體世界互動及編程的能力。

技術層面的關鍵在於 Anthropic 所稱的「agentic loop」——模型會收集上下文、執行一個動作（如撰寫程式碼）、驗證結果，然後重複這個循環。Opus 4.7 採用了「最大強度的適應性思考」模式，這種推理方式允許模型在各個步驟之間進行「思考」。正是這種交錯推理能力，讓 AI 能夠在發現錯誤（如感測器連接失敗）後，立即修正下一個指令，而無需停下手來等人類除錯。雖然 Anthropic 指出模型在精細動作的精確度上仍有待加強，但讓機器人動起來的門檻已經被徹底消除瓶頸所在已不再是硬體的建造速度，而是誰——或什麼——能以最快速度進行編程。目前來看，智慧資本似乎站在矽谷這一邊。