天津
8月28日，人工智能公司Anthropic宣布推出“模型硬件标准”（MHS）研究预览，旨在让Claude等智能体更安全地连接并操控显微镜、移液工作站、机械臂、激光系统和制造设备。
实验室和工厂里的仪器接口各异、彼此不通。过去，科研人员往往要花数周甚至数月编写定制程序，才能把多台设备串起来。Anthropic称，MHS用标准化驱动层统一描述设备能力，把重量、安全限位、可调参数等信息写成自然语言标签，供AI识别和调用。集成时间有望从数周压缩到数小时，甚至几分钟。该标准可通过公司此前推出的Model Context Protocol、命令行或API脚本调用，且不绑定单一模型。
测试中，Claude会像实验人员一样试探设备：先微调激光，再用摄像头观察光束位移，反复校正后把流程写成脚本一次性执行。早期案例包括：
Genentech用移液工作站、机械臂和读板仪自动完成蛋白浓度测定，并按液体黏度调整流速，部分硬件故障可自行恢复。
卡内基梅隆大学跨三台电脑、多种不兼容接口做剂量-响应实验，速度约提高三倍；智能体还会判断曲线是否饱和并缩小浓度范围重做。
HHMI Janelia将原先需按顺序启动七套厂商软件的双光子显微镜，改为统一编排，并动态调整成像参数。
量子计算公司QuEra让智能体接管激光锁频，约700次试验中成功率达99.3%，高于原先定制脚本的约58%。
华盛顿大学相关实验室、Tetsuwan Scientific，以及AWS、Hugging Face、Universal Robots、Tecan、树莓派等厂商也参与预览。该标准最初由Anthropic的Alek Kemeny与HHMI Janelia的Arco Bast合作起步。
Anthropic强调，目前仍是受控预览，不会立刻开源。原因包括：大模型对物理空间的理解仍有限，需要专家盯场；尚不支持没有可编程接口的设备；进入物理世界后存在损坏仪器或被滥用的风险。公司计划先与合作方完善安全评估，再公开标准。
同日，Anthropic还宣布向全球最多1万名科学家提供免费Claude额度，配合实验室场景落地。外界认为，MHS把AI从读文献、算数据，推进到直接做实验；能否规模化，仍取决于安全边界、厂商适配和现场可靠性。
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