前沿简报AI for Science · 新闻特写2026.10.28

新闻特写 · Anthropic

AI 开始
走进实验室

Anthropic 给 20 家顶尖科研机构送上 AI 助手:从帮忙写代码,到亲手做实验

20家合作机构
450+家机构拿到免费 AI 额度
800+个研究项目在用
2025.05计划开始的时间
3 个关键词
实验台上的机械臂、显微镜和移液机器
图 1 |AI 正在走进实验室:机械臂、显微镜和移液机器可以由 AI 统一指挥AI 生成示意图

0230 秒看懂

先用 30 秒,看懂这件事。

早在 2025 年 5 月,Anthropic 就开始给一个个科学家发 Claude 额度,也就是免费使用 Claude 这个 AI 的“使用次数”,像给科学家发了一张 AI 流量卡。现在它换了做法:直接和 20 家给科研出钱的机构、顶尖研究所和大型研究项目合作。AI 也不再只是帮忙写代码、读论文,而是开始自己动手做实验。

01 · 仪器

机械臂和显微镜

AI 能自己操作实验仪器了

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01 · MHS

Anthropic 和 HHMI Janelia 研究园区一起做了 MHS(模型硬件标准)。它像一套“通用插头”,让 AI 智能体能安全地直接操作显微镜、移液机器和机械臂。现在还是研究预览版,先给少数人试用。

02 · 数据

几个月变成几个小时 几个 月 小时

分析数据:几个月变成几个小时

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02 · 艾伦研究所

艾伦研究所(Allen Institute)有大量公开的大脑、细胞和免疫系统数据。他们用 Claude 组了一个多智能体团队:好几个 AI 分工合作,像一个小组各管一摊。原本要人工做几个月的分析,现在几个小时就够了。

03 · 规模

从一位科学家到一张机构网

从帮一个人,到帮一大片

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03 · 公共品

2025 年 5 月刚开始时,主要帮单个科学家。现在由资助方(给科学研究出钱的机构)把 AI 额度转发给有好点子的研究者。做出来的数据、软件、标准和工具库都要免费公开,大家都能用(这叫开源,也叫公共品)。

图 2 |三张卡片的插图:机械臂和显微镜;“几个月”变成“几小时”;从帮一个人,到连成一张网。点卡片可翻面。

以前 · 01

给一个个科学家发免费额度

以前 · 02

AI 帮科学家写代码、读论文

现在 · 01

和资助方、研究所合作,覆盖整个科研圈

现在 · 02

AI 动手操作仪器、做实验,帮忙做发现

图 3 |范式转变:左边是以前,右边是现在。拖动中间的圆钮,或用方向键移动。
AI 不再只是坐在电脑前帮忙,它开始走到实验台前。

03合作名单

20 家合作方,分成四类。

资助方拿到额度后,转发给它们支持的研究者;研究所在自己内部用;研究项目直接拿到额度。点标签或圆点切换类别,点卡片看详情。

18 家新合作方 + 2 家早期合作方 = 20 家

图 4 |合作方网络。中间是 Claude,四组分别是资助方、研究机构、研究项目和早期合作方;高亮的一组跟着下面的标签走。

04MHS 与时间线

MHS:让 AI 直接操作仪器的“通用插头”。

以前,每台仪器说的“语言”都不一样,要专人写程序当翻译。MHS 定了一套统一规则:每台仪器只需要两种动作,“读”(看仪器测到了什么)和“写”(让仪器去做什么)。不管用哪家的 AI,只要仪器能用程序控制,就能接进来。

以前

以前:每台仪器说不同的话,要人翻译 ? 翻译员 ◇▲● ≈∑∫ #&%

每台仪器说一种“话”,AI 听不懂,要专人在中间当翻译。

现在

现在:一个通用插头,AI 直接和所有仪器对话 读 · 写 MHS

一个“通用插头”,AI 直接和所有仪器对话,不用人翻译。

图 7 |MHS 前后对比。以前:每台仪器“语言”不同,要人在中间翻译。现在:接上 MHS 这个通用插头,AI 自己就能听懂、操作仪器。

接好一套仪器要多久

以前几周~几个月 用 MHS几小时~几分钟

以前接好一套仪器要几周到几个月,现在几小时,甚至几分钟。

  • 怎么控制
    三种方式:MCP(一种让 AI 连接工具的通用规则)、命令行、代码文件(API)
  • 兼容
    不挑 AI 模型,任何能用程序控制的仪器都能接
  • 说明书
    每个驱动里写着人话标签,自动生成仪器“说明书”:能测什么、能调什么、安全上限是多少
  • 摸索
    AI 像科学家一样边试边学:调一下激光 → 用相机看看 → 再调。学会后写成固定脚本,下次照做就行
看指令怎么走(流程图)
AI 智能体Claude MHS 通用插头 读 · 写 显微镜Microscope 移液机器Liquid handler 机械臂Robot arm AI 智能体Claude MHS 通用插头 读 · 写 显微镜 移液机器 机械臂

写:AI 发出指令读:仪器送回数据

图 8 |指令怎么走:AI 通过 MHS 给仪器下指令,仪器再把测到的数据送回 AI。

早期成果

卡内基梅隆大学

约 3 倍

做药物剂量实验(看不同剂量的药效果怎样)快了约 3 倍。

QuEra · 量子计算机

99.3%

激光跑偏时,AI 99.3% 的时候能自己把它“调回正轨”,不用人帮忙。

Genentech · 药企

3 台仪器

AI 指挥移液机器、机械臂和读板仪,自动测出蛋白质浓度。

HHMI Janelia

7 → 1

一个显微镜平台原本要开 7 个不同的软件,现在统一成一套。

注意:AI 对真实物理世界的理解还有限,仍需要专家在旁边把关。没有程序接口的仪器暂时接不进来;正式开源前,团队还在做安全评估。

时间线 · 17 个月:从发“流量卡”到走进实验室

  1. 2025.05

    计划开始,给单个科学家发 Claude 免费额度

  2. 2026.08.27

    MHS 研究预览版开放,先给少数人试用(和 HHMI Janelia 合作)

  3. 2026.10.28

    扩大到 20 家资助方、研究所和研究项目

  4. 下一步

    MHS 计划开源(免费公开);继续找更多全球合作方

图 9 |AI for Science 计划的时间线。虚线圆点是还没发生的计划。

05医学视角

编辑点评 · Editor's Take

这对医学意味着什么?

用放大镜找出不一样的 DNA 字母 ACGT G AGC 致病吗?
像用放大镜找出 DNA 里那个“不一样的字母”。

罕见病诊断

很多罕见病是某个基因上的小差别引起的。gnomAD(80 多万人的 DNA 数据)和人群基因组学中心,能帮医生更快找到是哪个基因出了问题。

两家医院的肿瘤细胞照片可以直接比较 医院 A 医院 B
两家医院拍的肿瘤细胞照片,标准一样,可以直接放在一起比。

肿瘤病理

病理就是在显微镜下看细胞、判断病情。AstroPath 让各家医院拍的肿瘤细胞照片可以直接比较,这样的数据正适合交给 AI 一起分析。

人提问并检查,AI 动手做 ?
人负责提好问题、检查每一步;AI 负责跑数据、做实验。

研究方式在变

AI 能跑数据、做实验以后,人的重点会变:更要会提好问题,也要检查 AI 的每一步。

AI 帮科学家的方式,正从“写代码、读论文”,变成“动手做实验、帮忙做发现”。