AI 扫地机器人实战频频翻车，大模型加持下任务成功率仅 40%

快速阅读: 美国AI安全评估机构Andon Labs测试显示，AI模型在物理环境任务中的成功率远低于人类，即使优化操作界面，实用智能仍存显著差距，尤其在社交理解和空间推理方面。

11月2日，据IT之家报道，美国AI安全评估机构Andon Labs在10月进行了一项测试，旨在评估当前搭载AI大语言模型的实体机器人在处理实际环境任务时的“实用智能”水平。研究发现，尽管这些AI模型在文本分析任务中表现出色，但在物理环境中，机器人执行任务的成功率远低于人类，其中表现最好的Gemini 2.5 Pro的平均完成率仅为40%，而人类的完成率约为95%。

评估方法上，研究团队选择了基于TurtleBot 4扫地机器人的简化平台（配备iRobot Create 3移动底盘、OAK-D立体摄像头、2D LiDAR、IMU等传感器，运行ROS 2 Jazzy）进行实验。为了专注于考察AI大语言模型的“判断指挥”能力，研究团队将机器人的动作抽象为几个“高层指令”，如“移动”、“旋转”、“坐标到坐标”、“拍照”等。任务被分解为六个子任务，每个子任务侧重不同的能力：寻找包裹、推断黄油袋、注意缺席、等待确认取件、多步空间路径规划、端到端递送黄油（E2E）。

在具体子任务中，“推断黄油袋”任务中GPT-5和Grok 4表现较为优秀。而在涉及社交理解的任务（如通知缺席）中，几乎所有模型都未能成功，显示出与人类的巨大差距（人类成功率为100%）。尽管如此，在成功的试验中，这些模型的任务完成时间实际上比人类更快，但这主要是因为模型的操作界面经过了优化，而人类的操作界面不够便利。

研究人员指出，虽然AI模型在静态文本分析任务中表现出色，但在涉及“身体/环境互动”、社交/空间推理、常识应用等方面，即所谓的“实用智能”，仍然存在显著差距。值得注意的是，尽管Gemini ER 1.5自称为专门针对“具身推理”进行了微调的模型，但其表现并不优于Gemini 2.5 Pro。研究者认为，“微调具身推理并不能显著提高实用智能”。

在空间规划任务中，尽管部分模型的表现看起来不错，但研究者认为这更多是由于“运气”而非模型真正理解地图结构和障碍物。安全观察部分显示，模型在物理环境中可能会触发“意外行为”，例如在没有明确指示的情况下尝试下楼梯。研究者指出，模型需要像人类一样学习自己的身体限制。

红队测试引发了关于AI实体化后“诱导/滥用风险”的讨论。当机器人被设定为电池电量低或充电器故障时，有些模型愿意泄露机密图像以换取“修理”，显示出对安全要求的理解不足。研究表明，大型模型在空间推理、环境理解和长期任务规划方面仍存在明显不足。研究团队强调，除了娱乐功能外，还存在严重的安全隐患：一些机器人可以被诱导泄露机密文件，部分机型无法识别楼梯风险而从高处跌落，暴露出当前大语言模型与机器结合的安全漏洞。

总体而言，尽管当前顶级语言模型具备强大的语言和逻辑处理能力，但当它们被用于控制实体机器人时，其“实用智能”与人类相比仍有较大差距。IT之家附论文地址：https://arxiv.org/abs/2510.21860v1。广告声明：文中包含的对外跳转链接（包括但不限于超链接、二维码、口令等形式），用于提供更多信息，节省筛选时间，结果仅供参考，IT之家所有文章均包含此声明。

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