GPT-6 Astra 操 $150 机械臂画金门大桥，积木抓取成功率 95%
机器之心 · wechat · 2026-09-20
机器之心综述了 GPT-6 Astra 在机器人社区引发的爆火实验：一台约 150 美元的 SO-101 机械臂在 Astra 控制下边看边画出金门大桥，Sam Altman 转发喊话「给我也来一个」。
关键实验
- CMU 的 Wenli Xiao 把人类演示视频喂给 Codex，Astra 控制机械臂一次跑通同款任务，被称为「physical ICL」（物理世界上下文学习）。
- RoboCurve 将 Astra 接入双 IRT YAM 机械臂，输入三路相机视角与本体状态，直接输出末端位姿和夹爪指令：抓积木入碗 20 次成功 19 次（95%），对照模型 Fable 5.1 仅 8 次；但精确拼图嵌入任务成功率跌至 10%，暴露「最后一毫米」精细接触短板。
- 还有人用 Astra 做 real2sim 环境（MuJoCo）、控制 Kinova Gen3 + Shadow Hand 画毕加索鸽子，甚至 50Hz 控制四足行走——但推理速度跟不上实时控制，250 次推理仅换来约 5 秒行走。
行业含义：Physical Intelligence、Skild 代表专门训练机器人基础模型的路线，而 Astra 表明通用模型或许可以直接充当「机器人大脑」——OpenAI 早在 2018 年的 Dactyl 就做过 sim2real，因缺数据退出后如今可能从通用模型这条路绕回来，Altman 也已确认 OpenAI 将做人形机器人。共识的分工形态是：Astra 负责感知与规划，底层控制器负责毫秒级执行；能与最强大脑匹配的物理身体仍未出现。
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