最近和几位活跃在一级市场的投资人聊了不少。对比二级市场那边还在财报里挖AI降本增效的故事，一级市场自去年下半年起，呈现出完全不同的气质——某种程度上说，是一种"打破共识的疯狂"。这股热潮的引爆点很清楚：AI开始大规模从屏幕里走出来，进入真实的物理世界。大家投的项目，核心都在抢这波端侧机会。

物理世界のAIはどれほど狂っているのか？

この点については、私は業界の共通認識に比較的同意している。未来に最も競争力のあるロボット形態はおそらく三つ：人型ロボット、自動運転、ドローン。これら三つの方向性は、確かに工業ロジックの下で効率性を追求する方向を代表している。しかし、この期間を通じて気づいたのは、AIの物理世界への侵入はすでにより早期で、より細かく、より広範囲になっているということだ。

二つの実例を挙げれば、その違いがよくわかる：

一つ目は、観鳥愛好者向けのAIスマートメガネ。難しいのは物理世界の「無秩序性」にある。野外環境では、渡り鳥は機械の部品のようにおとなしく待っているわけではない。AIは数ミリ秒以内に、木影の混乱、光線の激変、鳥の翼の毎秒数十回の羽ばたきの中から、重要な形態情報を抽出し、その後数千種の種データベースとリアルタイムでマッチングしなければならない。ここで問われるのは、単なる計算能力だけでなく、動的ターゲット捕捉の精度の天井だ。

二つ目は、ガソリンスタンドのAIロボアーム。これは完全にオープンでリスクの高い物理環境に直面している。システムは数千種類の車種のタンクキャップの位置を素早く認識し、その後正確に操作しなければならない。各ステップは、AIの環境適応能力に対する厳しい試験だ。

これらのプロジェクトは一見ニッチに見えるが、実は共通の問題を露呈している：AIは極度に複雑で不確定性の高い現実環境の中でタスクを完遂しなければならない。これはデジタル世界でモデルを走らせるのとは難易度がまったく異なる。