news 2026/8/29 3:25:28

Claude母公司发布MHS:让AI突破身体限制,像《超体》一样调用万物!

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张小明

前端开发工程师

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Claude母公司发布MHS:让AI突破身体限制,像《超体》一样调用万物!

Claude新发布:伸向物理世界的触角

继昨天下午线上阻止「今日瓜男」转账5000万后,Claude又在今天凌晨有了一个颇有《超体》意味的新发布——它开始把触角真正伸进物理世界。刚刚,Claude母公司Anthropic发布了一套全新模型硬件标准(Model Hardware Standard),简称MHS。

MHS是什么:物理世界的MCP

简单来说,MHS是一套面向硬件的驱动和设备描述标准,可以理解为物理世界的MCP。跟MCP能把不同软件、数据源和工具统一成Agent可调用的标准接口类似,MHS能够把不同厂商硬件设备各自的控制方式,转译成Agent可发现、可读取、可调用的一致接口,从而方便Claude这样的Agent直接与现实世界里的硬件交互。

借助这套接口,Claude就不再像只能绑定在某台、某类机器人身上的传统具身。理论上,只要一台硬件设备拥有软件控制层,并且能够接入MHS,它就有机会成为Agent可以调用的一部分。无论是摄像头、机械臂、显微镜,还是实验室里的精密仪器,不同地点、不同形态的硬件,都可以被同一个Agent临时调用,组成一种所谓的分布式具身。

比如,在接入MHS之后,Claude已经可以直接控制Hugging Face LeRobot生态中的低成本SO - ARM101机械臂。整个过程不需要提前训练机器人策略,也不需要遥操作或者人类示范。Claude会自己测量机械臂工作区、完成校准,再通过MHS调用LeRobot底层控制器执行具体动作。更夸张的是,MHS的目标远远不只是控制机器人。在官方展示的demo中,MHS甚至可以帮助完成在精密仪器的干湿实验,加速科学研发的效率。

MHS的由来:解决实验室设备难题

MHS是啥?在实现超体之前,不妨先看看这个MHS是怎么来的。据介绍,MHS最早源于Anthropic和HHMI Janelia研究园区的合作项目,旨在解决实验室里不同厂商的仪器接口不统一、彼此无法通信,更难由AI统一控制的问题。

在以往的实验室环境中,几乎每台设备都有自己的软件、驱动和数据格式。想让它们协同工作,工程师通常得逐一阅读文档、编写大量“胶水代码”,整个集成过程可能持续数周甚至数月。而且,即便设备已经连通,Agent仍然很难知道:这台设备到底能做什么、现在处于什么状态,以及哪些操作可能存在风险。MHS相当于给这些设备统一配上了一套驱动,再附上一份Agent能看懂的“说明书”。

接入之后,设备能力会被转译成“读取”“写入”等标准操作,同时向Agent描述自己的当前状态、可执行动作、物理属性以及安全边界。这样,Claude就可以通过MCP、命令行或代码主动发现并调用设备,再根据设备实时返回的结果,决定下一步该做什么。

为了让不熟悉实验室日常的人也能直观理解,Anthropic还在官方视频里举了一个很生动的例子。实验室里,科学家经常需要同时照看多台设备,在显微镜、相机和控制软件之间来回切换。比如,为了持续观察一个会游动的细胞,研究人员可能要在显微镜前守上几个小时,一边盯着画面,一边手动调整设备,防止目标游出视野。但很明显,这件事不仅极其耗时,还要求科学家始终腾出手来操控仪器,既费心又费力。

而接入MHS之后,Claude就可以统一读取相机、显微镜等设备的状态,再直接调用这些设备完成操作。视频中,当实验对象游出原来的位置后,Claude只花了几分钟,就写出了一套追踪程序和操作界面,随后直接控制显微镜,让它自动追着目标移动。这样一来,科学家就不用再把几个小时耗在“盯屏幕、拧旋钮”上,而可以回到工作台,把时间重新用在真正的研究问题上。

