伴隨着AI浪潮來臨，由AI加持的中美人形機器人競爭如火如荼，兩國都湧現出了一大批有代表性的產業實體，並且都把該領域的競爭當作決定未來兩國產業競爭的重點領域之一。一個非常奇怪同時也讓人思考的現象是，曾經在機器人領域遙遙領先，在過去一個時代幾乎壟斷了全球先進機器人產業和技術的日本，卻在這場競賽中完全被邊緣化，既看不到曾經的日本機器人巨頭身影，也聽不到日本科技界發出有影響力的聲音，這到底是為什麼呢？

曾經的頭號玩家

日本是全球第一個把工業機器人上升為國家級戰略、系統性舉國投入的國家，也是真正把機器人從實驗室技術變成大規模工業商品的國家。機器人技術的源頭雖然在美國，以通用汽車等最早試用工業機器人為發端，但因為彼時機器人市場規模較小、美國企業投入意願不強。加之在後來的美日科技產業競爭中，美國預判通用訊息技術具備全局賦能潛力，轉向押注晶片、軟件、網路、通用計算機等訊息技術產業，和日本選擇了「科技樹」的不同分支，攜工業製造需求與精密技術優勢、同時又在老齡化和工業化過程中面臨勞動力短缺的日本，遂成為世界機器人領域最大、最有競爭力的玩家。

日本通產省（即現「經濟產業省」）在此間扮演了關鍵角色，成為日本機器人產業政策的核心制定者。通產省首先在頂層定性「機器人是實現自動化、解決勞動力短缺的核心裝備」。1971年，通產省正式將工業機器人劃定為「未來先導型產業」。1980年，通產省直接定義該年為「機器人元年」，在全國輿論、產業界大力宣傳機器人，統一全社會認知，形成自動化即等於機器人的共識。為加快機器人產業發展，日本政府當時系統發力，採取立法、專項補貼、降低企業使用門檻等辦法進行產業扶持，同時配套日本開發銀行、國民金融公庫等的低息政策性貸款，在日本最具代表性的汽車、電子組裝工廠等大規模普及機器人，形成示範效應，帶動零部件、電子廠商跟進。

此外，通產省還牽頭組織大型聯合研發項目，組織各大電機、機械企業、國立研究機構（機械技術研究所）聯合攻關，在伺服電機、精密減速器、控制器、傳感器等領域建立產業護城河。通產省還牽頭成立日本工業機器人協會（JIRA），統一機器人分類、安全標準，開展從業人員培訓、機器人安全認證，定期發布產業路線指引，推動機器人安全法規落地。80年代中後期，通產省進一步把路線延伸，從工業機器人向柔性機器、服務機器人、仿生機器人等邁進。機器人被視作機電一體化（機械 + 微電子融合） 的標杆產品，和數控機牀、PLC、精密儀器等形成了完整產業集群。

在日本政府的大力扶持下，日本機器人產業發展取得了實實在在的成績。發那科（FANUC）、安川電機（Yaskawa Electric）、 川崎機器人（Kawasaki）、不二越（ NACHI）、三菱電機（Mitsubishi Electric）、松下機器人以及東芝、日立、富士通等在機器人細分領域都居於領先地位。機器人三大核心產業精密減速器、伺服電機、控制器等幾乎被日本統治。市場規模上，日本也佔據全球了全球機器人絕對主導地位，1980 年代中期。日本工業機器人保有量佔到全世界 60% 以上，全球新增機器人裝機量一半以上來自日本廠商，歐美雖然發明機器人，但市場被日本徹底反超。

在當下中美激烈競爭的人形機器人領域，日本也不是毫無建樹。恰恰相反，憑藉在機器人領域的長期投入和技術積累，日本在該領域也一度處於領先地位，比美國和中國拿出過更多產品。本田ASIMO、索尼QRIO、豐田HRP、軟銀Pepper等，都是2000至2015年全球最知名的人形機器人。就機器人「人形」的概念形態和發展而言，日本還最早打通了雙足行走、全身運動控制、精密關節硬件等領域，堪稱人形機器人賽道的先行者。

那麼是什麼原因，讓日本在這一輪「大模型+通用人形機器人」產業化競賽中，失去第一梯隊話語權，導致舞台中心位置完全被中美佔據了呢？

錯失時代四大原因

最核心的原因，是日本與以中美為代表的兩代人形機器人，完全是兩套技術範式，抱持原有技術範式的日本困在了上一代路線上。嚴格意義上，日本機器人更像是機器，而非「人」，缺乏人的自主學習和自適應能力。日本機器人走的是典型的ASIMO範式路線，通過硬件加人工預編程進行傳統運動控制，所有動作依靠人工調試，工程師預先建模、逐行編寫所有動作軌跡，機器人只能在結構化、預設環境完成固定動作，環境稍微變動，立刻失效。在產片價值追求上，日本追求「擬人外觀、流暢步態」，依賴精確動力學模型，追求優先工程美感，而非規模化商用。

而中美新一代機器人路線則更像是有頭腦的「人」，靠「AI大模型+端到端神經網絡+數據」驅動，不需要工程師手寫全部動作代碼。機器人通過視覺、海量仿真數據自主學習、自適應未知環境，把多模態大模型技術橫向遷移到機器人，依託海量場景數據、仿真平台快速迭代。

