曾經的「機械人王國」日本　借鑑中國優勢　拼舉國之力去追趕時代

上世紀九十年代，日本製造的機械人一度佔據全球8成的市場份額。2000年，日本本田的第一代雙足機械人ASIMO面世，那時全球都相信，日本是「機械人的未來」，惟20幾年後，這個曾經的「機械人王國」卻迅速步入黃昏。如今，中日在機械人科技的落差，觸目驚心。日本究竟如何用舉國之力去追趕這條鴻溝，追趕時代？

2000年，日本本田的第一代雙足機械人ASIMO面世。

騰訊網刊載微信公眾號「科技C位」作者東木褚的文章指，2018年，本田已悄悄停止了ASIMO的開發，還未產業化，便已落幕。 另一方面，中國的智元機械人2025年出貨量位居世界第一，截至2026年3月累計產量突破1萬台。反之，據國際機械人聯合會統計顯示，日本機械人的全球市場佔有率已從當年的8成，跌至2024年約4成。

日本機械人企業RT CORPORATION董事中川友紀子一語道破中日之間機械人發展的差距核心原因：其公司從零開始製造一台四足步行機械人，要花4個半星期；但中國科企估計只需3星期就做出來。這「一個半星期」的差距，就是日本與中國在零件供應鏈上的差距。日本業界對中國的優勢判斷得相當清楚，中國在「AI學習量」與「零件供應鏈」上全面佔優。

在軟體AI上，中國的核心武器是自主建構的VLA (視覺-語言-動作)模型。以智元機械人為例，它建立了一個讓人類教導機械人記住動作的學習基地。一名曾實地考察的日本人驚嘆：「在約10個基地，8小時2班倒地進行資料收集，資料正在驚人地增加。」

硬體上，中國龐大的無人機產業建構極成熟的零件供應鏈，讓中國企業能以「一個半星期」的速度優勢快速試製、快速迭代。 另一個引起日本業界關注的差異，是絕大多數日企把機械人生產的KPI設定為「省人力」，提高生產效率；然而，美國和中國的KPI，更重視「機械人的持續使用率」，先讓機械人在一線跑起來，再用獲得的數據去改善AI和硬件，形成數據驅動的正向循環。

全日本供應鏈聯盟KyoHA成立，至今年初已有14家日本企業和大學參與其中，各自根據所長分工。

知道這三個「致命傷」後，日本現正追趕中國。其中，最明顯是從過去的單打獨鬥，由單一企業轉向「國家級團隊」競爭，所以2025京都人形機械人協會（KyoHA）成立。

由早稻田大學、tmsuk、村田製作所、SRE控股牽頭，目標是打造純日本國產人形機械人，並在2026年春季公開試機。到2025年12月，住友重機械、瑞薩電子、日本航空電子三大產業巨頭亦加入，形成了一個「全日本」供應鏈聯盟。截至今年1月，聯盟已有14家日本企業和大學參與其中。

各企業在機械人的「身體」上分工：住友重型機械及日立重工業負責減速器和執行器,，機械人的「肌肉」；瑞薩電子提供摩打控制MCU和視覺AI處理器，是機械人的「神經系統」；日本航空電子處理複雜的內部佈線和訊號傳輸，是機械人的「血管」。

另一方面，日本很清楚，在開發資金上，無法與美中兩國正面抗衡，遂選擇一條「避短」的路，加倍押注自己的傳統優勢：Monozukuri（精密製造）。事實上，中國的人形機械人也正在使用日本產的零件。據日媒報道，中國某大型企業的人形機械人採用了村田製作所的電池組。

安川電機收購的「TokyoRobotics」，開發的人形機械人「Torobo」。

源自早稻田大學、後被安川電機收購的「TokyoRobotics」，開發的人形機械人「Torobo」沿襲了德國航空航天中心的扭矩感測結構，專注於從弱到強的靈巧、柔軟動作，這與中國企業普遍採用准直驅(QDD)電機、專注高負荷動作的路線，形成鮮明差異。 日本的最終目標是「模組化」。KyoHA理事長高西淳夫曾形容，「將來會出現根據月面作業、火災救援等用途，將模組化零件組合起來，完成製造的真實場境，希望人形機械人的關鍵部分也由日本製造。」