更重要的是,这套让AI控制硬件的思路,并不局限于显微镜这一类设备,而是天然具备扩展到更多硬件的能力。事实上,在最初的合作版本中,Claude处理的就是一套脑成像系统:里面包含来自不同厂商的激光器、电动调焦器和相机,每台设备都有各自的控制方式,彼此之间也没有统一接口。MHS所做的,就是先把这些原本互不相通的设备连接起来,再交给Claude统一控制。

MHS的工作原理

那么,MHS究竟是怎么做到的呢?具体来说,MHS会为每台设备提供一套标准化驱动接口和机器可读的设备描述。这份说明书不仅会告诉Agent设备叫什么,还会描述它当前处于什么状态、能够执行哪些操作,以及有哪些不可突破的安全边界。比如,一只机械臂能移动到什么位置、最高速度是多少、哪些角度可能发生碰撞;一台实验仪器能够测量什么、哪些参数可以调整、温度上限又是多少。

有了这些信息,Claude不需要提前熟悉每一款设备的接口,就能先发现设备、读取状态,再通过MCP、命令行或者代码调用相应功能。设备运行过程中产生的数据也会实时返回,Claude可以根据结果调整参数、处理故障,并安排下一步操作。

不过,MHS目前仍处于小范围研究预览阶段,只向部分科研机构和硬件厂商开放。Anthropic希望先通过这些真实场景测试MHS的能力边界,补充针对物理设备的安全评估和使用规范,再将这套标准正式开源。

MHS:下一个MCP?

如果把MHS和MCP放在一起看,会发现Anthropic其实一直在做同一件事:先用统一接口,把原本彼此割裂的世界接到Agent面前。MCP连接的是软件、数据库和各类数字工具,让Claude能够理解并调用数字世界。MHS则进一步把这套思路延伸到现实世界,让机械臂、显微镜、相机和实验仪器也变成Agent可以发现和调用的工具。

表面上看,这是Anthropic在为Agent搭建更高级的自动化基础设施。但再往深一层,它同时也是一条非常清晰的数据路线。Agent每多连接一个软件,就会多接触一种数字环境;每多控制一类硬件,也就会多获得一类来自真实世界的状态、反馈和操作数据。换句话说,从MCP到MHS,Anthropic不只是想让Claude“会用更多工具”,而是在不断扩大模型能够进入、观察和行动的环境边界,顺手收集数据。

而如果把MHS放进更广义的物理AI布局里看,Anthropic过去半年的动作其实已经相当密集。今年6月,在那篇讨论递归智能的长文中,Anthropic就曾判断,具身智能很可能紧随递归智能之后到来,并沿着类似的路径快速进步。随后,Anthropic又连续测试Claude控制机器狗、机械臂、人形机器人和无人机,观察大语言模型的推理能力能否迁移到物理世界。最近,曾负责组建OpenAI机器人团队的Caitlin Kalinowski也加入了Anthropic。

这些动作一度让人以为,Anthropic接下来也会亲自造机器人,或者直接给Claude找一副固定的身体。但MHS展示了一条不同的路线:Anthropic暂时没有急着造身体,而是在先造AI连接身体的接口。机器人模型和底层控制器依然负责抓取、行走、转向这些具体动作;Claude则站在更高一层,理解任务、选择设备,并组织不同硬件协同工作。

如果说《超体》里的Lucy,可以把周围的电子设备不断变成自己能力的一部分——那么Anthropic现在做的,就是试着把这件事工程化:不必给Claude造一副身体,而是让它学会调用现实世界里的无数副身体。《超体》当然还没来,但Claude,已经开始学会“借身体”了。

未来遐想

By the way,等Claude真能控制家里的家电、电脑,甚至机械臂——下一次再有人想转5000万,Claude可能就不只是隔着屏幕劝了,而是真得亲自上手。到时候,某人最关心的问题可能会变成:Claude这条机械臂,到底有多重?

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