當年日美科技路線分化，美國同步投入晶片、通用軟件、網路，構建完整訊息技術底座，日本資源高度傾斜機電一體化硬件，對通用人工智能、基礎大模型、計算機軟件生態持續投入不足。日本高校、企業的人才儲備也高度偏向機械、精密加工；深度學習、機器人視覺、端到端控制、大模型融合方向人才規模遠小於中美。當競爭核心切換到軟件、數據、通用 AI 時，日本的短板暴露，幾十年積累的優勢無法平移。日本在硬件上確實有優勢，可以比拼機械精度，但中美比拼的是智能與數據閉環。硬件只能決定下限，AI 算法能決定上限。長期缺失機器人所需的 AI 「大腦」，讓日本機器人的上限被框死。

其次，日本的機器人產業戰略長期割裂，工業機器人與人形機器人兩套獨立敘事，無法進行有效融合。70至90年代日本通產省押注機器人國策，重心始終是工業機械臂（固定工位、專用自動化裝備），發那科、安川、川崎的成功，全部建立在汽車流水線標準化作業之上。賽道高度依賴汽車行業，日系機器人需求和汽車產業深度綁定。 這套成功經驗，第一，塑造了日本產業共識，機器人不需要長得像人，能完成單一工序、穩定可靠是最優解。第二，讓日本機器人產業和日本汽車業、電子製造業等綁定為「共損共榮」關係。

在此背景下，日系龍頭企業內部普遍判斷，人形機器人成本極高、落地場景模糊，屬於實驗室玩具。發那科、安川電機長期公開表態，不優先佈局通用人形機器人。而汽車和電子產業的衰退，也進一步損害了日本機器人產業基礎。本田在投入百億研發 ASIMO，因為長期找不到商業模式，2018 年終止迭代。其它廠家的機器人研發也都遇到了這樣或那樣的困境，陷入方向性迷茫。鑑於競爭需要，2026 年日本又出台《AI 機器人戰略》，計劃投入資金髮展物理 AI 機器人，但重心已經轉向專用服務機器人、農業機器人、建築機器人、護理機器人等，仍然試圖在原來的賽道上破局。

再就是日本人形機器人存在系統性生態短板。訊息社會下，產業生態決定產業發展水平與死活的情況愈發明顯。蘋果不只是蘋果，而是一個由蘋果建立主導的強大生態系統。英偉達不止是晶片如何強大，其在人工智能時代能風生水起，更重要的是仰賴於其搭建的生態系統。從產業生態的層面，日本人形機器人和中美相比，至少存在三大短板。

一是封閉生態適應不了廣泛意義的開源時代。日系設備軟硬件深度綁定、各傢俬有控制系統、私有編程語言，軟件生態封閉問題凸顯。工業機器人時代日本的路線尚為可行，但AI 時代需要開放接口、兼容大模型、打通數字節點，封閉架構會嚴重拖慢迭代。中美普遍擁抱開源框架（ROS、深度學習框架），產業鏈協同效率更高。二是通用人形機器人進化遵循場景測試、數據採集、模型訓練、產品迭代路線，美國矽谷科技巨頭擁有海量仿真算力、全球擁有最大製造業基地、多樣化工業、商業場景，龐大的初創產業集群快速試錯，而日本本土市場體量有限，缺少海量真實場景與數據閉環，大規模實地測試、數據積累規模遠不及中美。三是資本風險偏好差異巨大，美國風險資本容忍持續多年虧損、賭長期技術顛覆；中國產業資本願意為新賽道燒錢、支持量產探索。而日本財團、大企業投資更追求確定性回報，厭惡長期無現金流的前沿項目。ASIMO、Pepper 等持續虧損後，企業紛紛表示不願意在大規模投入人形機器人就是案例。

最後，日本IT產業自90年代泡沫破裂後持續走弱，沒有誕生世界級網路平台，難以孕育AI原生生態，從根本上限制了日本人形機器人在AI時代的底層競爭力。而中美卻享盡了網路和AI時代的科技與產業紅利。美國在網路和AI時代具的基礎研發和高端應用層面雙向發力，成就顯著，處於領先優勢。中國後發制人，通過引進、消化、吸收技術，建立產業生態，聚攏國家意志，成為僅次於美國的網路和AI市場，展現了強大的產業競爭力。當美國挾生態優勢從高端擠壓，中國從中低端市場向上攻殺並於近年開始蠶食中高端市場，日本多年辛苦建立的產業護城河很快崩潰。

中美成最搶眼主角

某種程度上，日本機器人產業面臨的其實是傳統工業面臨的困境。中美之外的工業國日本和歐洲都面臨類似困境，曾經的工業機器人 和AI時代的人形機器人完全是兩個東西。原來的工業巨頭陷入了產業依賴和路徑依賴，在這一波訊息化和AI浪潮中完全失聲。

面對挑戰，在機器人產業上，近年日本也開始調整方向，逐步開放控制系統接口，試圖打通工業網路、MES上層軟件，發力協作機器人、移動機器人，拓展汽車以外新能源、鋰電池賽道等。在國際產業分工上，日本也放棄爭奪通用人形整機主導權，開始把零部件作為重點市場。在伺服電機、精密減速器、控制器、傳感器等領域日本產品仍極具競爭力，依然是全球人形機器人核心供應鏈，中美廠商都在採購日系零部件。

但在當下炙手可熱的人形機器人整機領域，日系巨頭已經陷入集體沉默，典型的「得頭威失尾陣」。而中美兩國和明星企業正借AI風暴和市場優勢主導輿論、持續迭代、推進量產，成為最搶眼的主角。