物理人工智能正在成为下一个主要的工业战场之一，日本的推动更多是出于必要性。随着劳动力的减少和维持生产力的压力越来越大，公司越来越多地在工厂、仓库和关键基础设施中部署人工智能驱动的机器人。

日本经济产业省说2026年3月，中国的目标是建立国内物理人工智能领域，并在2040年占据全球市场30%的份额。该国在工业机器人领域已经占据了强势地位，日本制造商到2022年将占据全球市场约70%的份额，据该部称。

基于与投资者和行业高管的对话，TechCrunch 探讨了推动这一转变的因素、日本的做法与美国和中国有何不同，以及随着技术的成熟，价值可能会出现在哪里。

受劳动力短缺的推动 

Woven Capital 董事总经理 Ro Gupta 告诉 TechCrunch，有几个因素正在推动日本的采用，包括对机器人技术的文化接受度、人口压力导致的劳动力短缺，以及机电一体化和硬件供应链的深厚工业实力。

“物理人工智能被视为一种连续性工具：如何以更少的人员保持工厂、仓库、基础设施和服务运营的运行？”Global Brain 普通合伙人 Hogil Doh 也表示。“据我所知，劳动力短缺是主要驱动因素。”

日本的人口统计紧缩正在加速。人口减少了2024 年连续第 14 年;那些处于工作年龄的人只占59.6%Doh 指出，在未来 20 年内，这一比例预计将减少近 1500 万。它已经在重塑公司的运营方式：2024 年路透社/日经调查发现劳动力短缺是推动日本企业采用人工智能的主要力量。

“驱动因素已从简单的效率转向工业生存，”Salesforce Ventures 负责人 Sho Yamanaka 在接受 TechCrunch 采访时表示。– 日本面临着物质供应限制，由于缺乏劳动力而无法维持基本服务。鉴于劳动年龄人口不断减少，物理人工智能是维持工业标准和社会服务的国家当务之急。”

Mujin 首席执行官兼联合创始人 Issei Takino 表示，日本正在加大力度推进制造和物流领域的自动化。政府一直在推动自动化，以解决劳动力短缺等结构性挑战。日本公司 Mujin 开发了软件，可以让工业机器人自主处理拣选和物流任务。泷野说，Mujin 的方法以软件为中心，特别是机器人控制平台，使现有硬件能够更自主、更高效地执行。

硬件实力、系统风险

日本历来表现出色的领域是机器人技术的物理构建模块。这种优势是否会转化为人工智能时代是一个更开放的问题。据日本风险投资家称，日本继续展示其在执行器、传感器和控制系统等核心机器人组件方面的实力，而美国和中国正在更快地发展机器人技术。开发全栈系统集成硬件、软件和数据。

“日本在高精度部件方面的专业知识——人工智能与现实世界之间的关键物理接口——是一条战略护城河，”山中伸弥说。– 控制此接触点可以在全球供应链中提供显着的竞争优势。当前的首要任务是通过将人工智能模型与该硬件深度集成来加速系统级优化。”

泷野说，中国和日本的硬件能力最强，其中日本在机器人运动控制方面尤其强大，而美国在服务层和市场开发方面处于领先地位。从历史上看，许多美国公司都利用其软件优势来建立综合业务——类似于苹果公司——将强大的软件平台与来自亚洲的高质量硬件结合起来。然而，泷野说，这种模型可能无法完全转化为新兴的物理人工智能世界。

“在机器人技术中，特别是在物理人工智能中，深入了解硬件的物理特性至关重要，”Takino 说。– 这不仅需要软件功能，还需要高度专业化的控制技术，而这些技术需要大量时间来开发，并且失败成本很高。 –

总部位于东京和旧金山的 WHILL 是一家生产自动驾驶个人移动车辆的初创公司，首席执行官 Satoshi Sugie 告诉 TechCrunch，该公司正在借鉴日本的“monozukuri”或工艺传统，采取更广泛、全栈的方式进行全球扩张。该公司开发了一个集成平台，结合了电动汽车、车载传感器、导航系统和基于云的车队管理，用于短途和自动运输。Sugie指出，该公司正在利用日本和美国的力量进行发展，利用日本来完善硬件并满足人口老龄化的需求，利用美国来加速软件开发和测试大规模商业模型。

从试点到实际部署

政府正在投入资金支持这一举措。在首相高市早苗的领导下，日本承诺63亿美元用于加强核心人工智能能力，推进机器人集成并支持产业部署。

从实验到实际部署的转变已经在进行中。工业自动化仍然是最先进的领域，其中日本每年安装数以万计的机器人，特别是在汽车领域。Doh 表示，较新的应用程序也开始受到关注。

“信号很简单——客户付费部署而不是供应商资助的试验、全班次可靠运行以及可衡量的性能指标，例如正常运行时间、人工干预率和生产力影响，”Doh 说。

在物流方面，公司正在部署自动化叉车和仓库系统，而在设施管理方面，检查机器人正在数据中心和工业现场使用。

公司喜欢软银已经在实践中应用物理人工智能，将视觉语言模型与实时控制系统相结合，使机器人能够解释环境并自主执行复杂的任务。

Terra Drone 首席执行官 Toru Tokushige 告诉 TechCrunch，在国防领域，自主系统正在成为基础，竞争力不仅取决于平台，还取决于物理人工智能驱动的操作智能。Tokushige 补充说，通过将操作数据与人工智能相结合，Terra Drone 致力于使自主系统能够在现实环境中可靠运行，并支持日本国防基础设施的进步。

据投资者和行业消息人士称，投资正在转向硬件以外的领域，企业将更多资金分配给编排软件、数字孪生、模拟工具和集成平台。

混合生态系统的兴起

日本的物理人工智能生态系统也在以不同于传统技术颠覆模式的方式发展。行业参与者期望的是一种混合模式，而不是赢家通吃的动态，老牌公司提供规模和可靠性，而初创公司则推动软件和系统设计的创新。

丰田汽车公司、三菱电机和本田汽车等大型现有企业在制造规模、客户关系和部署能力方面保持着显着优势。但初创公司正在编排软件、感知系统和工作流程自动化等新兴领域发挥关键作用。

“初创企业和老牌企业之间的关系是一个相互补充的生态系统，”山中伸弥说。– 机器人技术需要大量的硬件开发、深厚的运营知识和大量的资本支出。通过将大公司的庞大资产和领域专业知识与初创公司的颠覆性创新相融合，该行业可以增强其集体全球竞争力。

Terra Drone 首席执行官表示，日本的国防生态系统也正在从大公司的主导地位转向与初创公司加强合作。大公司仍然专注于平台、规模和集成，而初创公司则推动较小系统、软件和运营的开发，速度和适应性成为关键的竞争因素。

Mujin 等公司正在开发位于硬件之上的平台，以实现多供应商自动化和跨行业更快的部署。包括 Terra Drone 在内的其他公司正在将类似的方法应用于自主系统，将人工智能和操作数据结合起来，以大规模支持现实世界的应用程序。

“最有说服力的价值将属于拥有部署、集成和持续改进的人，”Doh 说。