Theo Jansen的Strandbeest（沙滩巨兽）是一种依靠风力行走的机械装置，通过精妙的连杆机构将旋转运动转化为类似生物腿部的步态。现在，有开发者尝试用AI来构建这种复杂机械的3D模拟器。


开发者Dilum Sanjaya使用Gemini 3构建核心模拟器，并用Nano Banana生成用户界面。测试目标是验证AI能否先构建单腿的连杆机构，然后正确扩展到完整的多腿步行器。

实验结果显示，无论是Claude Opus 4.5还是Gemini Pro，在接到"创建具有5条腿的3D Strandbeest模拟"的指令时都失败了。即使经过多次提示，模型也无法直接完成这个复杂任务。

开发者随后简化了要求，只让AI构建单腿机构的3D模型。经过几次尝试，两个模型都成功生成了可工作的单腿机构。但真正的挑战在于扩展：将单腿机构复制并协调成多腿系统。

Gemini在经过几次迭代后最终自行完成了扩展，而Claude Opus 4.5需要人工检查代码并指出具体错误才能继续。即使如此，两个模型都未能解决一个关键问题：某些连杆会与中心梁发生碰撞。在实际的Strandbeest设计中，有巧妙的几何结构可以避免这种干涉。


这项实验是"Vibe Coding Robotics"系列的第六部分。在之前的作品中，开发者展示了如何使用Nano Banana重新设计机器人模拟器的界面。通过截取旧应用截图并让AI添加相关小组件，可以快速生成多个UI变体，然后选择最合适的设计。



开发者提到，选择Nano Banana而不是Gemini 3来生成UI有两个主要原因：速度更快，可以在Gemini完成一次生成的时间内产生多个UI变体；而且每次让Gemini重新生成小组件时，它倾向于完全替换现有内容，而不是增量改进。

这个案例展示了当前AI在处理复杂工程问题时的能力边界。AI可以很好地完成相对独立的任务，但在需要系统思维和多步骤协调的复杂项目中，仍然需要人类的介入和指导。对于机械设计和运动协调这种需要精确几何计算的任务，AI的表现更像是一个需要严格监督的初级工程师。

最终生成的Strandbeest模拟器虽然功能完整，但距离完美还有差距。这提醒我们，在将AI应用于工程领域时，需要对它的能力有清醒的认识——它能加速开发过程，但尚不能完全替代人类的专业判断。