AI范儿 · 深度长文⏱ 5 分钟
最近国产模型卷得非常厉害,紧接着办公智能体大战又如火如荼,美国那边反而似乎没啥大的动静。
但是这一周发布了一个东西,我觉得值得大家高度关注。那就是一个叫MHS(Model Hardware Standard,模型硬件标准)的东西。
而发布这个的,正是那家牛逼又有点傲娇的公司 Anthropic。
这是啥玩意?简单来说:Claude 开始控制实验仪器,AI Agent 正在从电脑走进现实世界。
这家公司虽然几个月没有发布新模型了,但看来一直在悄悄做一件更大的事:它不只想造最好的 AI,还想定义 AI 怎么连接这个世界。
先是 MCP,现在是 MHS。
如果说 MCP 是让 AI 连接软件世界,那么 MHS,就是开始让 AI 连接现实世界,Anthropic 正在尝试给 AI 世界造一个 USB。
AI 模型 MCP 连接软件世界 数据库 · 文件 · 软件工具 MHS 连接现实世界 机械臂 · 实验仪器 · 硬件设备
▲ 图:MCP 与 MHS 连接的对象
而这,我认为比发一个模型还重要。
01MCP,只是第一次
稍微了解一点 AI 这个行业的人,应该都知道 MCP。
那是两年前推出的,而且也是 Anthropic,当时它看起来一点也不起眼。
MCP 想干啥呢?说白了,就是给 AI 连接数据库、文件和各种软件工具,制定一套统一的接口。
但当时做这件事的,以及后来跟进的,并不只有 Anthropic 一家公司。大家都是竞争对手,凭什么用对方的标准?
所以一开始,很多人(包括我)并不看好这玩意。
但后来的发展,却让人非常意外。
MCP 很快走出了 Claude 自己的生态。ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot、Cursor、VS Code 以及几乎所有的国内 AI 产品都已经支持它。
Anthropic 后来甚至把 MCP 捐给了 Linux Foundation 旗下的 Agentic AI Foundation。
MCP 现在已经成了事实上的行业标准。
模型会不断更新,也随时会被替换。但标准一旦被行业广泛采用,影响往往持续得更久。
02这一次,AI 开始伸出"手"
MHS 做的事情,说起来其实和 MCP 很像。
只不过 MCP 连接的是软件,而 MHS 连接的是现实世界里的机器。
AI 进入现实世界,又正是当前以及未来最重要的发展方向,这个卡位战有多重要就不用多说了。
Anthropic 在官方信息里面展示过一个很有意思的实验。
Claude 控制实验设备调整激光,然后通过摄像头观察激光束的位置变化。
调一下,看一眼;再调一下,再看一眼。
几轮下来,它竟然摸清了操作和结果之间的关系,最后甚至把自己学到的方法写成了一段确定性的程序,以后可以直接一条命令完成激光校准。
所以整个过程已经变成:操作现实世界 → 观察结果 → 判断 → 再操作。
CLAUDE 的激光校准循环 01 调整设备 02 摄像头观察 03 判断结果 04 再操作
▲ 图:Claude 调整激光设备的循环
现在每一种机械臂、显微镜、移液器、检测设备,都可能有自己的控制方式。想让 AI 使用它们,开发者得一个一个适配。
MHS 想做的,就是把中间这一层统一起来。
如果说 MCP 解决AI 怎么和外部软件、数据以及工具打交道。
那么,MHS 处理的是另外一头:AI 怎么操作机械臂、显微镜和实验仪器等。
过去我们说 Agent 再聪明,本质上还是一个住在电脑里的"数字员工"。现在,它开始有手,也开始有眼睛了。
这个事情不容小觑,就拿人形机器人来说,现在全球 84.7% 的人形机器人产自中国。
如果 MHS 未来扩展到人形机器人,并成为广泛采用的硬件接口标准,而标准的治理和版本演进又长期由美国公司主导,中国企业就可能在接口兼容和生态话语权上受制于人。
当然,现在就说这些机器人都会使用 MHS,还太早。
03真正重要的,是那个"USB"
这也是我觉得 MHS 最有意思的地方。
很长一段时间以来,我们关注一个 AI,都在看跑分、Benchmark、排行榜、或者谁更便宜:Claude 又超过 GPT 了吗?国产的有没有跟上?斩杀线又变成谁了?
就像大家看到的,模型能力本质上是一场永远不会结束的比赛。今天你领先 5%,过两天别人可能就追上来了,谁也没法在王座上哪怕是坐上半年。
标准不是。
最近国产模型进步得非常快,版本发布也非常密集。但作为大家标杆的 Anthropic 反而没什么声音。
它不仅没发新的模型,也不像以前一样疯狂迭代功能,却在另一个层面连续下注:先是已经形成生态的 MCP,现在又是 MHS。
这其实是两种完全不同的竞争。当其他人还在争谁的模型更强,它已经开始争另一件事:未来所有模型,到底按照谁定义的方式连接这个世界。
想想 USB、蓝牙、WiFi、4G 这些标准吧。
标准的重要性早已是共识,这方面中国也一样在努力,根据工信部最新的信息,中国已经成功研发了近 200 项人工智能的关键标准。
04现在还早
MHS 只是开始,现在就把它称为"硬件世界的 MCP",显然还太早。而且我相信跟 MCP 一样,也会出现很多的竞争者。
它目前只是一个 Research Preview,实际应用场景也很有限。更何况现实世界涉及安全、实时控制、硬件差异等一大堆问题,比调用一个软件 API 复杂得多。
MHS 能否像 MCP 一样成功,没人知道。标准这东西,先发优势不等于赢。
但不可否认的是,这是一个极其重要的事情,而且它已经成功过一次。
05Anthropic 想要的,可能比 Claude 更大
今天的 MHS,可能就像两年前刚发布的 MCP。看起来只是一个属于开发者和实验室的小众技术标准。
如果这件事做成,MHS 的影响范围可能比 MCP 更大。
我们不妨想象一种结果。
几年以后,你走进一家实验室、一座工厂,里面有几十种机器。机械臂来自一家厂商,摄像头、检测设备、运输机器人、自动化仪器又分别来自不同公司。
它们长得完全不一样,做的事情也完全不一样。它们都默认留着同一种 AI 能够理解的"插口"。
又或者,越来越多的工作已经交给机器人来完成。有干家务的、在工厂干活的,也有当教师、交警、医生的……它们干的活不一样,生产商也来自世界各地。
但它们也默认使用同一种“插口”。
上面接什么模型,反而没有那么重要了。可以是 Claude、GPT、DeepSeek 或者随便哪个模型。
就像今天没人会因为换了一台电脑,就重新发明一次鼠标接口。
如果真有这么一天,再回头看 MHS,Anthropic 留给这个行业的,可能就不只有 Claude。
资料来源: https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview
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