Anthropic的最新研究，让AI自主操控无人机 刚看了个挺有意思的研究。Anthropic 和 Andon Labs 让模型自主操控一架 $129 的 DJI Tello EDU，在办公室里找到并跟随一个特定的人。5 个子任务里模型已有 4 个超过“人机协作专家”基线，唯一卡住的是三维重建。而且这一环一旦补上，端到端就会突然打通。 1/ 五环：重建（视频还原成障碍地图）、定位（我在哪）、导航（飞到目标房间）、检测（照参考照认出人）、跟随（把人留在画面中央）。模型是给每一环写算法提交，本质是编程任务。 2/ 基线是 Andon Labs 的人加 coding agent 写的参考算法。几个细节： 2024 年 3 月 Detect 就在 53%，另外三条几乎贴着 0。2025 年 4 月 o3 那档集体大跳，Follow 从 12% 到 53%，Reconstruct 从 1% 到 30%，这是写代码的agent这个能力开始外溢到机器人任务的时刻。 之后 Reconstruct 躺平一年卡在 30%，最近三个模型开始爬升。其余四条 2026 年上半年集体贴顶：Detect、Follow 到 100%，Navigate、Localize 在 97% 以上。 3/ 模型的错误会沿着任务链放大 失败也很有画面感，正文说Fable 5 信心十足地把无人机飞向它以为是门、其实是墙的地方，原因是因为三维地图重建错了。 这可能是整篇文章最有代表性的画面：模型的局部能力很强，但只要上游世界模型错了，下游所有正确推理都会共同制造一个错误结果。 4/ 第二张图对比每代模型的最佳运行和平均运行：模型偶尔能做到的事，通常要再等大约六个月，才会变成它比较稳定能做到的事。 5/ 这篇文章真正想提醒什么 真正的信号是：软件智能体正在向物理世界迁移。今天它可以写代码、调用工具；下一步，它会为廉价硬件编写控制系统、建立模拟器、调参，然后让机器行动。 而一旦最后的“空间重建”瓶颈被补上，端到端能力可能看起来突然跃升。实际上并不是能力凭空出现，而是前面四块拼图早已到位，只差最后一块。 不过这个证明的是方向与逼近速度，不是已经具备可部署的通用自主能力。