Anthropic推出MHS標準，讓AI智能體操控物理設備

2026年8月27日，Anthropic開放了模型硬體標準（MHS）的研究預覽版，這是一套讓人工智慧智能體安全操控物理設備的通用規範。該標準與HHMI Janelia研究園區合作開發，目的是讓像Claude這樣的智能體並行調度多台實驗室或生產設備——顯微鏡、機械手臂、液體處理器——完成從藥物開發實驗到量子電腦雷射校準等各類任務。這是Anthropic首次讓旗下智能體走出螢幕，直接操控機器。

讓機器互相聽懂的共同語言

要讓實驗室或工廠裡的設備彼此溝通，通常需要數週甚至數月：大多數設備並不相容，需要專業人員為每一種硬體組合打造客製化整合方案。MHS引進一套標準化驅動程式——在電腦作業系統與物理設備之間進行轉譯的軟體——把這項工作壓縮到幾個小時。這套驅動仰賴一小組基本指令，例如讀取指令（如取得溫度）或寫入指令（如設定溫度），任何具備可程式化介面的設備都能理解。如此一來，每台設備都能以統一格式被偵測到：設備與智能體可以在網路上互相找到並溝通，不需要每次都打造一個專屬的«翻譯»程式。智能體接著可以透過三種方式操控設備：模型情境協定（MCP）、命令列，或程式碼檔案（API）。

MHS驅動程式還解決了一個光靠程式碼無法說明的問題：一個主要在虛擬世界中訓練出來的智能體，並不知道機械手臂有多重，也不知道雷射器的安全範圍。為此，MHS引進一套標籤系統，用自然語言描述設備的物理特性、可調整參數與強制安全限制——使用者可以自行填寫，也可以透過與智能體對話，由智能體詢問設備狀況來完成。這些資訊會自動產生一份參考檔案，讓智能體取得操作一台從未見過的設備所需的全部資訊，不再依賴紙本說明書或技術人員的經驗。

從實驗室走向產業

Anthropic已將MHS的早期版本分享給生技、機器人、量子運算與電子領域的首批實驗室與製造商。在Genentech，研究人員測試了MHS，用以自動化一項蛋白質檢測實驗，該實驗需要協調液體處理器、機械手臂與讀板儀三種設備。在華盛頓大學，Baker與Pinglay實驗室的一名博士生利用MHS建置了遠端監控儀表板，並讓智能體監督一次聚合酶連鎖反應（PCR），在適當時機自動停止。

• 在卡內基美隆大學，一個智能體調度液體處理器、讀板儀、機械手臂與攝影機，使劑量反應實驗的速度提升了約三倍。
• 在專案起源地HHMI Janelia園區，一個智能體整合了先前依賴七種不同廠商程式、彼此互不相容的顯微成像裝置。
• 在量子運算公司QuEra，一個智能體控制量子電腦雷射系統的一部分，有99.3%的情況能在無需人工介入下恢復雷射的超精確頻率«鎖定»狀態。
• 在Tetsuwan Scientific，MHS調度了一次PCR工作流程，用於一項監測加州某溪流污染情況的公民科學專案。

Anthropic的硬體賭注

亞馬遜雲端服務（AWS）將把MHS整合進其連接智能體與物理設備的函式庫Strands Robots；Hugging Face（LeRobot）、樹莓派（Raspberry Pi）、Automata與Universal Robots是其他硬體合作夥伴，Danaher也在探索合作可能。MHS目前僅對一小部分合作夥伴開放，未來計畫成為一個開源且與模型無關的標準——正如Anthropic於2024年開源的模型情境協定（MCP）一樣。«我們打造這套系統是為了科學，為了展現AI的潛力，但它對企業與產業同樣具有龐大價值»，Anthropic負責«有益部署»業務的Elizabeth Kelly向CNBC表示。這項發布正值Anthropic組建專屬晶片團隊之際，公司近期還延攬了曾任職於OpenAI、Meta與蘋果的硬體高階主管Caitlin Kalinowski——顯示Claude的開發商希望在硬體領域與早已大舉投入的競爭對手一較高下。

如果能更快驗證假設，就能更快創造出通用技術。這正是一個世紀的進步得以濃縮進十年的方式。

這對台灣企業意味著什麼

對台灣的科研實驗室或生產製造業者來說，MHS想解決的痛點並不陌生：花費數週時間讓不同廠商的設備互相«對話»，而不是把這些時間用在真正的實驗或生產上。目前該標準仍處於封閉預覽階段，僅開放給首批合作夥伴，台灣機構能否、何時取得存取權限，取決於Anthropic後續公布的開放計畫；但其«與模型無關»的設計，以及未來開源的規劃，降低了企業被單一AI供應商綁定的風險。台灣的製造業者與研究機構值得密切關注這項發展：曾讓模型情境協定成功普及的標準化路徑，這次或許會直接落地到生產線與測試平台上。