Anthropic推出的MHS标准，旨在为AI助手与物理硬件之间建立统一、可读的交互语言，降低机器操作的技术门槛，加速AI在制造、科研和机器人等高价值场景中的落地。这项名为“模型硬件标准”（Model Hardware Standard，简称MHS）的技术目前以研究预览版形式面向开发者开放，重点面向科学、机器人和制造领域，以便相关人员在广泛部署前测试Claude与现实世界的交互能力，并建立必要的安全防护措施。
MHS的核心功能，是为AI助手存储理解硬件运作所需的结构化信息，从而省去查阅纸质说明书或依赖少数专家隐性知识的步骤。以工厂机械臂为例，供应商可在MHS中明确规定AI操作重型机械臂时的安全边界，包括限制移动速度或运动角度，确保操作过程可控且安全。
随着AI技术持续突破，产业界和投资机构愈发重视其在物理世界中的应用潜力，制造业、自动化机器人和科学实验成为重点关注方向。巴克莱今年初发布的报告预测，到2035年，AI驱动的机器人与自主系统有望形成一个万亿美元级别的市场。与此同时，谷歌（GOOGL）、OpenAI和英伟达（NVDA）等科技企业也在积极研发面向机器人场景的AI模型与软件。
根据Anthropic周四发布的声明，业内相关方现可申请加入候补名单，以试用MHS。公司计划在预览阶段结束后将这一框架开源，届时任何硬件制造商都能构建自己的MHS规范，不过Anthropic并未透露具体开源时间表。
Anthropic生命科学部门合作与部署负责人之一Jonah Cool表示，许多科学研究难以开展，往往是因为设备无法获取或操作门槛过高。借助MHS，Claude能够成为科学家的辅助工具，帮助其以专家级别的方式使用专业设备。
此前，Anthropic已推出并推广了针对软件应用的标准——“模型上下文协议”（Model Context Protocol，简称MCP），该协议让AI助手更便捷地与第三方应用交互，使Claude及ChatGPT等聊天机器人能够连接Gmail、Google Calendar和Slack等服务。Anthropic技术团队成员Alek Kemeny指出，MCP为软件带来的便利，MHS将为硬件世界实现同样的价值，尤其在科学实验室这类拥有数十乃至上百台设备的环境中，该标准的应用潜力尤为突出。
目前，Anthropic已与多家行业伙伴联合测试这一硬件框架，包括亚马逊网络服务（AWS）、生命科学与诊断公司丹纳赫（DHR）、AI开源社区Hugging Face以及Raspberry Pi。在Anthropic发布的一段宣传视频中，生物科技公司Genentech的一名科学家将实验设计的PDF文档发送给Claude，AI助手随后借助已配置MHS规范的硬件，自主完成了该实验的执行流程。
