Anthropic 发布了模型硬件标准（Model Hardware Standard，简称 MHS）的首阶段研究预览，尝试为 AI 操作显微镜、液体处理仪、机械臂等物理设备建立一套通用接口。从 Genentech 的泡沫故障，到 QuEra 的激光恢复，再到生物实验中的复现偏差，这些案例共同勾勒出 AI 进入物理实验室后的一条现实边界：AI 更适合分析问题、提出方案和寻找新的处理策略，而真正执行具体动作，仍然需要经过调度和验证，并尽可能交给确定性系统完成。恩和科技的 BPL 试图搭建 Physical AI 进入物理世界的标准接口，BPL 及其生成管线 BPL-COGEN，为生物实验协议建立了一套形式化的语言体系，其中 AI 负责生成，BPL-COGEN 负责仿真与验证，共同解决当前 AI 驱动实验设计与可复现物理执行之间的速率限制环节。