AI大模型厂商Anthropic近日正式开放Model Hardware Standard（简称MHS）的研究预览，该标准是面向AI代理的共享驱动规范，可实现AI对各类物理设备的安全识别与合规操作。当前版本优先覆盖科研场景下的实验室仪器交互需求，后续将逐步拓展至工业、消费级硬件领域，为AI代理的实体场景落地提供统一安全接口标准。
随着AI代理技术的快速成熟，产业端对AI接入物理设备的需求正在持续上涨，但不同硬件厂商的私有协议、分散的权限体系，一直是AI跨设备操作的核心阻碍，适配成本高、安全风险不可控等问题，直接拖慢了AI代理从数字场景向实体场景渗透的速度。
据AI产业研究院2026年上半年发布的统计数据，全球商用AI代理的部署量同比增长127%，但其中92%的落地场景仍集中在内容生成、办公助理、客户服务等纯数字交互领域，涉及物理设备操作的场景平均落地成本是数字场景的4.7倍，落地周期最长可达18个月。
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