日本在物理人工智能领域的布局正在从试验阶段转向大规模落地，背后动力更多来自结构性劳动力短缺，而非单纯的效率追求。
劳动力压力推动自动化加速
多名投资人和企业高管在接受 TechCrunch 采访时表示，日本在工厂、仓库以及关键基础设施中加速部署由人工智能驱动的机器人，主要是为在劳动力持续减少的情况下维持既有生产和服务水平。
Woven Capital 董事总经理 Ro Gupta 称，日本推动物理人工智能的因素包括：社会对机器人技术的较高接受度、人口结构带来的劳动力紧缺，以及在机电一体化和硬件供应链方面长期积累的工业基础。
Global Brain 普通合伙人 Hogil Doh 表示，物理人工智能在日本被视为“连续性工具”，核心问题是“在人手减少的情况下，如何让工厂、仓库、基础设施和服务继续运转”。他认为，劳动力短缺是当前最主要的驱动因素。
人口数据反映出这一压力正在加剧。日本人口在 2024 年已连续第 14 年下降，劳动年龄人口仅占总人口的 59.6%，预计未来 20 年将再减少近 1500 万人。Doh 指出，这一趋势正在改变企业运营方式。一项 2024 年路透社/日经调查显示，劳动力短缺是推动日本企业采用人工智能的首要原因。
Salesforce Ventures 负责人 Sho Yamanaka 表示，日本企业采用物理人工智能的逻辑，已从提升效率转向“维持工业生存”。他称，日本正面临“物理供应限制”，部分基础服务因劳动力不足难以维持，在劳动年龄人口持续减少的背景下，物理人工智能被视为维持工业标准和社会服务的“国家级紧迫事项”。
Mujin 首席执行官兼联合创始人泷野一征（Issei Takino）表示，日本正在加大制造和物流领域的自动化力度，政府也在推动自动化以应对劳动力短缺等结构性挑战。Mujin 开发的软件可让工业机器人自主完成拣选和物流任务。泷野称，公司重点在于机器人控制平台，通过软件让现有硬件实现更高程度的自主和效率。
传统硬件优势与系统整合挑战
日本经济产业省在 2026 年 3 月提出目标，计划在 2040 年前建立国内物理人工智能产业，并在全球市场中取得 30% 份额。该部数据显示，2022 年日本制造商在工业机器人领域已占据约 70% 的全球市场份额。
日本长期在机器人执行器、传感器和控制系统等核心物理部件方面具有优势。多位日本风险投资人士认为，这一优势能否顺利延伸至人工智能时代仍有待观察。与日本相比，美国和中国在集硬件、软件和数据于一体的“全栈”系统开发上推进更快。
Yamanaka 表示，日本在高精度组件方面的专业能力，是连接人工智能与现实世界的关键物理接口，构成一条“战略护城河”。他认为，掌握这一接触点在全球供应链中带来显著竞争优势，当前重点是通过将人工智能模型深度嵌入硬件，加速系统层面的整体优化。
泷野认为，硬件能力在中国和日本最为突出，日本在机器人运动控制方面尤为强势，而美国在服务层和市场拓展方面更具优势。他指出，过去许多美国公司依托软件能力，采用类似苹果的模式，将强大的软件平台与来自亚洲的高质量硬件结合，构建一体化业务，但这一模式在新兴的物理人工智能领域未必完全适用。
“在机器人，尤其是物理人工智能领域，深入理解硬件的物理特性至关重要。”泷野表示，这不仅需要软件能力，还需要高度专业化的控制技术，而相关技术开发周期长、失败成本高。
总部位于东京和旧金山的初创公司 WHILL 生产自主个人移动设备。首席执行官杉江聪表示，公司依托日本“制造工艺（monozukuri）”传统，采取更广泛的全栈路径推进全球扩张。WHILL 开发了集电动车辆、车载传感器、导航系统和云端车队管理于一体的平台，主要用于短距离和自主出行。杉江称，公司在日本侧重打磨硬件并应对老龄化社会需求，在美国则加快软件开发并测试大规模商业化模式。
从试点走向规模化部署
在政策层面，日本政府正在加大资金支持。据介绍，在高市早苗首相领导下，日本已承诺约 63 亿美元，用于强化核心人工智能能力、推进机器人集成并支持工业化部署。
从实验性项目向实际部署的转变已在多个行业展开。工业自动化仍是当前最成熟的应用领域，日本每年安装数万台机器人，汽车行业尤为集中。Doh 表示，新的应用场景也开始获得关注。
他指出，市场发出的信号是：更看重由客户付费的实际部署，而非由供应商出资的试验项目；要求机器人能够在完整班次中稳定运行，并以可量化指标衡量效果，例如正常运行时间、人为干预频率和生产率变化等。
在物流领域，企业正在引入自动化叉车和仓储系统；在设施管理方面，检测机器人被用于数据中心和工业场所。软银等公司已在实践中将视觉-语言模型与实时控制系统结合，使机器人能够理解环境并自主执行复杂任务。
Terra Drone 首席执行官德重彻表示，在国防领域，自主系统正成为基础能力之一，竞争力不仅取决于平台本身，也取决于由物理人工智能驱动的作战智能。他称，Terra Drone 正通过将作战数据与人工智能结合，提升自主系统在现实环境中的可靠性，以支持日本国防基础设施建设。
多位投资人和行业人士称，资本关注点正从单一硬件转向编排软件、数字孪生、仿真工具和集成平台等方向。
大企业与初创共存的混合生态
与部分技术领域“赢家通吃”的格局不同，日本物理人工智能生态正在向混合模式演进。受访行业参与者预计，未来将由大型企业和初创公司共同构成生态：大型企业提供规模和可靠性，初创公司在软件和系统设计方面推动创新。
丰田汽车、三菱电机、本田汽车等大型企业在制造规模、客户关系和部署能力方面仍具明显优势，但在编排软件、感知系统和工作流自动化等新兴领域，初创公司扮演着关键角色。
Yamanaka 表示，初创企业与成熟企业之间正在形成互补生态。机器人技术需要大量硬件开发、深厚运营经验和高额资本支出，通过将大型企业的资产和行业知识与初创企业的创新能力结合，有望整体提升日本在全球市场的竞争力。
德重称，日本国防相关生态也在从大型企业主导，转向与初创公司更紧密的协作模式。大型企业主要负责平台、规模化和系统集成，初创公司则在小型系统、软件和运营方面推进创新，速度和适应性成为重要竞争要素。
Mujin 等公司正在开发位于硬件之上的平台，实现多供应商自动化和跨行业的更快速部署。Terra Drone 等企业也在将类似思路应用于自主系统，通过结合人工智能与作战数据，支持更大规模的现实应用。
Doh 认为，未来最具防御性的价值，将集中在那些具备部署、集成和持续改进能力的企业身上。
