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近日
Anthropic宣布
以研究预览形式
发布“模型硬件标准”
(Model Hardware Standard
简称MHS)
面向科学、机器人及制造业领域的
开发者开放测试
一些媒体认为
这标志着Anthropic首次公开进军
具身智能与物理AI领域
“硬件版MCP”
物理AI是指
能够感知物理世界
在其中执行复杂动作
并持续学习的AI系统
典型应用就是
具身智能
根据相关信息
MHS本质上是一个
面向物理硬件的
标准化驱动程序和通信协议
让AI智能体能够安全地
发现、连接和操作物理设备
以工厂机械臂为例
硬件厂商可在MHS规范中
明确定义
AI操控该机械臂的安全边界
例如限制运动速度或角度
从而在赋予AI操控能力的同时
规避安全风险
MHS的战略逻辑
与Anthropic此前推出的
模型上下文协议(MCP)
一脉相承
2024年
Anthropic宣布开源
“模型上下文协议”
核心价值在于
提供了一个通用的数据接入标准
旨在简化
大模型与各类数据源之间的
连接过程
借助这一协议
大模型与GitHub、Slack
本地文件系统、数据库等软件环境
能够被打通
有分析认为
Anthropic此次以
“硬件版MCP”的定位推出MHS
就是试图在物理设备互联领域
复制MCP的成功路径
即MHS尝试用一套统一标准
把原本彼此割裂的硬件
纳入Agent的操作范围
让AI赋能科学研究
据媒体报道
通常情况下
实验室或制造工厂
需要数周甚至数月的时间
来搭建和集成硬件
大多数设备之间无法直接通信
因此需要专家构建
定制化的集成方案
MHS则可以将这种集成工作
缩短至数小时甚至数分钟
此外
通过将AI
融入这些工具
MHS还能够帮助
研究人员和工程师
更轻松地协调
自主的、全天候的实验和工作流程

Anthropic称
在早期测试中
MHS在生物医药、量子计算
和高级制造等核心硬科技领域
表现出了极强的提速能力
物理AI发展前景广阔
当前
人工智能正从数字世界的
“文字生成”和“图像识别”
加速迈向物理世界的
“执行与操控”
巴克莱银行此前发布的报告预测
到2035年
AI驱动的机器人
与自主机器市场
有望成长为万亿美元级别的赛道
谷歌、OpenAI
及英伟达等AI企业
也在同步布局
面向机器人领域的AI模型与软件
有数据显示
近18个月内
超百亿美元资金流入物理AI赛道
英伟达CEO黄仁勋多次判断
物理AI有望撬动
数万亿美元级别的实体经济
……
对于MHS未来前景
有分析认为
当前
MHS仅小范围研究预览
大规模商业化尚远
接下来
开源节奏将决定其生态成败
如果主流设备厂商不愿适配
那么MHS只是一套纸面规范
撰文:朱昱晗 编辑:张晨昊 排版:李飞 统筹:李政葳
参考:科技日报、人民邮电报、华尔街见闻、IT之家、新智元、机器之心
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