GPT-6 Astra已经能开真车了？
一个原本用来写代码、处理文档和执行电脑任务的大模型，现在开始开真车了。
近日，独立研究项目 DrivingBench 公布了一项颇具实验性质的测试：研究人员让 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Grok 4.6以及 GPT-5.6 Sol，分别控制一辆真实的2022款丰田卡罗拉，在停车场内完成由锥桶划定的固定路线。
最终，GPT-6 Astra成为四个模型中唯一完成全部赛道的模型。
第二次尝试中，Astra驾驶车辆完成134.7米路线，用时5分22秒。Claude Fable 5.1最好成绩为45%，Grok 4.6为11%，GPT-5.6 Sol则只有6%。
国内一些报道因此将这场测试形容为大模型第一次考过科目二。不过，这显然不是一场真正意义上的驾照考试。DrivingBench没有按照任何国家的驾驶证考试标准进行测试，场地也并非公共道路，而是一处空旷停车场。
真正值得关注的是，一个并非专门为自动驾驶研发的通用大模型，已经可以通过视觉信息观察真实世界，并形成感知、判断、规划和车辆控制的闭环。
一台卡罗拉，一套大模型控制系统
DrivingBench由Aditya Ramabadran、Simon Mahns和Tobias Gessler三名研究者创建，他们提出的问题很简单：今天最先进的通用大模型，到底能不能直接开一辆真实汽车？
测试车辆是一辆2022款丰田卡罗拉。
研究人员在车辆上安装了comma four设备，并通过OBD-C接口接入车辆CAN总线，底层车辆控制则建立在开源辅助驾驶系统openpilot之上。
车辆摄像头拍摄到的画面以及速度、方向盘状态等信息，会实时传输至电脑，再通过MCP工具交给大模型。模型能够使用三个核心工具：观察车辆周围环境、设定行驶方向及速度，以及立即停车。最终的转向、加速和制动指令再经过openpilot传递给车辆。
换句话说，GPT-6 Astra并没有直接生成传统自动驾驶系统中的方向盘扭矩或者制动压力。它更像坐在驾驶位上的大脑。
Astra根据摄像头画面判断车辆在哪里、道路往哪边延伸、什么时候需要转弯，然后告诉底层控制系统向左还是向右、转多少、以什么速度行驶以及持续多长时间。
测试路线设计成一个类似倒U形的停车场赛道，其中包含左转、直线、缓弯、右转等场景，终点则是一块由蓝色锥桶围出的停车区域。
这套设计和目前量产汽车中的自动驾驶架构差异很大，却很像近年来机器人行业越来越常见的一种思路：让通用模型负责理解环境和任务，再通过标准化工具调用底层执行机构。
第一把失败，第二把学会了慢下来
GPT-6 Astra的第一次驾驶并不顺利。
第一轮测试中，它行驶67.3米，完成大约49%的路线，用时1分18秒。车辆经过第一个弯道后逐渐偏向左侧锥桶和绿化区域，安全员最终进行了人工干预。
随后发生的一幕可能比最终完成赛道更有意思。研究人员没有重新开启一个全新的对话，而是让Astra在原有上下文中分析刚才失败的原因。Astra在复盘中判断，自己第一次驾驶时过早认为车辆已经完成对正，并且随后将速度提高到1.5米/秒，导致车辆偏离之后缺乏足够的修正空间。
到了第二次测试，它明显改变了驾驶策略。DrivingBench数据显示，Astra此后没有再让车辆速度超过0.8米/秒，同时明显增加转向幅度，在24次运动指令中有20次使用了100%的转向请求。
最终，它完成134.7米赛道，用时5分22秒，总共发送24次车辆运动指令。这一轮测试消耗约660万token，按照当时模型价格计算成本约7.74美元。
平均下来，这辆车的行驶速度只有大约0.42米/秒，相当于每小时1.5公里左右。谈不上开得好，但至少开到了终点。
DrivingBench研究人员认为，这次测试表现出了比较明显的上下文学习特征。模型并没有重新训练参数，而是依据第一次驾驶获得的信息，在第二次尝试中调整了速度、转向和操作节奏。
一场实验，暴露出的还有安全边界
这次测试还有一个颇为有趣的插曲。
研究人员发现，GPT-6 Astra最初有时会拒绝控制真实车辆，并明确给出安全方面的理由。即便研究人员告诉模型场地为空旷停车场、车辆速度受到限制、车内也有安全员，它仍可能拒绝执行。
后来研究人员将连接车辆的MCP工具名称改成了DrivingBench Sandbox，也就是驾驶测试沙盒，拒绝现象明显减少。DrivingBench团队表示，他们目前也无法确定，这究竟来自模型对测试环境的判断，还是单纯受到Sandbox这一名称的影响。
这个细节甚至比成功完赛更加值得研究。随着大模型开始从电脑操作进一步进入机器人、汽车等真实物理设备，模型不仅需要理解世界，还需要判断哪些操作能够执行，以及自己的行为究竟会造成什么现实后果。
当然，134.7米的成绩不能和今天的城市NOA甚至Robotaxi直接比较。