「在日本，機器人並非來取代你的工作，而是去完成沒有人願意做的工作。」《TechCrunch》報導，實體 AI 正逐漸成為下一個產業戰場，而日本推動這項技術是因為隨著勞動力縮減以及維持生產力的壓力增加，越來越多企業在工廠、倉庫及關鍵基礎設施中部署 AI 驅動的機器人。
日本經濟產業省（METI）於 2026 年 3 月表示，目標在國內建立實體 AI 產業，並於 2040 年前取得全球市場 30% 的份額。經濟產業省指出，日本製造商在 2022 年約佔全球市場 70%，顯見該國在工業機器人領域已具強勢地位。
勞動力短缺逼轉型，日本機器人優勢能否延續？
企業風投 Woven Capital 董事總經理 Ro Gupta 告訴《TechCrunch》，日本採用 AI 機器人的因素包括對機器人的文化接受度、因人口結構壓力造成的勞動力短缺，以及在機電整合與硬體供應鏈上的深厚工業實力。另一間風險投資公司 Global Brain 合夥人 Hogil Doh 也表示：「實體 AI 正被視為企業持續運作的工具，勞動力短缺是主要驅動因素。」
日本新創企業 Mujin 執行長兼共同創辦人 Issei Takino 提及，日本正加大力度推進製造與物流自動化，以應對勞動力短缺等結構性挑戰。例如 Mujin 開發的軟體可讓工業機器人自主處理揀選和物流任務，尤其是機器人控制平台可讓現有硬體更自主、更高效地運作。《TechCrunch》提及，日本歷來擅長的是機器人的實體構件，但這種優勢是否能延續到 AI 時代，仍有待觀察。
風險投資領域的業內人士 Sho Yamanaka 指出：「日本在高精度零件上的專業知識，即 AI 與現實世界間的關鍵物理介面，是一道戰略護城河。」Issei Takino 表示，硬體能力在中國與日本最為強大，日本在機器人運動控制上尤為突出，而美國則在服務層與市場開發上領先。歷來許多美國公司利用軟體優勢建立整合業務，類似 Apple 的模式，將高品質硬體與強大的軟體平台結合。但 Issei Takino 認為，這種模式可能無法完全適用於新興的實體 AI 領域。
Issei Takino 說：「在機器人領域，尤其是實體 AI，要深刻理解硬體的物理特性至關重要。這不僅需要軟體能力，還需要高度專業的控制技術，開發耗時且失敗成本高。」新創公司 WHILL，專門製造自主個人移動車輛，正在利用日本的「製造工藝（monozukuri）」傳統，以整合式系統方式拓展全球市場。WHILL 執行長 Satoshi Sugie 表示，公司開發了結合電動車、車載感測器、導航系統及雲端車隊管理的整合平台，用於短距離與自主運輸，同時利用日本與美國的開發資源：日本負責精進硬體與應對老齡化需求，美國則加速軟體開發並測試大規模商業模型。
不再單打獨鬥！日本「混合生態系」重塑實體 AI 版圖
日本的實體 AI 生態系也在發展，與傳統科技顛覆模式不同，產業人士預期，將出現混合模式：大型企業提供規模與可靠性，而新創公司推動軟體與系統設計創新。
包括豐田、三菱電機、本田在內的大型既有企業，在製造規模、客戶關係與部署能力上仍具顯著優勢，但新創公司正開拓關鍵角色，如協調軟體、感知系統與工作流程自動化等新興領域。Sho Yamanaka 表示：「新創公司與既有企業之間是一種互補生態。」機器人需要大量硬體開發、深厚營運經驗及巨額資本支出，將大企業的資產與專業知識與新創公司的顛覆性創新融合，能強化整體全球競爭力。
日本無人機開發商 Terra Drone 執行長 Toru Tokushige 表示，日本國防生態系也正從大型企業主導轉向與新創公司更多合作，像 Mujin 的公司正在開發位於硬體之上的平台，支持多供應商自動化並加快各行業部署，Terra Drone 等公司也採用類似方式，結合 AI 與作業資料，支持現實世界的自主系統應用與規模化部署。
從工廠到國防：日本加速部署，瞄準高風險工作替代人力
《TechCrunch》提到，在日本首相高市早苗領導下，承諾投入約 63 億美元，強化核心 AI 能力、推進機器人整合並支持產業部署。實驗向實際部署的轉變已在進行中。工業自動化仍是最成熟領域，日本每年安裝數萬台機器人，尤其在汽車產業。Hogil Doh 說：「這些部署由客戶出資，而非由廠商資助的試驗，可量化各項績效指標，例如正常運行時間、人為干預率與生產力影響。」在物流領域，公司部署自動化堆高機與倉庫系統，在設施管理領域，檢查機器人被應用於資料中心和工業場地。
在國防領域，自主系統成為基礎，競爭力不僅取決於平台，也取決於由實體 AI 驅動的作業智慧，Toru Tokushige 補充，透過將作業資料與 AI 結合，Terra Drone 正努力讓自主系統在現實環境中可靠運作，並支持日本國防基礎設施的發展。像 SoftBank 等公司已開始實際應用實體 AI，將視覺語言模型與即時控制系統結合，使機器人能自主解讀環境並執行複雜任務。
根據瑞銀最新發布的《2026 年全球企業家報告》，在工業領域的企業家中，有 47% 認為自動化與機器人是最大的商業機會。《Fortune》提及，瑞銀研究人員訪問了一家盧森堡建築與房地產公司負責人，他區分了 AI 與機器人的實體能力：「在建築業，AI 的用途有限。這是一個高度依賴實體操作的產業，AI 無法砌一面牆。未來某個時候會有機器人，但現在還不到那一步。」
風險投資公司 UP.Partners 合夥人 Ally Warson 也持相同看法，但她指出儘管機器人尚未完全成熟，許多工作涉及生命風險，應由機器人取代。例如隧道工程中，可以讓機器持續鑽掘，而非讓人員暴露於危險環境，或是高樓外牆清潔，實體 AI 最關鍵的價值不在於效率或降低成本，而是保障人命安全。Ally Warson 表示：「讓人在半夜走進滿是外露釘子的工地，或派人前往離岸油氣設施處理洩漏，不只是工作成本問題，還涉及高達百萬美元以上的人壽保險與潛在訴訟風險。」
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《TechCrunch》、《Fortune》，圖片來源：Unsplash。
