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来源：投资界
Claude开始接管物理世界，能用机械臂阻拦5000万美元打款了
继昨天下午线上阻止「今日瓜男」转账5000万后，Claude又在今天凌晨整了一个颇有《超体》意味的新发布——
这一次，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。
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。
之所以说它有点像《超体》，是因为借助这套接口，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。
在官方的展示的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。
也就是说，当大家还在猜Anthropic会不会把Claude塞进某台机器人身体里时，MHS直接换了一个思路：
Claude未必需要一副固定的身体，所有接入MHS的硬件，都可以临时成为它的身体——
超体，真要来了！
01、MHS是啥？
在实现超体之前，我们不妨先看看这个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。
为了让我们这些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，属于是既费心又费力。
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。
配资助手那么，MHS究竟是怎么做到的呢？
02、MHS工作原理
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。
03、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。
04、One more thing
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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