在日本，機器人不是來搶你的工作，而是填補沒人想做的職缺

實體人工智慧（Physical AI）正成為下一個主要的工業戰場，而日本的推動力更多是源於迫切的現實需求。隨著勞動力萎縮以及維持生產力的壓力倍增，企業正日益在工廠、倉庫和關鍵基礎設施中部署由 AI 驅動的機器人。

日本經濟產業省在 2026 年 3 月表示，其目標是建立國內實體 AI 產業，並在 2040 年前奪取全球 30% 的市場份額。根據該部門的數據，日本在工業機器人領域已擁有強大地位，日本製造商在 2022 年約佔全球市場的 70%。

基於與投資者和產業高層的對話，TechCrunch 探討了推動這一轉變的原因、日本的方法與美中兩國有何不同，以及隨著技術成熟，價值可能出現在何處。

勞動力短缺為主要驅動力

Woven Capital 總經理 Ro Gupta 告訴 TechCrunch，多種因素正推動日本的採用率，包括文化對機器人技術的接受度、人口壓力導致的勞動力短缺，以及在機電整合和硬體供應鏈方面的深厚工業實力。

「實體 AI 被視為一種維持連續性的工具：如何用更少的人力讓工廠、倉庫、基礎設施和服務運作持續下去？」Global Brain 合夥人 Hogil Doh 也表示：「就我所見，勞動力短缺是首要驅動力。」

日本的人口危機正在加劇。2024 年人口連續第 14 年下降；勞動年齡人口僅佔總人口的 59.6%，Doh 指出，這一比例預計在未來 20 年內將縮減近 1,500 萬人。這已經在重塑企業的運作方式：2024 年路透社/日經調查發現，勞動力短缺是推動日本公司採用 AI 的主要力量。

Salesforce Ventures 負責人 Sho Yamanaka 在接受 TechCrunch 採訪時表示：「驅動力已從單純的效率提升轉向工業生存。日本面臨著實體供應限制，由於缺乏勞動力，基本服務無法維持。鑑於勞動年齡人口萎縮，實體 AI 是維持工業標準和社會服務的國家緊急事項。」

Mujin 執行長兼共同創辦人滝野一征（Issei Takino）表示，日本正加大力度推動製造業和物流業的自動化。政府一直致力於推廣自動化，以應對勞動力短缺等結構性挑戰。Mujin 是一家日本公司，開發了讓工業機器人能自主處理揀貨和物流任務的軟體。滝野表示，Mujin 的方法以軟體為中心——特別是機器人控制平台——這讓現有的硬體能更自主、更高效地運作。

硬體優勢與系統風險

日本歷史上的卓越之處在於機器人的實體構建模組。這種優勢能否轉化為 AI 時代的競爭力，仍是一個懸而未決的問題。據日本當地的風險投資家稱，日本在致動器、感測器和控制系統等核心機器人零組件方面繼續展現強項，而美國和中國則在整合硬體、軟體和數據的全棧系統開發上進展更快。

Yamanaka 表示：「日本在高精度零組件（AI 與現實世界之間關鍵的實體介面）方面的專業知識是一道戰略護城河。控制這個觸點在全球供應鏈中提供了顯著的競爭優勢。目前的優先事項是透過將 AI 模型與這些硬體深度整合，來加速系統層級的優化。」

滝野指出，硬體能力在中國和日本最強，日本在機器人運動控制方面尤為出色，而美國則在服務層和市場開發方面領先。從歷史上看，許多美國公司利用其軟體優勢建立了整合業務（類似於蘋果），將強大的軟體平台與來自亞洲的高品質硬體相結合。然而，滝野認為這種模式可能無法完全轉化到新興的實體 AI 領域。

「在機器人技術，特別是實體 AI 中，深入了解硬體的物理特性至關重要，」滝野說。「這不僅需要軟體能力，還需要高度專業化的控制技術，這些技術需要大量時間開發，且失敗成本極高。」

WHILL 是一家總部位於東京和舊金山、生產自動駕駛個人代步工具的新創公司。其執行長杉江理（Satoshi Sugie）告訴 TechCrunch，該公司在採取更廣泛的全棧式全球擴張路徑時，正汲取日本的「物造（monozukuri）」或職人精神傳統。該公司開發了一個整合平台，結合了電動車、車載感測器、導航系統和雲端車隊管理，用於短距離和自動化運輸。杉江指出，公司同時利用日本和美國進行開發，利用日本來精煉硬體並應對人口老化需求，利用美國來加速軟體開發並測試大規模商業模式。

從試點到現實部署

政府正投入資金支持這一進程。在首相高市早苗（Sanae Takaichi）的領導下，日本已承諾投入約 63 億美元，用於加強核心 AI 能力、推進機器人整合並支持工業部署。

從實驗到實際部署的轉變已經在進行中。工業自動化仍是最先進的領域，日本每年安裝數萬台機器人，特別是在汽車產業。Doh 表示，較新的應用也開始受到關注。

「信號很簡單——是由客戶付費的部署而非供應商資助的試用、跨班次的可靠運行，以及可衡量的績效指標，如運行時間、人工干預率和生產力影響，」Doh 說。

在物流領域，企業正在部署自動堆高機和倉庫系統；在設施管理方面，檢查機器人正被用於數據中心和工業現場。

像軟銀（SoftBank）這樣的公司已經在實踐中應用實體 AI，將視覺語言模型與即時控制系統相結合，使機器人能夠解釋環境並自主執行複雜任務。

Terra Drone 執行長德重徹（Toru Tokushige）告訴 TechCrunch，在自動化系統已成為基礎的國防領域，競爭力將不僅取決於平台，還取決於由實體 AI 驅動的作戰情報。德重補充說，透過將作戰數據與 AI 相結合，Terra Drone 正致力於讓自動化系統在現實環境中可靠運行，並支持日本國防基礎設施的進步。

根據投資者和產業人士的說法，投資正從硬體轉向其他領域，企業將更多資金分配給編排軟體、數位孿生、模擬工具和整合平台。

混合生態系統的興起

日本的實體 AI 生態系統也在以不同於傳統科技顛覆模式的方式演變。產業參與者預計這將是一個混合模式，而非「贏家通吃」的動態：老牌公司提供規模和可靠性，而新創公司則推動軟體和系統設計的創新。

包括豐田汽車（Toyota）、三菱電機（Mitsubishi Electric）和本田汽車（Honda）在內的大型現有企業，在製造規模、客戶關係和部署能力方面仍保有顯著優勢。但新創公司正在編排軟體、感知系統和工作流自動化等新興領域扮演關鍵角色。

Yamanaka 表示：「新創公司與老牌企業之間的關係是一個互補的生態系統。機器人技術需要沉重的硬體開發、深厚的營運知識和大量的資本支出。透過將大企業的龐大資產和領域專業知識與新創公司的顛覆性創新相融合，該產業可以增強其整體的全球競爭力。」

Terra Drone 執行長表示，日本的國防生態系統也正從大企業主導轉向與新創公司進行更多合作。大公司仍專注於平台、規模和整合，而新創公司則在小型系統、軟體和營運方面推動開發，速度和適應性正成為關鍵的競爭因素。

像 Mujin 這樣的公司正在開發位於硬體之上的平台，實現多供應商自動化並在各產業中更快部署。包括 Terra Drone 在內的其他公司也正將類似的方法應用於自動化系統，結合 AI 和營運數據以支持大規模的現實應用。

Doh 表示：「最具防禦性的價值將掌握在那些擁有部署、整合和持續改進能力的人手中。」