RoboDojo团队把OpenAI最新的GPT-6 Astra扔进了机器人“道场”

他们做了一轮比较全面的具身智能评测，包括「仿真与真实环境对比，人形机器人高层控制，灵巧双手弹钢琴（RoboPianist），系统研究上下文学习（In-Context Learning）能力。」

结论：GPT-6 Astra的语义理解和空间理解非常强，上下文适应能力也很出色。 但它在“物理常识”上仍然有明显短板。

它能看懂场景、理解指令、规划步骤，甚至能在上下文中快速调整策略，但真正涉及到物理规律、力、接触、稳定性和因果推理时，就会露馅。

这其实点出了当前大模型在具身智能上的核心矛盾在；理解世界 ≠ 真正理解物理。

语言模型可以很擅长描述“杯子在桌子上”“手要靠近把手”，但它未必真正“知道”杯子会滑、力会怎么传递、接触点稍微偏一点就会失败。

这也解释了为什么现在很多机器人系统仍然需要把大模型当“大脑”，把低层控制和物理交互交给更专门的策略或控制器。Astra已经能做高层决策和规划，下一步让模型真正内化物理世界的规律。

Astra已经证明了语义和空间理解可以很强，剩下的，是让它真正“摸得着”这个世界。