（台泰時報8月30日電）美國人工智慧公司Anthropic進一步將生成式AI能力延伸至實體設備，推出實驗性「模型硬體標準」（Model Hardware Standard，MHS），讓大型語言模型能與製造機械、顯微鏡及其他硬體設備直接連結，並透過統一指令執行任務。這項技術目前以研究預覽形式推出，被視為Anthropic首次正式跨入「實體AI」（Physical AI）領域，目標之一是讓科學研究及先進製造流程實現全天候自動化。

MHS主要功能是建立大型語言模型與現實世界硬體之間的共通介面，包括Anthropic旗下Claude在內的AI模型，都可藉此與不同設備連線。Anthropic表示，企業過去若要讓AI控制特定硬體，通常必須由專業人員開發客製化系統，整合時間可能長達數週甚至數月；透過MHS，相關作業有機會縮短至數小時，部分情況甚至只需數分鐘。

這項標準也能讓不同種類設備使用共同指令，例如系統發出「讀取」要求後，只要硬體支援MHS，就能辨識並執行。MHS採模型中立設計，不限定使用Claude，也能搭配OpenAI等其他業者開發的大型語言模型，以及不同的開源模型，提高跨平台及跨設備整合彈性。

MHS是以Anthropic於2024年推出的「模型情境協定」（Model Context Protocol，MCP）為基礎進一步延伸。MCP原本著重讓AI透過共同標準連接軟體及各類資料來源，如今MHS則把相同概念擴展到硬體設備，使AI從處理數位資訊進一步走向操作實體機器。

不過，現有硬體並非全部能立即接入MHS，部分設備缺乏必要的程式介面。Anthropic目前正與多家設備製造商合作，開發預先具備相關介面的新產品，同時協助既有設備增加MHS連線能力，希望未來研究人員購買設備後，即可直接與AI系統整合使用。

實體AI也正成為科技業競逐的新領域。Hugging Face同期推出旗下首款實體AI產品Microduck機器鴨；Nvidia也持續投入相關布局。Anthropic則與美國維吉尼亞州HHMI Janelia Research Campus共同開發MHS，並已讓部分實驗室及硬體業者提前測試，應用範圍涵蓋生物科技、機器人及量子運算。

參與合作或測試的機構包括Genentech、卡內基美隆大學、QuEra、Universal Robots、Amazon Web Services、Doosan Robotics、Danaher及Hugging Face。隨著AI模型開始直接連結實驗室及生產設備，MHS能否成為跨品牌硬體共同採用的技術標準，將是實體AI後續發展的重要觀察方向。

圖片來源：Bangkok Biz News