當 Vibe coding 席捲軟體開發圈，讓非工程背景的使用者得以透過自然語言生成網站與應用程式，一批新創如今正試圖把這套的模式延伸到硬體開發。
近期，AI 寫程式新創 Lovable 投資了丹麥硬體新創 Atech，而被稱為「硬體版 Cursor」的 Schematik，則獲得 Anthropic 生態支持與 Lightspeed 投資。這些新工具的共同點，是希望讓使用者不只生成軟體，而是直接透過自然語言打造硬體原型（prototype）、IoT 裝置，甚至未來的人形機器人。
Lovable 投資 Atech：AI 開始降低硬體開發門檻
根據《TechCrunch》報導，Lovable 近期參與丹麥硬體新創 Atech 的 80 萬美元 Pre-Seed 輪融資，投資方還包括 a16z 旗下 scout 基金、Sequoia Scout Fund 與 Nordic Makers。
使用者可以先向 Atech 購買對應專案的入門套件，再透過網站上的 AI 對話介面描述想製作的裝置，系統便會生成對應程式碼與控制邏輯，協助完成可運作的原型。
Atech 客戶體驗負責人 Gustav Hugod 向《TechCrunch》表示，用戶群跨度極廣，從「4 歲小孩製作玩具車」，到需要精密電壓感測的氫能工廠都有。
Atech 工具試圖解決的，是硬體開發長期存在的高門檻問題。因為相較於軟體開發，硬體原型往往需要電路知識、MCU 與感測器控制、PCB 設計、電源管理、韌體開發與相容性測試，而這些能力高度依賴資深工程師與 EDA 設計流程。但 Atech 認為，隨著 AI 降低軟體開發門檻，硬體世界也會出現類似變化，「在一個民主化的世界裡，硬體必須讓所有人都能接觸。」
Schematik 竄起、Anthropic 也想參與
另一個受到矚目的案例，則是被外媒稱為「硬體版 Cursor」的 Schematik。根據《WIRED》報導，Schematik 創辦人 Samuel Beek 最初只是想自己做一個電動門鎖，但他依照 ChatGPT 提供的接線方式操作後，最終燒掉家中所有保險絲。
原因在於，LLM 雖然能生成接線與控制邏輯，但不一定真正理解電子工程中乾接點與濕接點的差異，最終導致電路配置錯誤。這場差點「炸掉家裡」的經驗，反而成為 Schematik 的起點。
Beek 後來改用 Anthropic Claude，並進一步開發出 Schematik，希望讓 AI 不只會生成程式，而是真正理解硬體設計。
Schematik 的使用方式，幾乎就是硬體版 Vibe coding。使用者只需描述想做的裝置，系統便會推薦：感測器、線材、零件、控制模組、購買連結、接線方式，甚至一步一步引導組裝流程。當 Beek 在社群平台 X 上分享這個概念後，很快引發 maker 社群關注。有人用它做 MP3 播放器，也有人製作類似電子寵物的 Claude coding companion。Schematik 目前已獲創投公司 Lightspeed Venture Partners 投資 460 萬美元。
Vibe coding 正從數位工作流走向 Physical AI
更值得注意的是，Anthropic 工程師 Felix Rieseberg 近期在社群平台上分享，Claude 已新增 Bluetooth API，允許開發者打造能與 Claude 互動的硬體裝置。這代表 Anthropic 也開始把 Physical AI 的開發者生態納入戰略佈局。
不過，當 AI 開始控制硬體，風險也與純軟體世界不同。Vibe coding 在軟體領域已累積了安全疑慮的前車之鑑：AI 生成的程式碼可能暗藏嚴重漏洞，到了硬體領域，風險可能更為直接，Beek 本人就是最好的示範。
Beek 對此採取了明確的技術邊界策略：Schematik 目前僅支援 3V 至 5V 的低電壓架構，足以驅動物聯網裝置或音樂播放器等小型產品，但刻意限制在安全範圍內。他表示，電子電路有一個相對可驗證的特質：「對語言或圖像來說，大型語言模型對什麼是對的、什麼是錯的相當主觀。電子學的好處是它是純粹的物理定律，所以你實際上可以進行驗證。」
過去兩年，AI coding 主要解決的是網站生成、App 開發、SaaS Workflow、API Orchestration 等數位工作流，但現在開始觸及感測器、IoT、MCU 等實體世界系統。隨著 Lovable、Anthropic 相繼投入資源，下一波 AI 應用競賽的賽場，可能不再只是誰能更快生成一個網站，而是誰能更安全、更準確地把想法轉化為一個真實可運作的裝置。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《TechCrunch》、《Wired》，首圖來源：AI 工具生成
