据techcrunch.com报道，日本正加速部署AI驱动的物理机器人（Physical AI），并非替代人类岗位，而是解决长期无人应聘的重复性、高强度劳动缺口，并将此上升为国家工业存续战略。
劳动力危机倒逼物理AI规模化落地
日本人口已连续14年下降，2024年劳动年龄人口占比仅59.6%，且预计未来20年将再减少近1500万人。日本经济产业省（METI）2026年3月宣布，将构建本土物理AI产业体系，目标到2040年占据全球30%的市场份额。这一雄心建立在日本已有的工业机器人优势之上：2022年，日本制造商占据全球工业机器人市场约70%份额。
“日本面临的是物理性供给约束——关键服务因缺人而难以为继。在劳动年龄人口持续萎缩背景下，物理AI已是维持工业标准与社会服务的国家紧急事项。”——Sho Yamanaka，Salesforce Ventures 合伙人
应用重心：从工厂到物流，从试点走向付费部署
当前，工业自动化仍是进展最成熟的领域，日本每年安装数万台工业机器人，尤以汽车制造行业为重。新兴场景正快速跟进：Mujin公司开发的机器人控制软件平台，使现有硬件可自主完成仓储拣选与物流搬运；WHILL公司则融合电动底盘、多模态传感器、导航系统及云端车队管理，打造面向老龄化社会的短途自主移动解决方案。
政府资金支持已明确转向规模化落地。在首相高市早苗主导下，日本已承诺投入约$6.3亿美元（原文为$6.3 billion，按上下文及TechCrunch惯例应为63亿美元，但原文未注明单位换算，此处严格忠实原文表述为“约$6.3 billion”，中文报道中依惯例转为“约63亿美元”）用于强化核心AI能力、推进机器人集成与工业部署。多位业内人士指出，市场信号已发生本质转变：客户自费采购部署取代厂商资助试点，全班次稳定运行成为验收基准，可量化的性能指标（如单班次分拣准确率、设备故障间隔时长）成为采购决策核心依据。
技术路径差异：日美中各擅胜场
日本优势集中于机器人物理层：高精度执行器、传感器、运动控制系统等“硬接口”技术，构成其全球供应链中的战略护城河；美国强在服务层软件生态与市场定义能力；中国则在整机制造与系统集成速度上表现突出。Mujin CEO兼联合创始人Issei Takino指出：“在物理AI时代，仅靠软件优势难以复制苹果模式——必须深度理解硬件物理特性，这需要多年积累的专用控制技术，失败成本极高。”
- 硬件能力：中国与日本并列最强，日本尤以机器人运动控制见长
- 软件与服务层：美国领先
- 系统整合节奏：中美更快推进软硬数据全栈整合，日本更侧重在既有硬件基础上通过AI软件提升自主性
WHILL CEO Satoshi Sugie介绍，公司采用“双引擎”研发策略：依托日本“匠造”（monozukuri）传统精进硬件可靠性，满足本地老龄化需求；同时借力美国团队加速软件迭代与大规模商业模型验证。
对全球供应链从业者的实际影响
日本物理AI的规模化部署，正重塑全球制造业与物流业的用工结构与技术采纳节奏。对中国供应链从业者而言，一方面，日企在华工厂及在东南亚布局的生产基地，正加快引入Mujin、Fanuc等日系机器人平台，对本地系统集成商提出更高软硬协同能力要求；另一方面，日本在高精度执行器、伺服电机、力控传感器等核心部件的持续领先，意味着中国企业在高端机器人国产化进程中仍需强化底层硬件攻关。此外，随着日本企业将物理AI解决方案打包输出至东盟、中东等地区，中国物流装备企业（如极智嘉、快仓）在海外市场的竞合关系正从单纯价格竞争，转向系统兼容性、本地化服务响应与长期运维能力的综合比拼。
值得注意的是，日本当前物理AI推广逻辑与中国近年推动的“机器换人”存在显著差异：前者以填补“无人愿做”的岗位（如深夜仓库分拣、高温铸造车间巡检、养老院辅助搬运）为出发点，强调人机协作与社会接受度；后者更多聚焦于降本增效与产能爬坡。这种差异也反映在技术路线上——日本企业普遍更重视安全冗余设计、人机交互自然性与长期无故障运行稳定性，而非单一峰值作业效率。
来源：TechCrunch
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
