近日

Anthropic宣布

以研究预览形式

发布“模型硬件标准”

（Model Hardware Standard

简称MHS）

面向科学、机器人及制造业领域的

开发者开放测试

一些媒体认为

这标志着Anthropic首次公开进军

具身智能与物理AI领域

“硬件版MCP”

物理AI是指

能够感知物理世界

在其中执行复杂动作

并持续学习的AI系统

典型应用就是

具身智能

根据相关信息

MHS本质上是一个

面向物理硬件的

标准化驱动程序和通信协议

让AI智能体能够安全地

发现、连接和操作物理设备

以工厂机械臂为例

硬件厂商可在MHS规范中

明确定义

AI操控该机械臂的安全边界

例如限制运动速度或角度

从而在赋予AI操控能力的同时

规避安全风险

MHS的战略逻辑

与Anthropic此前推出的

模型上下文协议（MCP）

一脉相承

2024年

Anthropic宣布开源

“模型上下文协议”

核心价值在于

提供了一个通用的数据接入标准

旨在简化

大模型与各类数据源之间的

连接过程

借助这一协议

大模型与GitHub、Slack

本地文件系统、数据库等软件环境

能够被打通

有分析认为

Anthropic此次以

“硬件版MCP”的定位推出MHS

就是试图在物理设备互联领域

复制MCP的成功路径

即MHS尝试用一套统一标准

把原本彼此割裂的硬件

纳入Agent的操作范围

让AI赋能科学研究

据媒体报道

通常情况下

实验室或制造工厂

需要数周甚至数月的时间

来搭建和集成硬件

大多数设备之间无法直接通信

因此需要专家构建

定制化的集成方案

MHS则可以将这种集成工作

缩短至数小时甚至数分钟

此外

通过将AI

融入这些工具

MHS还能够帮助

研究人员和工程师

更轻松地协调

自主的、全天候的实验和工作流程

Anthropic称

在早期测试中

MHS在生物医药、量子计算

和高级制造等核心硬科技领域

表现出了极强的提速能力

物理AI发展前景广阔

当前

人工智能正从数字世界的

“文字生成”和“图像识别”

加速迈向物理世界的

“执行与操控”

巴克莱银行此前发布的报告预测

到2035年

AI驱动的机器人

与自主机器市场

有望成长为万亿美元级别的赛道

谷歌、OpenAI

及英伟达等AI企业

也在同步布局

面向机器人领域的AI模型与软件

有数据显示

近18个月内

超百亿美元资金流入物理AI赛道

英伟达CEO黄仁勋多次判断

物理AI有望撬动

数万亿美元级别的实体经济

……

对于MHS未来前景

有分析认为

当前

MHS仅小范围研究预览

大规模商业化尚远

接下来

开源节奏将决定其生态成败

如果主流设备厂商不愿适配

那么MHS只是一套纸面规范

撰文：朱昱晗 编辑：张晨昊 排版：李飞 统筹：李政葳

参考：科技日报、人民邮电报、华尔街见闻、IT之家、新智元、机器之心