8月27日，Anthropic正式发布了模型硬件标准（Model Hardware Standard，MHS） 的研究预览版。这是一套为AI智能体（Agent）安全操控物理设备而设计的统一规范，旨在让Claude等大模型能够直接“读懂”并操控机器人、科学仪器及工业设备。Anthropic将其定位为 “硬件版MCP” ，试图在物理世界复制MCP在软件领域的成功。

MCP（模型上下文协议）是Anthropic在2024年推出的开放标准，已成为AI与Gmail、Slack等软件交互的“通用语言”。而MHS就是这套逻辑的物理延伸——让AI与硬件之间也有一套标准化的“对话规则”。

MHS到底能做什么？

它本质上是一套标准化的“硬件驱动”软件，能将不同设备各自为政的编程接口，统一为“读取”和“写入”等简单命令。设备之间可以相互发现、跨网络通信，不再需要专人写代码做“翻译”。

更关键的是，MHS还能让AI理解“从未见过的设备”。硬件厂商可以在MHS中写入设备的重量、速度极限、安全边界等信息——这些信息过去只能写在纸质手册里，或存在少数专家的脑子里。AI读到这些“标签”后，就能像一位老工程师一样，知道该怎么安全地操作它。

一个让科学家“解放双手”的例子

在Anthropic发布的宣传视频中，生物技术公司基因泰克的一位科学家把实验方案的PDF发给Claude，AI就自动调用配备了MHS的硬件设备，跑完了整个实验流程。量子计算公司QuEra则用MHS将激光稳定系统的成功率从58%提升到了99.3%。

Anthropic生命科学部门负责人Jonah Cool说：“很多时候，科学研究无法推进，是因为研究人员不会用设备，或者操作难度太高。MHS能让Claude成为科学家的赋能工具，帮他们以专业方式使用正确的设备。”

对标万亿美元市场

MHS的开发始于Anthropic与霍华德·休斯医学研究所Janelia研究园区的合作。目前已向首批科研实验室和先进制造商开放预览。合作伙伴包括AWS、Danaher、Hugging Face、Raspberry Pi等。Anthropic计划在预览期结束后将MHS开源。

巴克莱预测，到2035年，AI驱动的机器人与自主机器市场有望达到万亿美元级别。谷歌、OpenAI、英伟达也都在同步布局机器人领域的AI模型与软件。

当AI不仅能“思考”，还能“动手”操作物理世界的设备时，它的能力边界正在从数字空间，真正延伸进实验室、工厂和手术室。而MHS，就是那个让AI能“看懂”硬件的通用语言。