--- title: "在日本，机器人并不是来抢你的工作，而是用来填补那些无人愿意从事的职位" type: "News" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/281712493.md" description: "日本正在推进物理人工智能，以应对劳动力短缺并维持生产力，目标是到 2040 年占据全球市场的 30% 份额。该国在全球工业机器人市场中占有 70% 的份额，正在工厂和物流中部署人工智能驱动的机器人。推动这一转变的因素包括对机器人技术的文化接受度和人口压力。日本在机器人组件方面的专业知识提供了竞争优势，但将人工智能与硬件集成仍然是一个挑战。政府推动自动化以应对结构性挑战，强调在劳动力下降的背景下维持工业标准和社会服务的紧迫性" datetime: "2026-04-05T14:00:33.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/281712493.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/281712493.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/281712493.md) --- # 在日本，机器人并不是来抢你的工作，而是用来填补那些无人愿意从事的职位 物理人工智能正在成为下一个主要工业战场之一，而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加大，企业越来越多地在工厂、仓库和关键基础设施中部署人工智能驱动的机器人。 日本经济产业省在 2026 年 3 月表示，计划建立国内物理人工智能产业，并在 2040 年前占据全球市场的 30% 份额。根据该省的数据，日本在工业机器人领域已经占据了强势地位，2022 年日本制造商占全球市场的约 70%。 根据与投资者和行业高管的对话，TechCrunch 探讨了推动这一转变的原因、日本的做法与美国和中国的不同之处，以及随着技术成熟可能出现的价值。 ## **受劳动力短缺驱动** 多种因素推动了日本的采用，包括对机器人技术的文化接受度、由于人口压力导致的劳动力短缺，以及在机电一体化和硬件供应链方面的深厚工业实力，Woven Capital 的董事总经理 Ro Gupta 告诉 TechCrunch。 “物理人工智能被视为一种持续工具：如何在人员减少的情况下保持工厂、仓库、基础设施和服务运营的正常运转？” 全球脑的合伙人 Hogil Doh 也表示。“从我所看到的，劳动力短缺是主要驱动力。” 日本的人口危机正在加速。2024 年，人口连续第 14 年下降；劳动年龄人口仅占总人口的 59.6%，预计在未来 20 年内将减少近 1500 万。Doh 指出，这已经在重塑企业的运营方式：2024 年路透社/日经的调查发现，劳动力短缺是推动日本企业采用人工智能的主要力量。 “驱动力已经从简单的效率转向工业生存，” Salesforce Ventures 的负责人 Sho Yamanaka 在接受 TechCrunch 采访时表示。“日本面临着物理供应限制，基本服务无法因劳动力不足而维持。考虑到劳动年龄人口的减少，物理人工智能是维护工业标准和社会服务的国家紧迫问题。” Techcrunch 活动 旧金山，加州 |2026 年 10 月 13-15 日 根据 Mujin 首席执行官兼联合创始人 Issei Takino 的说法，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，以应对劳动力短缺等结构性挑战。Mujin 是一家日本公司，开发了可以让工业机器人自主处理拣选和物流任务的软件。Takino 表示，Mujin 的方法集中在软件上——特别是机器人控制平台——使现有硬件能够更自主和高效地运行。 ## **硬件优势，系统风险** 日本在机器人技术的物理构建块方面历来表现出色。这个优势是否能转化为人工智能时代的竞争力仍然是一个开放的问题。根据日本的风险投资家，国家在核心机器人组件如执行器、传感器和控制系统方面继续展现出实力，而美国和中国则在更快地开发集成硬件、软件和数据的全栈系统。 “日本在高精度组件方面的专业知识——AI 与现实世界之间的关键物理接口——是一个战略护城河，” Yamanaka 说。“控制这一接触点在全球供应链中提供了显著的竞争优势。目前的优先事项是通过将 AI 模型与这些硬件深度集成来加速系统级优化。” 在硬件能力方面，中国和日本最强，尤其是日本在机器人运动控制方面表现突出，而美国在服务层和市场开发方面领先，Takino 表示。历史上，许多美国公司利用其软件优势建立了集成业务——类似于苹果——将强大的软件平台与来自亚洲的高质量硬件相结合。然而，这一模式可能无法完全转化为新兴的物理人工智能领域，Takino 说。 “在机器人技术，尤其是在物理人工智能领域，深入理解硬件的物理特性至关重要，” Takino 说。“这不仅需要软件能力，还需要高度专业化的控制技术，这需要大量时间来开发，并涉及高昂的失败成本。” WHILL 是一家总部位于东京和旧金山的初创公司，制造自主个人移动工具，正在借助日本的 “ものづくり”（工匠精神）传统，采取更广泛的全栈方法进行全球扩展，首席执行官 Satoshi Sugie 告诉 TechCrunch。该公司开发了一个集成平台，结合了电动车、车载传感器、导航系统和基于云的车队管理，用于短途和自主运输。Sugie 指出，该公司正在利用日本和美国进行开发，利用日本来完善硬件并满足老龄化人口的需求，而利用美国来加速软件开发并测试大规模商业模型。 ## **从试点到实际部署** 政府正在为这一推动提供资金支持。在首相高市早苗的领导下，日本承诺投入约 63 亿美元来增强核心人工智能能力，推进机器人集成并支持工业部署。 从实验到实际部署的转变已经开始。工业自动化仍然是最先进的领域，日本每年安装数万台机器人，特别是在汽车行业。Doh 表示，新的应用也开始获得关注。 “信号很简单——客户支付的部署而不是供应商资助的试验，能够在整个班次中可靠运行，以及可衡量的性能指标，如正常运行时间、人为干预率和生产力影响，” Doh 说。 在物流领域，公司正在部署自动叉车和仓库系统，而在设施管理中，检查机器人被用于数据中心和工业场所。 像软银这样的公司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，使机器人能够自主理解环境并执行复杂任务。 在国防领域，随着自主系统成为基础，竞争力不仅取决于平台，还取决于由物理人工智能驱动的操作智能，Terra Drone 首席执行官 Toru Tokushige 告诉 TechCrunch。Tokushige 补充说，通过将操作数据与人工智能结合，Terra Drone 正在努力使自主系统在现实环境中可靠运行，并支持日本国防基础设施的发展。 投资正在从硬件转向其他领域，投资者和行业消息人士表示，公司正在将更多资本分配给编排软件、数字双胞胎、仿真工具和集成平台。 ## **混合生态系统的崛起** 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型的方式演变。行业参与者预计将出现一种混合模型，成熟公司提供规模和可靠性，而初创公司推动软件和系统设计的创新。 大型企业，包括丰田汽车公司、三菱电机和本田汽车，在制造规模、客户关系和部署能力方面仍然具有显著优势。但初创公司正在新兴领域如编排软件、感知系统和工作流程自动化中开辟关键角色。 “初创公司与成熟企业之间的关系是一个相互补充的生态系统，” 山中说。“机器人技术需要大量的硬件开发、深厚的操作知识和显著的资本支出。通过将大型企业的丰富资产和领域专业知识与初创公司的颠覆性创新相结合，行业可以增强其整体全球竞争力。” Terra Drone 首席执行官表示，日本的国防生态系统也正在从大型企业的主导地位转向与初创公司的更大合作。大型公司仍然专注于平台、规模和集成，而初创公司则在较小系统、软件和操作方面推动发展，速度和适应性成为关键竞争因素。 像 Mujin 这样的公司正在开发位于硬件之上的平台，使多供应商自动化和跨行业的更快部署成为可能。其他公司，包括 Terra Drone，也在将类似的方法应用于自主系统，结合人工智能和操作数据以支持大规模的现实应用。 “最具防御价值的将是拥有部署、集成和持续改进能力的公司，” Doh 说。 ### 相关股票 - [2522.JP](https://longbridge.com/zh-CN/quote/2522.JP.md) - [2638.JP](https://longbridge.com/zh-CN/quote/2638.JP.md) ## 相关资讯与研究 - [强化机器人业务线下履约场景认知 擎天租机器人 “组团” 亮相 2026 渣打上海 10 公里跑](https://longbridge.com/zh-CN/news/286661550.md) - [正奇未来 QUORRA X5 完成极寒测试，短途出行机器人迈向量产与全球化布局](https://longbridge.com/zh-CN/news/286853152.md) - [起底机器人 “数据采集中心”：左手倒右手的畸形繁荣](https://longbridge.com/zh-CN/news/287007491.md) - [融资近 3 亿的具身机器人，3 亿把控股权卖了](https://longbridge.com/zh-CN/news/287003191.md) - [挚达科技：深耕产学研协同 以机器人硬科技书写智能充电新质生产力](https://longbridge.com/zh-CN/news/286861382.md)