Anthropic 于格林尼治时间 2026 年 8 月 27 日 17:53（北京时间 2026 年 8 月 28 日 01:53）通过官方新闻发布 Model Hardware Standard（MHS）研究预览。这是一项让 AI 智能体安全操控物理设备的共享标准，可并行操作显微镜、移液器、机械臂等仪器，完成从常规药物发现实验到量子计算机激光校准等复杂任务。该标准由 Anthropic 与 HHMI Janelia Research Campus 合作发起，目前以研究预览形式向首批伙伴开放，正式开源前将完善安全评估。
核心能力与工作原理
此前实验室与工厂的硬件集成高度定制，多数设备接口各异且不互通，需专家花费数周构建专用对接。MHS 通过标准化驱动解决这一痛点，驱动仅使用“read”“write”等简单原语即可被任意设备理解，并以标准格式实现设备自动发现与跨网络通信。驱动还支持自然语言标签，用户可用对话方式描述设备重量、量程等无法从代码直接推断的物理特性，系统据此自动生成包含可测量项、可调节项与安全边界的参考文件，供智能体直接调用。
在控制层面，MHS 提供 MCP、命令行与代码文件三类机制，可单行代码编排多台设备，并在需要高速或长时间运行时将驱动指令链入代码文件离线执行。智能体可据此统筹多仪器步骤、实时监测结果并动态调参，在长任务中无需每步在线推理。Anthropic 观察到 Claude 在调试激光时已呈现类科学家的探索行为：调整激光、通过相机观察光斑位移、反复迭代并最终固化为确定性脚本实现一键对准。
访问方式与可用范围
MHS 研究预览仅面向首批科研与制造伙伴，面向生物技术、机器人、量子计算等领域的实验室与硬件厂商。有意参与者需在 modelhardwarestandard.com 提交候补申请，获准后可接入标准。标准适用于任意具备可编程接口的设备，且模型无关，任意智能体框架均可通过标准协议接入，官方明确支持 Model Context Protocol。AWS 将通过 Strands Robots 提供私有预发布支持，Automata、Tecan、Universal Robots、MBF Bioscience、QIAGEN 等已宣布接入或试验，Hugging Face 将在 LeRobot、Raspberry Pi 将在多款产品中集成。
早期验证与此前差异
与此前每台设备需单独适配不同，MHS 将集成与编排收敛至统一抽象，并把试错与参数优化交由智能体完成。早期伙伴反馈显示集成效率显著提升：卡内基梅隆大学的连续稀释剂量反应实验提速约 3 倍，涉及液处理、读板机、机械臂与多台监控计算机的跨接口协作；Genentech 完成 BCA 蛋白定量跨三设备自动化概念验证；华盛顿大学实现远程仪表盘与 AI 监督的 qPCR 熔解曲线自动停机；HHMI Janelia 将 7 个厂商程序分散的显微镜台架统一编排；QuEra 在量子激光锁定恢复上实现 99.3% 无人干预成功率；Tetsuwan 在 ResearchOS 上完成污染溯源 qPCR 流程。
限制与下一步
Anthropic 强调当前仍需专家监督。Claude 等大语言模型通过文本与图像学习物理世界，空间与物理推理存在局限，例如 Genentech 实验中需人工指正泡沫导致的物理失效而非软件错误。MHS 暂不支持无编程接口的硬件，相关厂商正在补齐驱动。预览阶段将与首批伙伴共建物理安全评估与防护路线，完善滥用风险的保障策略，相关发现将在正式开源时一并发布为部署指引。对中国高校、生物医药与智能制造团队而言，可先评估自有仪器是否具备可编程接口并关注后续开源节奏，申请预览时需准备设备清单与安全边界说明，再规划从小规模闭环验证到全流程自动化的路径。