Anthropic的新硬件标准让AI代理能够控制物理世界

Ars Technica 2026/08/27 22:15 工具

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摘要

Anthropic推出了Model Hardware Standard（MHS），这是一个框架，允许AI代理控制物理硬件以进行自动化实验和机器人任务，具有安全约束并计划开源采用。

尽管过去一年左右人们对<a href="https://arstechnica.com/information-technology/2025/12/how-do-ai-coding-agents-work-we-look-under-the-hood/">AI代理系统</a>的<a href="https://arstechnica.com/ai/2026/08/metas-scrapped-plans-to-go-ai-native-included-slashing-teams-by-60-percent/">兴趣</a>和<a href="https://arstechnica.com/ai/2026/02/sixteen-claude-ai-agents-working-together-created-a-new-c-compiler/">采用度</a>很高，但自动化的AI世界目前主要局限于文本、图像、代码和其他在计算机内部发生的数据与操作。Anthropic现在旨在通过其称为<a href="https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview">Model Hardware Standard</a>（MHS）来改变这一点，这是一套标准化驱动程序，旨在让AI代理轻松地与任意设备进行接口并控制它们。目前，MHS工作的“研究预览”主要被宣传为帮助科学家简化创建自定义软件集成这一艰巨过程的方式，这些集成通常需要使实验的不同组件协同工作。Anthropic表示，MHS可以在这些设备之间提供通用的接口和数据共享格式，使它们能够通过网络“彼此交谈，而无需中间定制的‘翻译’程序。”Anthropic写道，这个标准化系统可以将数周或数月的严格实验设置减少到“几小时或几分钟”。<img width="1688" height="1115" src="https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2026/08/mhsgraph.png" class="fullwidth full" alt="" decoding="async" loading="lazy" srcset="https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2026/08/mhsgraph.png 1688w, https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2026/08/mhsgraph-640x423.png 640w, https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2026/08/mhsgraph-1024x676.png 1024w, https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2026/08/mhsgraph-768x507.png 768w, https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2026/08/mhsgraph-1536x1015.png 1536w, https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2026/08/mhsgraph-980x647.png 980w, https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2026/08/mhsgraph-1440x951.png 1440w" sizes="auto, (max-width: 1688px) 100vw, 1688px"> 一张Anthropic图表，说明MHS如何作为AI代理与多种类型设备之间的“翻译”层。图片来源： <a href="https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview" target="_blank">Anthropic</a> 在<a href="https://www.youtube.com/watch?v=P1zBiAQU1IA">公告中发布的一段视频中</a>，Anthropic技术人员Alek Kemeny表示，MHS工作受到了在<a href="https://www.hhmi.org/research/janelia">HHMI Janelia研究园区</a>进行大脑记忆形成实验的神经科学家Arco Bast的启发。Kemeny说Bast设计了一个接口，使旋转激光束、显微镜、摄像头和众多其他实验组件能够通过一个通用接口进行协调。“这个想法可以用来让AI运行世界上任何科学实验，”Kemeny回忆当时的想法。<a href="https://arstechnica.com/ai/2026/08/anthropics-new-hardware-standard-lets-ai-agents-control-the-physical-world/">阅读全文</a><a href="https://arstechnica.com/ai/2026/08/anthropics-new-hardware-standard-lets-ai-agents-control-the-physical-world/#comments">评论</a>

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缓存时间: 2026/08/28 00:24

# Anthropic的新硬件标准让AI智能体得以控制物理世界来源：https://arstechnica.com/ai/2026/08/anthropics-new-hardware-standard-lets-ai-agents-control-the-physical-world/ Anthropic举例说明了像Claude这样的模型如何调整激光器，通过独立摄像头检查结果，然后重复该过程以自动校准整个系统。MHS还能让AI模型聚焦显微镜、分析结果、判断需要进一步观察的区域，并自动将显微镜移动至相关区域继续实验。在视频演示中，Anthropic还展示了Claude如何通过推理控制机械臂抓取铝罐——尽管该模型并未针对所需步骤进行专门训练。Anthropic表示，MHS赋能的模型不必每次都逐步推理，而是能通过编写API脚本并在条件变化时调整脚本，从而跨设备编排操作步骤。 **Anthropic在宣传视频中介绍MHS** Anthropic称MHS还包含标准化的标签系统，用于向主要在虚拟环境中训练的模型描述硬件的现实世界约束。这包括硬件物理特性（如机械臂重量和活动范围）的编码信息，以及可调参数、测量选项和强制安全限制。这些标签可集成到参考文件中，帮助AI模型快速获取关于从未接触过的设备的关键信息。目前，Anthropic表示正与"首批科研实验室和先进制造商"进行MHS预览期合作，合作方包括亚马逊云科技（Strands Robots [https://aws.amazon.com/blogs/opensource/building-intelligent-physical-ai-from-edge-to-cloud-with-strands-agents-bedrock-agentcore-claude-4-5-nvidia-gr00t-and-hugging-face-lerobot/]）、Hugging Face（LeRobot [https://huggingface.co/lerobot]）、Raspberry Pi、Automata和Universal Robots。该公司表示，这些合作伙伴将助力Anthropic"构建安全评估体系，并制定AI系统操作物理设备的最佳实践"。最终计划是让MHS成为开源且"智能体无关"的AI与物理系统集成标准。在过去一年与科研合作伙伴的早期测试中，Anthropic称其"观察到MHS缩短了设备集成时间，使各种实验环境的迭代速度大幅提升"。 "如果能更快地验证假设，就能更快地创造通用技术，"凯梅尼在随公告发布的宣传视频（https://www.youtube.com/watch?v=UxJZrCFzTHY）中表示，"这就是一个世纪的进展如何能浓缩进十年。"

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