曾在 NVIDIA 掌舵機器人相關平台產品行銷長達 7 年的阿姆莉亞・維什瓦納特，創立早期投資公司 Techable VC，並以創辦人暨管理合夥人的身分投資具身 AI。她在 TechCrunch 播客節目《Equity》中，談到具身 AI 的範疇、機器人產業的現況，以及評估投資標的的觀點。她將機器人產業目前的狀態形容為正在重新組裝基本零件的「樂高時代」。
具身 AI 不一定得是機器人的模樣
談到具身 AI（Physical AI），許多人可能會想到人形機器人走路或跳舞的影片。然而，維什瓦納特的定義涵蓋範圍更廣。她舉出的例子包括「分子、材料、藥物」，以及在工廠產線工作的機器。
換句話說，具身 AI 談的不是機器人種類變多，而是 AI 所能作用的對象擴展到螢幕之外。能生成文字或圖像的 AI，開始觸及現實中的物質與製程。從這個角度來看，投資標的也不再限於機器人公司。事實上，她的基金布局三大領域：機器人、材料科學與生命科學。
我自己也覺得這種廣義定義很有說服力。新藥與新材料的開發，需要不斷重複試作與驗證。AI 若能參與其中，或許就能改變研究室與工廠運用時間的方式。即使看不到機械手臂，能驅動物理世界的 AI 也確實可能存在。
在 ChatGPT 時刻到來之前，先重新組裝零件
機器人領域有一項重大期待：2022 年底 ChatGPT 問世，聊天機器人的能力頓時受到矚目；有人認為，通用基礎模型也會為機器人帶來同樣的轉捩點。General Intuition 執行長皮姆・德・維特今年在《Equity》中表示，單一通用模型可能讓目前許多專用型機器人的開發變得不再必要。
維什瓦納特的看法則與此不同。她指出，致動器（動力部件）、機器人手、軟體及安全標準等基礎要素，目前仍處於重新打造的階段。這正是「樂高時代」所指的狀態。積木的形狀與規格尚未統一之前，無論設計藍圖多麼聰明，都無法打造出理想的成品。
這一點也值得讀者想一想。聊天機器人的活動範圍止於螢幕之內；機器人則會移動有重量的物體，並在人類身邊工作。若零件精度、耐用性及防止事故的標準尚未到位，光憑模型的聰明程度，還是無法進入實際工作現場。或許，這個領域真正的決勝關鍵，正是那些藏在炫目展示背後、看似不起眼的基礎建設。
投資評估著眼於缺工與醫療現場的負擔
那麼，她會根據哪些標準開出第一張支票？節目中提到，解決重大問題的事業會是最好的機會。她舉出的具體例子，是找不到員工的家族經營工廠，以及面臨職業倦怠的外科醫師。
比起技術有多新，更重要的是它要解決誰的什麼困難。這種以問題為核心的態度，不只適用於投資人，也值得想將 AI 導入事業的企業經營者與管理者參考。無論是缺工的工廠，還是疲憊不堪的醫療現場，需要的都不是話題性，而是確實能運作的機制。
她也以「有意識的自動化」（conscious automation）一詞闡述這套理念。這個說法可以理解為：自動化不只是單純取代人類工作，而是應考量現場的問題來設計。
投資人的人脈網絡也能成為創辦人的優勢
她看待創辦人的方式也令人印象深刻。她認為，VC 本身應成為創辦人的競爭優勢，也就是所謂的「護城河（moat）」。她不只提供資金，更希望能守護並推動被投資公司的業務成長。
這項理念的基礎，是她在 NVIDIA 多年來建立的人脈網絡。她表示，自己會運用這些人脈，協助評估潛在投資對象的技術，以及引介客戶。她在 NVIDIA 參與機器人相關平台 7 年的經驗，似乎同時培養了她評估技術的眼光，以及與企業建立聯繫的能力。
具身 AI 商業化的成敗，取決於與工廠、醫院、研究機構等實際工作現場的距離，這比純軟體新創更為關鍵。對創辦人來說，除了資金之外，能指引進入現場之路的投資人，應該會是強而有力的後盾。她也是最早一批離開 NVIDIA、自行創立早期投資基金的女性高階主管之一。
節目也談到美國與中國各自的優勢，以及人形機器人除了跳舞之外，還應該發揮哪些用途。機器人的未來正逐漸進入一個不再靠吸睛影片描繪，而是看重扎實落地現場的時代。
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