最近，美國聯邦通訊委員會(FCC)禁止中國新款機械人和電力逆變器進口，也助力日本機械人發展。tmsuk董事長高本陽一曾直言，包括特斯拉的人形機械人在內，美國在零件上依賴中國，但如果美方排除中國製造，能製造機械人的國家或許只有日本和德國。　

現時，日本機械人在硬體上尚有優勢，但軟體AI和數據就遠遠落後於中國。　由NEC、KDDI等組成的「日本AI機械人協會」（AIRoA）正著手建構機械人控制的基礎模型，利用豐田的生活輔助機械人「HSR」收集了約7萬小時的數據。

同時，日立製作所開發出「持續學習」技術，以電纜鋪設作業為例，首星期人類需重複30至50次動作教機械人學習，耗時約3小時；但成功的數據會被繼承到下一次學習中，到第3星期，則只需40分鐘微調即可完成。最終，一項最初需要50秒的作業，第3星期只需10秒，用更少學習時間把機械人投入實際應用。

英偉達擴大向日企提供機械人基礎模型「Cosmos」。

同時，日本幾乎舉國擁抱英偉達。2026年7月，富士通宣布與日本最大工業機械人公司發那科（FANUC）、安川電機、川崎重工三大機械人巨頭合作，由英偉達提供AI基礎技術，共同推進「物理AI」落地。豐田、日立、Sony、佳能等也紛紛用英偉達的技術，而英偉達則擴大向日企提供機械人基礎模型「Cosmos」。

與此同時，日本各巨頭開始轉向「開源」。2025年12月發那科宣布與英偉達合作，公開先前一直封閉的工業機械人控制軟體，讓全球AI技術人員都能參與開發。　

最後就是「落地」。日本終於開始學習中美「先用起來」的思維，由政府牽頭用真實場景逼機械人落地。 2026年3月，日本政府將「物理AI」選入61項集中扶持的產品技術之列。自民黨提出2030年尾，要在製造業、保安業等領域累計導入30萬台以上AI機械人，並呼籲在2027年度預算中確保1.5萬億日圓規模。物流、零售、護理被指定為優先領域，由政府與民間一齊推進。

日本工地大量採用了中國宇樹機械人來驗證。

企業方面，三菱汽車宣布2027年左右量產人形機械人，月產能計畫1000台，先用於自家工廠搬運、組裝，未來還考慮對外銷售；清水建設力爭2030年在建築工地引入人形機械人，並已在日本第一高樓的工地上，用中國宇樹科技的機械人做走動實證。事實上，日本工地大量採用了中國宇樹、優必選的機械人來驗證。

日本全力追趕，但前路佈滿荊棘。日本也非沒有勝算。它守著一條中美兩國一時難以複製的「最後防線」，將熟練工人積累的隱性知識系統性融入AI。清水建設正把工匠塗裝時的力度、滾筒操作等知識數位化；本田則把ASIMO積累的技術，延續到了自動駕駛和工業機械人上。

毛拍手

** 博客文章文責自負,不代表本公司立場 **

在AI競賽中，美國還有領先優勢嗎？美國消費者新聞與商業頻道（CNBC）8月2日刊發評論文章，題為「美國在人工智能領域對中國的領先優勢幾乎消失殆盡，我們需要改變國家戰略（The U.S. lead over China in AI is all but gone. We need a change in national strategy）」，面對中國AI企業接連取得突破，報道質疑美國不得不重新調整戰略，因為目前的關鍵不再是中國能否參與前沿競爭，而是美國能否足夠快速適應一個正在快速成熟的中國AI創新體系。

評論認為，美國在人工智能領域對中國的領先優勢幾乎消失殆盡，反而要借鏡中國，從國家戰略及整個生態系統去改變。

文章作者為麥克尼爾（Dewardric McNeal），他曾是奧巴馬政府時期的美國國防部官員，負責美國與東亞及對華安全關係，現任諮詢公司Longview Global的董事總經理兼高級分析師。

文章指，圍繞DeepSeek、Moonshot AI的Kimi K3、阿里巴巴的Qwen系列模型、騰訊的混元、智普AI和MiniMax 的關注，已表明中國已經培育出一個人工智能的生態系統，能夠讓多家公司不斷產出世界一流的AI能力。

