Anthropic首次进军实体AI领域，发布新标准

源济

Anthropic首次进军实体AI领域，发布新标准

图片来源：AzmanJaka—Getty Images

想象这样一座工厂：所有设备均由AI驱动，机械臂和装配线能够使用一套共同的“语言”相互“交流”。再想象一个科学实验室，显微镜可以自主寻找特定类型的分子，全天候运行，完全不需要人工介入。

这正是Anthropic全新推出的“模型硬件标准”（Model Hardware Standard，MHS）背后的构想。该公司上周四发布了MHS研究预览版，这标志着Anthropic首次涉足所谓的“实体AI”（physical AI）领域。MHS本质是一套框架，可以将Anthropic的Claude等先进大语言模型（LLM）与制造设备、显微镜等物理设备打通连接。

Anthropic表示，借助MHS，企业只需“数小时甚至几分钟”，即可完成AI与硬件设备的集成。以往，这一过程通常需要“数周甚至数月”，而且需要专业人员针对具体设备进行定制化开发。该公司表示，让更多用户能够使用先进AI工具，将为实现“全天候自主实验和工作流程”创造条件。科学研究和先进制造应用是MHS的核心应用场景。

MHS还支持多台设备互联，让它们通过“读取”等统一指令进行通信。任何硬件设备都可以识别这些指令，并按照指令执行相应操作。

MHS不限定特定模型，这意味着它可以与任何大语言模型配合使用，而不仅仅是Claude，其中也包括OpenAI等其他公司开发的模型以及各类开源模型。MHS以“模型上下文协议”（Model Context Protocol，MCP）为基础。MCP是Anthropic于2024年推出的连接不同数据源的通用开放标准。Anthropic技术团队成员阿列克·凯梅尼对《财富》杂志表示，MCP“类似于连接AI与软件世界的USB接口”。

凯梅尼表示，并非所有现有设备都能直接连接MHS，因为部分设备并未配备编程接口。作为MHS项目的一部分，Anthropic正在与“众多设备制造商”合作，开发配备必要接口并预装MHS的新一代产品。与此同时，该公司也在帮助制造商为现有产品增加MHS连接功能。

凯梅尼表示：“这就是我们设想并正在奔赴的未来。未来，科学家购买这些设备后，开箱就能直接使用。这其实就是一个标准逐步普及的过程。”

Anthropic科学合作与部署负责人乔纳·库尔补充说，科学仪器往往“受制于专有解决方案，这些方案稳定性差，且常常无法满足科学家的实际需求”。MHS提供了一套标准化、易于编程的接口，旨在帮助科学家将任何模型与自己的设备连接起来。库尔表示：“我们希望避免科学家被单一供应商锁定。”

Anthropic发布MHS研究预览版之际，业界对于AI与机器人技术融合的关注度持续升温。Hugging Face也在当天推出了其首款实体AI产品——一只机器鸭，不过Anthropic表示，这款产品并未采用MHS。计划以130亿美元收购Hugging Face的英伟达（Nvidia），也长期大力推动实体AI发展。今年3月，英伟达首席执行官黄仁勋预测，未来“每家工业企业都将转型为机器人企业”。

MHS由Anthropic与位于弗吉尼亚州的生物医学研究机构霍华德·休斯医学研究所珍妮莉亚研究园区（HHMI Janelia Research Campus）合作开发。在开发过程中，来自生物科技、机器人和量子计算等领域的“少数”实验室和硬件制造商获得了提前使用MHS的机会。

合作参与方包括基因泰克（Genentech）、卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）、量子计算公司QuEra、优傲机器人（Universal Robots）、亚马逊云科技（Amazon Web Services）、斗山机器人（Doosan Robotics）、丹纳赫（Danaher）以及Hugging Face等。（财富中文网）