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！
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。
那么，MHS 究竟是怎么做到的呢？
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。
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。
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？
参考链接
[ 1 ] https://www.anthropic.com/research/claude-plays-robotics
[ 2 ] https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview
[ 3 ] https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
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