作者認為，中國的AI生態系統不僅在模型性能方面領先，還在成本、部署、客製化、融資、標準、開發者採納和全球覆蓋範圍等方面不斷進步。美方越來越發現自己疲於應對中國接連不斷的突破，而非主動塑造AI發展的競爭環境。這比最新的基準測試分數或模型發布更值得政策制定者、科技高管、投資者和美國盟友關注，因為競爭正迅速超越「單一公司」，而是演變為不同創新生態系統之間的較量。

文章認為，中國的AI模型突破,不是孤立事件，而是中國已經培育出一個AI生態系統，能讓多家公司不斷產出世界一流的AI能力。

文章指出，當前美國最大的誤判，是仍然習慣從單一企業、單項技術的角度看待中國AI發展，但中國正在形成的是一個完整的產業生態，「這些進步究竟是源自於原創創新、工程優化、開放式協作，還是借鏡美國模式，如今已不再重要；更重要戰略現實是，這些進步是在一個生態系統中發生的，而美國卻仍然逐一評估這些公司，並且常常將每一次突破都視為孤立事件，而非更廣泛的結構性變革的體現。」在作者看來，DeepSeek、Kimi、通義千問等項目並非彼此孤立的個案。

文章稱，過去幾年，美國一直低估了中國對長期技術進步的投入及其將國內產業戰略轉化為全球競爭優勢的能力。無論是稀土、電動車、機械人、半導體或AI，「這種分析的失誤都驚人地一致」，美方都傾向於逐一產品評估中國的進步，常常將每一項進展都評為「例外」或「不可持續」；但相反，中方則奉行一種耐心細緻的戰略，旨在培育一個能夠讓整個生態系統同步創新和部署的條件。

作者指出，中國成為科技超級大國的計劃和長期發展軌跡，早在拜登政府的技術限制措施出台之前，就已經確立。DeepSeek在2025年1月發布R1模型，迫使許多觀察者要承認，中方十多年來一直在透過產業政策、5年規劃和國家科技戰略來闡述這一發展軌跡。

中國國家發展策略已貫穿其半導體、電動車、電池、機械人、電訊、再生能源、關鍵礦產、數位基礎設施和先進製造業等領域。

中國這套生態系統的策略，是旨在塑造技術研發、融資、標準化、部署以及最終推廣和應用的競爭環境，將產業政策、金融、創新、全球標準、大學課程方向、國家支持的開發者生態系統、外交和商業擴張整合到一個連貫的國家戰略中，以鞏固長期的技術領先地位，並非逐一公司或逐一技術地競爭，而是力求塑造不僅是技術本身，更是技術成功的環境。

而AI恰好是策略如今最清晰的體現，同樣的邏輯貫穿在中國的半導體、電動車、電池、機械人、電訊、再生能源、關鍵礦產、數位基礎設施和先進製造業等領域的發展策略，故AI工並非中國產業戰略的例外，而是其最為精細的體現。

Moonshot AI的Kimi K3最近引起美國科技界關注。

作者認為， 中國正努力推動自身AI技術走向全球，透過開源開發、國際合作以及面向發展中國家的技術推廣，擴大自身技術生態影響力;相較之下，美國過去針對中國通訊企業的限制模式，在AI領域可能更難複製，因為AI應用更依賴全球開發者、企業和政府的自主選擇。

文章引述美國商務部長盧特尼克早前就關於芯片出口限制稱，美國希望讓全球用戶「離不開」美國技術生態，但作者質疑，目前的問題是，「美國的技術體係是否就是最佳選擇？」　

作者指，要說服各國避開中國AI可能比華府先前針對華為和中興的行動要困難得多，政府可以監管電訊基礎設施，但最終數百萬開發者都可以採用並整合到全球商業應用中的AI模型、軟體庫和開發工具的能力。因為如今科技的採用越來越多是自下而上、而非自上而下的趨勢。

文章最後指出，對美國而言，現時問題不僅僅在於美國科企能否繼續打造世界上最強大的AI模型，更在於美國能否制定一套一致的國家戰略，因一旦競爭演變為生態系統之間的較量，成功將遠不止於哪個模型表現最佳，而是取決於全球開發者、研究人員、企業家、大學、企業、政府和投資者選擇信任、採用並依賴哪個生態系統。