GPT-6 Astra 飞行员可以自主驾驶无人机，但成功率仅为 2.8%

OpenAI 的最新模型是第一个在所有五个无人机导航子任务中击败人类表现的人工智能，尽管完整的成功率讲述了一个更发人深省的故事

OpenAI 的 GPT-6 Astra 现在可以驾驶无人机穿过办公室，从照片中找到特定的人，并跟踪他们。人工智能处理整个过程：构建空间的 3D 地图、确定其位置、规划路线、识别目标并跟踪该人的移动。

这是个好消息。不太迷人的部分：它在大约 2.8% 的时间内完成了整个序列。

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阿斯特拉实际上做了什么

该演示由 Andon Labs 使用名为 Drone-Bench 的基准进行，该基准将无人机自主导航分为五个不同的子任务：3D 映射、自定位、路线规划、人员检测和运动跟踪。

Astra 成为第一个在至少一次试运行中在所有五个单独子任务上超越人类水平的人工智能模型。以前的模型可以解决一些难题，但无法在整个链条上与人类的能力相媲美。

当 Andon Labs 多次尝试运行完整的端到端序列时，完全成功率平均约为 2.8%。客观地说，如果你要求 Astra 执行完整的查找和跟踪任务 100 次，它大约会完成 3 次。

该实验使用了基本的、现成的消费级无人机。

阿斯特拉更广泛的定位

GPT-6 Astra 于 2026 年 9 月上旬推出，被 OpenAI 定位为计算机使用和专业工作流程的最先进模型。无人机驾驶结果于 2026 年 9 月 11 日公布，即该模型上市几天后。

该模型已被证明可以协调机械臂并处理复杂的游戏场景，这表明 OpenAI 正在有意推动 Astra 超越基于屏幕的任务，进入具体的 AI 领域。

五个子任务的分解因其复杂性而值得赞赏。构建 3D 地图需要空间理解。自定位意味着人工智能必须知道它在地图中的位置，从本质上解决自己在室内的 GPS 问题。路线规划需要优化。照片中的人物检测涉及计算机视觉。跟踪移动目标增加了对混合的实时适应。