2026年7月9日 案例研究：UST将Claude引入物理AI

# UST 将 Claude 带入物理 AI 来源：https://www.anthropic.com/news/ust-claude 在工厂承诺制造数百万颗芯片之前，工程师会在晶圆厂中对设计进行压力测试。在产品发货之前，装配线上的故障必须在召回之前被发现。当 AI 从事这类工作时，它被称为物理 AI：嵌入在设备和工程流程中的智能，这些设备和流程生产人们使用的产品。 我们正在与 UST (https://www.ust.com/) 合作，这是一家技术和工程服务公司，为其客户构建并运行所依赖的工程环境，以便将芯片、汽车和联网设备推向市场。UST 正在将这些环境中的工作交给 Claude，并计划在全球范围内对其 20,000 名工程师、架构师和顾问进行 Claude 培训。 ### **UST 如何将 Claude 应用到实物产品背后的生产流程中** UST 与半导体、汽车、制造、电信、嵌入式和物联网公司合作。它构建这些公司用于验证设计、验证芯片、运行工厂以及在产品投放市场后提供服务的系统。 这些是漫长的、多步骤的流程，其中早期的错误会随着后续每一步的推进而变得更加昂贵。在验证阶段发现的设计缺陷只让工程师花费一个下午；同样的缺陷如果在工厂开始制造之后才被发现，则会损失整个生产批次。 UST 正在将 Claude 引入这项工作。Claude Code 读取工程师使用的原理图和引脚图，然后编写并运行用于检查设计的测试。它跨多个步骤执行任务，在长达数小时的任务中保持设计的上下文。UST 的目标是更早地发现设计缺陷，加速芯片验证，并将硬件和软件整合到单个系统中。 最清晰的例子是 UST 名为 iDEC 的平台，工程师用它在硬件和芯片投产前进行验证。验证是证明芯片实际行为符合设计者意图的工作，过程相当艰巨：工程师手动编写测试脚本、运行脚本、读取结果，并多次重复这一循环。UST 报告称，iDEC 的闭环流水线能够读取硬件设计、生成并运行回归测试，并将实时设备数据与其数字孪生进行比较以尽早标记问题，已将验证周期时间缩短 50% 至 70%，将标准的四天周转时间压缩至 48 小时。 UST 现在正在将 Claude 作为其推理层集成到该流水线中。Claude Code 直接读取芯片引脚图和硬件原理图，然后编写并运行回归测试——即确认设计更改不会导致意外下游影响的检查——而过去工程师需要手动编写这些脚本。Claude 还将来自真实设备的实时数据与其数字孪生（即硬件预期行为的软件模型）进行比较，并标记固件回归和信号完整性故障。UST 的目标是让流水线更快，减少手动脚本编写，更早检测故障，且工程师无需学习新工具。 “我们与 Anthropic 的合作反映了 UST 坚定不移的承诺，即帮助客户自信地驾驭 AI 格局并实现有意义的业务成果。通过将 Claude 的能力与 UST 的工程、行业知识和交付专长相结合，我们正在将特定行业的平台以及数字和工程解决方案推向市场，这些解决方案提高了生产力，加速了业务成果，并帮助客户在安全可靠的环境中实现 AI 主导的决策，”UST 首席执行官 Krishna Sudheendra 表示。 “UST 帮助全球的银行、电信公司和制造商将新技术投入应用。他们首先在自己的工程中验证 Claude，并培训 20,000 名内部员工，然后才将其引入为客户构建和运行的系统，”Anthropic 首席商务官 Paul Smith 表示。 ### **UST 如何将 Claude 应用于医疗、电信和银行系统** UST 正在将 Claude 引入其为客户运营的其他三个平台： - **在医疗领域**，保险公司和医疗服务提供商使用 UST CarePath 来运行会员服务、护理管理和理赔。Claude 将 CarePath 与其底层的理赔和护理系统直接连接，并将分散的健康数据转化为护理团队清晰的下一步行动。每个建议的行动在到达会员之前都会经过人工审批，并且始终处于医疗行业所需的数据控制范围之内。 - **在电信领域**，UST IntelliOps 运行网络运营。为了保持网络正常运行，团队需要处理识别问题和中断的告警，但这是一个耗时的过程。Claude 现在帮助操作人员发现服务问题，预测无线接入网（连接手机到网络的塔台和天线）中的故障，并通过响应工作流缩短中断时间，但仍需人工审批。对于监控告警的团队来说，这意味着花更少的时间区分真正的故障和噪声。 - **在银行领域**，大多数中型机构仍在运行陈旧的银行核心系统，其账本更新频率为每晚一次而非实时。银行通常授权这些系统而非拥有它们，因此每个新产品或集成意味着要等待数月让供应商进行更改。UST FinX 通过解决眼前的业务和运营挑战，同时减少对颠覆性、高风险转型项目的依赖，帮助银行逐步实现现代化。FinX 将使用 Claude 将 AI 代理直接嵌入到银行的工作流和流程中，通过智能案件处理、服务自动化、知识检索、工作流辅助和决策支持来支持运营团队和客户。 ### **AI 采用与培训方面的合作** UST 承诺在全球范围内培训 20,000 名员工使用 Claude，包括工程师、架构师、顾问、行业专家以及派驻客户团队的前置部署工程师。它还在组建专门的团队来部署 Claude。我们通过 Claude 合作伙伴网络为 UST 的这一努力提供赋能、技术指导和认证。此次合作还使 UST 成为 Claude 合作伙伴网络中的全球首要合作伙伴。 ### **可靠性、安全性与治理的结合** UST 所服务的行业风险极高。人工审批步骤和审计控制是重要的治理手段，使系统能够投入生产运行。我们在构建 Claude 时优先考虑的可靠性和安全性，与 UST 在治理和受监管交付方面的经验相结合，使这项工作能够从试点阶段推进到运行企业的实际系统中。 ## 相关内容 ### 邀请尖锐问题 我们邀请公众提出关于 AI 的最尖锐问题，并承诺在回答时公开我们的工作过程。 阅读更多 (https://www.anthropic.com/news/hard-questions) ### 本·伯南克被任命为 Anthropic 长期利益信托基金成员 阅读更多 (https://www.anthropic.com/news/ben-bernanke) ### 推出一种反思 Claude 使用方式的方法 推出一种反思和完善 Claude 使用方式的新方法。它让你轻松跟踪和可视化自己如何使用 Claude，并判断这段时间是否符合你的目标。 阅读更多 (https://www.anthropic.com/news/reflect-with-claude)