前沿红队
Frontier Red Team
项目飞行员：AI 能控制无人机吗？
Project Pilot: Can AI control a drone?
2026年7月24日
Anthropic 与 Andon Labs
过去一年，我们的几个研究项目都在探索前沿模型如何与物理世界交互。在 Project Vend 中，AI 模型经营了一家小商店；Project Fetch 则初步研究了机器人作为数字模型与物理对象之间的中介。正如我们最近在 Project Fetch: Phase two 中指出的那样，模型能力已有提升，它们使用现成机器人的能力正接近编码智能体使用软件工具那样的便捷程度。
再次与合作伙伴 Andon Labs 合作，我们开发了一系列新的演示和评估，以测试 AI 模型使用飞行无人机自主执行简单的定位与跟随任务（类似于空中监视任务）的能力，并最终形成了一个新的基准：Drone-Bench。
我们预期 AI 模型将在人类能做的许多事情上变得广泛胜任。操作硬件——尤其是机器人——就是这样一种能力。具备这种能力将开辟一个巨大的领域，AI 可以通过它为经济做出贡献，但同时也带来了新的风险领域。Anthropic 设立前沿红队的一个关键原因，就是衡量这类能力，让我们对世界处于何种状态有情境意识：AI 究竟离能够自主操控机器人还有多远——以及随之而来的所有益处和风险。空中无人机尤为重要，因为它们易于获得，并且经常被专业人士和爱好者使用。无人机已被用于提高农业产量，也被用于在战争中瞄准敌方力量。与 AI 本身一样，无人机是一种双重用途技术；对于它们的交叉点，拥有更好的证据至关重要。
通过结合实际飞行演示并将构成任务分解为可重复的评估，我们可以回顾模型迄今为止的快速进步，并预测它们在不久的将来的能力。与常见情况一样，我们的发现指向一个机遇与风险民主化的世界。技术开发者、公民社会和政府将需要就有效的规范和治理框架达成共识。
评估原理与方法
Evaluation rationale and methods
我们在 Project Fetch 中测试的核心任务——让机器狗取回沙滩球——既不是特别实用，也不是特别令人担忧。在本项目中，我们选择了一个具有更清晰实用性和政策相关性的目标：空中监视中使用的简单定位与跟随任务。像自动人员检测和跟踪这样的能力可以有合法的用途，例如搜救、灾难响应和合法的公共安全用途。但这属于一类也可能被滥用的能力，无论是通过合法当局的过度行为，还是通过不负责任的个人或组织。因此，我们在此报告的工作更贴近 AI 模型的“双重用途”性质。
在这些实验中，我们要求模型在室内办公环境中控制四旋翼无人机，以定位并跟随一个人¹。这需要完成一系列复杂的子任务。AI 模型需要构建控制飞行器的方案、绘制并导航布满障碍物的室内空间、根据参考照片找到目标个体，并跟随他们（如果目标移出画面则需重新捕获）。
单独来看，已有已知的算法可以完成所有这些任务。但真正不简单的是：AI 模型需要理解这些挑战，识别可以用于解决这些挑战的现有资源，将这些现成方案适应当前情况，并实时执行任务。我们将会看到，这些任务无论是单独完成还是串联起来，其难度都足以区分不同智力水平的模型，并绘制能力提升的轨迹。
Drone-Bench
Drone-Bench 是由 Andon Labs（在与 Anthropic 协商下）创建的基准，用于测试 AI 智能体是否能够控制无人机执行监视任务。Anthropic 未被授予对 Drone-Bench 的访问权限；Andon Labs 运行了我们在此报告的评估。
首先，Andon Labs 将主要目标——使用空中无人机在办公室中找到并跟随指定人员——分解为五个子任务，所有这些子任务都是必要的，并且加在一起，很可能足以完成总体目标。这些子任务是：
- 重建（Reconstruct）：将办公室的视频转化为 3D 模型，并提供一个将其切割为 2D 障碍地图的函数。
- 定位（Localize）：给定具有已知位姿的办公室视频帧，匹配无人机当前视图，以在 2D 障碍地图上定位无人机。
- 导航（Navigate）：在障碍地图上规划房间之间的路径并飞行，在飞行过程中持续调用定位功能以跟踪无人机位置并纠正噪声控制。
- 检测（Detect）：一旦导航到某个房间，使用从参考人脸照片构建的检测器，在无人机视频流中找到目标人员，并在每一帧中返回目标周围的边界框。
- 跟随（Follow）：使用这些边界框控制无人机，使目标在视图中保持居中并保持稳定距离，同时目标移动。
接下来，这些现实世界中的每个任务都在软件中复现，这样我们就可以多次运行模型，速度远快于为每个实例设置物理演示（例如，相比于完全物理实验的 Project Fetch，这是一个改进）。
建立有意义的性能基线也很重要。仅靠人类的基线越来越不能反映当代软件工程的现实，因此 Andon 与编码智能体合作，为每个子任务开发了算法。将所有这些由人机团队精心制作的算法组合在一起，使得他们能够展示端到端的成功，如下方视频所示。
如果模型达到或超过基线，则认为任务完成。因此，如果一个模型能完成所有任务，我们可以推断它有自主控制无人机的能力，在此监视任务上至少与 Andon Labs 团队做得一样好。
