北京
在英伟达机器人平台做了七年产品营销的Amulya Vishwanath，现在自己出来做投资了。她给当下机器人行业的判断是：还处在"乐高时代"——执行器、机械手、软件、安全标准这些基础积木，都还在重新搭。
这个说法，直接怼上了另一派人的预期。那派人相信，有了通用基础模型，机器人马上就要迎来自己的"ChatGPT时刻"——就像2022年底那个能力吓人的聊天机器人发布时一样。General Intuition的CEO Pim de Witte今年早些时候就对Equity表示，一个单一的通用基础模型会让今天大量专用机器人的工作变得多余，那就是那个时刻。
Vishwanath不这么看。她现在的新身份是Techable VC的创始人兼管理合伙人，正在写自己的第一批支票。在TechCrunch的Equity播客里，她和Dominic-Madori Davis聊了自己把钱投在哪儿，也聊了她作为最早从英伟达出来、自己搞早期基金的女高管之一，学到了什么。
她投的方向叫"物理AI"，横跨机器人、材料科学和生命科学。但她对这个词的定义，比大多数人宽得多。
物理AI不只是机器人
在她的框架里，物理AI可以是"一个分子、一种材料、一种药物"，也可以是工厂流水线上的一台机器。机器人只是其中一类载体，不是全部。
她还提到一个概念叫"有意识的自动化"（conscious automation）。这个词她没有展开成技术定义，但指向的是自动化该解决什么、不该解决什么。
那什么样的机会算好机会？她的答案很具体：解决大问题的。比如找不到工人的家族工厂，比如面临职业倦怠的外科医生。这两类场景的共同点是——需求真实存在，而且不是靠堆一个通用模型就能糊弄过去的。
她要创始人把VC当护城河
Vishwanath对创始人的一个期待是：把投资人当成自己的护城河，而不只是账上的一笔钱。
这话从她嘴里说出来不算空谈。在英伟达的七年，她攒下了一张网——现在做尽调和给被投企业介绍客户，用的就是这张网。这也是她认为自己区别于其他早期基金的地方。
至于中美各自的优势在哪，她在播客里也给了判断。另外她还提了一句：人形机器人不该只会跳舞。
这句话放在"乐高时代"的语境里，其实挺扎人。跳舞是演示，是流量，是融资路演上的高光片段。但执行器、机械手、安全标准这些没人拍视频的东西，才是决定这个行业能不能真正跑起来的部分。
所以问题回到那个分歧上：通用基础模型会不会让专用机器人工作变得多余？Vishwanath的"乐高时代"说法，本质上是在说——积木还没搭完，谈什么时刻。
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