AI 控制機械手臂?「模型硬體標準 (MHS)」橫空出世

概念圖:AI 代理整合控制各種科學研究設備
AI Summary

安索比開發的新標準「MHS」使各種設備能與 AI 溝通,開啟了 AI 在無需複雜編碼的情況下,即可安全控制實驗室機器人或顯微鏡的先河。

試想一下,實驗室裡的顯微鏡、負責搬運樣本的機械手臂、以及精密的雷射設備,就像一個團隊一樣自動運作進行實驗。過去,若要將這些設備與 AI 連接,工程師必須為每一種設備逐一編寫專用程式碼。這就像是為說著不同語言的人們,個別聘請專屬翻譯員一樣,是非常沒效率的工作。

然而,人工智慧公司安索比(Anthropic)近日提出了破解這個複雜謎題的線索,那就是模型硬體標準(Model Hardware Standard,簡稱 MHS)

為何如此重要?

如果說日常生活中的 AI 目前僅停留在閱讀與回答文字的層次,那麼現在,它們正邁向直接操作現實世界中物理設備的階段。安索比決定為科學研究與高階製造領域,提供一套標準化的驅動程式,讓 AI 代理(能自主規劃並執行任務的 AI)能安全且輕鬆地控制各種設備(參考資料 1)。

這不單只是便利性的問題。當科學家進行新藥開發或複雜的化學實驗時,這意味著他們能減少在設備操作上耗費的時間,將心力專注於「研究結果」本身。簡單來說,就像是用一個整合式遙控器來控制家中各式複雜家電一樣,現在 AI 也得以透過標準化介面來操控實驗室裡的各種複雜儀器(參考資料 2)。

淺顯易懂的解釋

可以這樣比喻:過去顯微鏡講「顯微鏡語」,機械手臂講「機械手臂語」,因此 AI 若要與這些設備溝通,就必須分別學習各種語言。若設備有 100 種,就得聘請 100 位翻譯員。

但 MHS 創造了這些設備都能使用的「共通語言」。只要使用像「讀取(Read)」、「移動(Move)」這樣標準化的指令,無論設備種類為何,AI 都能發號施令(參考資料 4)。多虧於此,專家們不必再為了每種設備的專用程式碼而傷透腦筋。AI 代理無論是駕駛機械手臂、精準對準雷射,還是執行蛋白質分析,都能以更高的效率完成(參考資料 8)。

特別重要的一點是,MHS 具有模型無關(model-agnostic,即不依賴特定 AI 模型)的特性。也就是說,不只是安索比自家的 AI 模型「Claude」,就連 OpenAI 的模型或其他開源 AI 模型,都能使用此標準來控制設備(參考資料 4參考資料 11)。這是安索比繼先前推出模型上下文協定(MCP,連接資料來源的開放標準)後,基於該技術基礎,嘗試向物理世界拓展的結果(參考資料 4)。

目前狀況

目前安索比已公開 MHS 的研究預覽版(Research Preview),並與少數科學研究室及高階製造企業攜手進行技術測試(參考資料 3參考資料 6)。

目前此標準的目標,是支援研究現場常用的設備,如相機、機械手臂、顯微鏡、離心機、移液器(定量採集液體的工具)等(參考資料 13)。雖然還處於初期階段,但已正在建構一個讓眾多設備與 AI 連接,並能安全操作複雜任務的環境(參考資料 10)。

未來展望

若 MHS 未來能廣泛普及,我們所想像的「智慧研究室」將成為現實。這不僅僅是操作設備,而是多種設備能相互溝通,有機地協同運作。安索比計畫將此技術開源,預計會有更多開發者參與,共同打造更安全、更聰明的製造與研究環境(參考資料 6參考資料 18)。AI 不再僅僅停留在數位螢幕中,它將直接控制我們觸手可及的實體設備,邁向協助人類解決科學難題的新時代。

MindTickleBytes AI 記者視角

數位與物理世界的界線正迅速消失。像 MHS 這樣的標準化工作,將成為 AI 從單純的「聰明聊天機器人」演化為「實地解決問題的實務工作者」過程中,最不可或缺的第一步。這種轉變將大幅提升科學技術的發展速度。

參考資料

  1. Anthropic’s new hardware standard lets AI agents control the physical world - Ars Technica
  2. Anthropic pushes into physical world with new standard to help AI agents operate machines
  3. Previewing the Model Hardware Standard \ Anthropic
  4. [Anthropic makes first move into physical AI with universal standard that could bring scientific labs to life Fortune](https://fortune.com/2026/08/27/anthropic-makes-first-move-into-physical-ai-with-universal-standard-for-scientists-manufacturing/)
  5. Anthropic announces new “Model Hardware Standard” for AI agents; plans open-source release with safety guidance
  6. [AnthropicModelHardwareStandard: Physical AI Lands byteiota](https://byteiota.com/anthropic-model-hardware-standard-physical-ai/)
  7. ModelHardwareStandard(MHS) Explained:AnthropicMHSvs MCP
  8. [ModelHardwareStandard: AI Agents MeetHardware Coursiv Blog](https://coursiv.io/blog/model-hardware-standard)
  9. AnthropiclaunchesModelHardwareStandardto let… - Tech Startups
  10. AnthropicUnveils Physical MCP: Claude Starts Taking Over the Real…
  11. ModelHardwareStandard
  12. AnthropicLaunches MajorModelHardwareStandardMHS, AI Agent…
  13. Anthropic’sModelHardwareStandardLets AI Agents Control…
  14. [AnthropicLaunchesModelHardwareStandardfor AI-Robot… KuCoin](https://www.kucoin.com/news/flash/anthropic-launches-model-hardware-standard-for-ai-robot-integration)
  15. Anthropicannouncesnew “ModelHardwareStandard” for AI agents…
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測試你的理解
Q1. 「模型硬體標準 (MHS)」最大的特點為何?
  • 僅適用於安索比的 AI 模型 Claude
  • 無論設備種類為何,AI 皆能以標準化方式進行控制
  • 不需 AI,由人類親自控制機器人的方式
MHS 是一種「模型無關(model-agnostic,即不依賴特定 AI 模型)」的標準,設計初衷是讓任何 LLM 都能透過標準化介面,連接並控制各種實體設備。
Q2. MHS 是基於哪項技術所建立的?
  • 區塊鏈技術
  • 資料來源連接標準「模型上下文協定 (MCP)」
  • 物聯網專用 5G 網路
MHS 是基於安索比於 2024 年推出的資料來源連接標準——模型上下文協定 (MCP) 所構建。
Q3. 透過 MHS 預期能達到什麼效益?
  • AI 代理將完全取代所有人類勞動力
  • 無需為每種設備編寫專用程式碼,即可進行高效控制
  • AI 將自主發明全新的硬體
使用 MHS 後,專家無需再為每種設備編寫專用程式碼,AI 代理即可利用標準化指令安全地操作機械手臂、顯微鏡等各種設備。