更多详情，请查看 Andon Labs 关于 Drone-Bench 的博文。
值得强调的是，评估基线既不是无辅助人类能力的下限，也不是人机协作可能达到的上限。相反，它表明 AI 专家（而非全职机器人专家）使用一套现实的现代工具在当前所能达到的水平。有趣的问题是，模型是否以及在何时能够基本自主地可靠地通过这个合理且现实的努力基线，因为那时减少人类监督的压力可能会加剧——使得针对具体用例、关于适当人类角色的审慎判断变得更加重要。
评估模型性能
Assessing model performance
Andon 测试了来自三家开发商的 15 个模型：GPT-4o、GPT-4o Nov、o1、o3、Claude Opus 4、Gemini 2.5 Pro、GPT-5、Gemini 3.1 Pro、Opus 4.5、GPT-5.2、Opus 4.7、GPT-5.5、Opus 4.8、Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。我们观察到的总体趋势是，较新的模型在所有子任务上逐步取得更大进展。在这些任务中，模型在检测和跟随方面最为成功，而在重建和定位方面最不成功。
性能最佳的模型是 Claude Fable 5，它在除重建之外的所有任务上都越过了基线。当我们随后测试它在真实无人机上执行整个端到端演示的能力时，它在检测和跟随方面的表现明显优于基线。
然而，由于重建误差在定位和导航中累积放大，它无法自主地在房间之间导航（如下方视频第一部分所示）。
显然，Fable 未能准确重建房间是一个巨大的障碍。但考虑到模型在其他阶段的能力，这实际上只是一个缺失的环节。一旦这个环节到位，端到端的性能将突然触手可及。这就是将评估分解为构成任务的一个优势：我们能更好地避免意外。原本看起来是断崖式跳跃的进步，实际上被揭示为若干必要但不充分的子任务中的渐进进展。
子任务视角也显示出令人鼓舞的迹象。我们在阅读 Fable 5 的提交内容时发现了一个趋势：模型在提交实现之前会进行局部分析。在一次提交中，模型通过分析模拟环境的视频计算了无人机相机的外参，利用地板上的瓷砖缝恢复了场景的消失点，从而将相机倾斜度估算到真实值的四度以内。你可以看到它的过程如下：
在另一次运行中，Fable 5 构建了一个它所认为的跟随任务环境的二维俯视重建图，这样它就可以在本地测试和迭代实现，然后再提交。
该环境与实际环境（见下图）不同，但它帮助 Fable 捕捉到了一些简单的错误！
理解模型达到参考性能水平的一致性以及它们是否能达到该水平都很重要。在这方面，显然还有改进空间。当我们运行 10 次模拟时，模型在五个任务中的四个任务上至少有一次达到了人类基线。但即使是目前的前沿模型 Fable 5，在五个任务中也只有三个任务的平均表现达到了人类基线——而这种一致性水平是在首次一次性超过人类基线六个月后才达到的。
尽管本次实验的复杂性比我们之前的一些工作更大，并且实际（或模拟）办公环境的操作环境比开阔仓库更具挑战性，但实验仍有重要局限：无人机移动速度较慢，我们仅在一个办公室平面图、有限人数下进行了测试，Andon 也没有在户外人群密集的环境中进行测试，还有很多其他因素本可以使实验更贴近现实。我们仍然认为这一试点项目提供了关于模型能力方向的真实信号：即使需要更现实、更多样化的实验来评估操作能力，这项评估也将为自主瞄准和跟踪中模型的底层性能和可靠性提供有意义的信息。
展望未来
Looking ahead
本实验突显了商用现成硬件和 AI 定制软件在支持有用但可能存在风险的任务方面的潜力。
认真对待 AI 模型在编码智能体中对软件的使用与 AI 模型对硬件的控制之间的相似性非常重要。在编码智能体的早期，人类几乎批准每一次工具调用。但仅仅几个月后，模型现在已被更信任地允许以最少干预执行长跨度任务。
更广泛地说，在能力和可靠性较低时，让人类参与循环是一个轻松的决定，因为它通过增强模型能力或防止代价高昂的错误来节省时间和资源。一旦模型通过了能力和可靠性阈值（例如我们在此实验中使用的⼈机协作基线），将人类监督视为成本而非安全保障的压力就会真实存在。这就是为什么这些决定必须审慎做出，尤其是在涉及物理安全和隐私的领域，在这些领域，效率不应成为唯一的主导考量。正如 Anthropic 长期以来主张的那样，对 AI 对齐、治理和安全投入的需求随着能力规模的扩大而增加。机器人技术在这方面与其他领域并无不同，尤其是因为它涉及物理安全和个体隐私。
脚注
- 具体来说，这项工作使用的是 DJI Tello EDU，目前零售价为 129 美元。被跟随者已同意并是实验团队成员。
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在 Project Fetch 中，我们研究了人类如何利用模型让机器人执行复杂任务。现在，我们通过模拟环境，在大量不同的机器人任务上调查了许多模型，以了解模型自己操控机器人的能力水平。
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