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      中日兩國機器人,誰能干過誰?

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      中國與日本,兩個國家在“機器人”這個產業的打法,真是完全不一樣。

      “機器人”是怎樣一個產業?對咱們中國高科技創業來說,幾乎是2020年以來除AI之外的重要熱點,政策和輿論都傾斜,又是大筆投資,又是搞起機器人運動會

      日本被調侃“起個大早趕了晚集”,中國有宇樹、優必選、眾擎,美國有特斯拉、Figure,日本一家能打的都沒有。不是號稱創新發源地嗎?不是全球最早創造出人形機器人的國家嗎?1963年誕生的機器人阿童木,不就滿天飛了嗎?

      但是咱們也不太敢盲目斷定日本機器人真不行,因為機器人里還有個類型叫“工業機器人”,日本貌似很強。

      筆者寫這篇分析的原因是,某日讀到徐靜波老師寫到“東京,特意飛奔到現場參觀了一番。與筆者寫過的相似,日本AI的“行”與“不行”,日本機器人的“行”與“不行”,還真是不分析不知道。

      PS:
      本篇為機器人(上)篇,下一次推送為(下)篇,有很多
      東京
      國際機器人展實
      拍照片,為大家順一下日本機器人公司和它們的代表產品。


      2025年春晚扭著秧歌亮相+“世界人形機器人運動會”,使得“機器人”往往被誤認為就是“人形機器人”。”

      但是,海那邊的日本人已經選擇性繞開了人形/具身機器人的整個賽道。為什么?

      • 日本:早早入局,但吃過大虧

      • 中國:錢多,資源多,資源方(而不是購買方)的需求在奔涌

      說日本早早入局都保守了,他們簡直是闖入了無人區。任何創新想要商業化奔現,都需要有錢人的支撐。“有錢人一號”本田在2000年推出了全球第一款可以互動的人形機器人ASIMO,甚至還與2014年訪問日本的奧巴馬一起踢過足球。


      它在日本科學未來館擔任講解20年,這是2022年的退休照(PR Times)

      “有錢人二號”是日本軟銀集團,它在2012年收購了一家法國公司Aldebaran Robotics,看上的是它所推出的全球第一款具備人類情感的人形機器人Pepper,能與人類對話,能提供信息。


      陪老人嘮嗑是夠了(PR Times)


      但是ASIMO和Pepper先后都經歷了開發-量產-停產的過程。ASIMO當年的售價為250萬美金/臺,有價無市。Pepper價格定為19.8萬日元,不僅面向日本市場發售,還推向全球化,但仍逃不開停產的命運,總產量只有2.7萬臺。

      “有錢人二號”軟銀甚至可以說是為了發展機器人而承擔了虧損。根據軟銀集團向關東財務局提交的有價證券報告書,在機器人相關業務擴張階段,其合并財務中出現了數億美元級別的虧損與負債壓力。

      軟銀還收購了著名的網紅機器人公司“波士頓動力”,3年后按大約10億美元估值又將控制權賣給了現代汽車集團,由于當年的收購價實際上并未透露,因此不知是否是一次巨虧。

      這兩段經歷的特點是——“你跺你也麻”,即使不是軟銀孫正義,是來自中國的王正義、張正義,巨虧之后都心有余悸。

      誠然,ASIMO和Pepper誕生之際,AI還在襁褓中,“大模型”更是沒影的事。但是誰在巨虧后還敢往同一個地方再次All in呢?誰甘心反復在一棵樹上吊死呢?如果說中國的人形機器人比市場走快了0.5步或1步(現在不宜太早下定論),那么日本就是比市場走快了3-5步,根本找不到北。

      今天的日本,可以說是明確不押注宇樹這樣的,由大模型驅動、面向開放環境的人形機器人商業化。來自FANUC、安川、川崎這類公司在訪談、技術白皮書中反復強調:人に似せる必要はない(沒必要像人)。

      但日本會淺淺地繞著走,例如,它也有自己的“人形”,只是依靠規則、小模型、傳感器的“派遣機器人”,在商場、醫院、工廠和老人設施里執行簡單任務。


      宇樹說,看我能做到什么;日本派遣機器人說,我保證不給你搞砸
      作者拍攝)

      日本不搞人形,但是有人形的前哨“四足”。這次在東京機器人展上看到了川崎的CORLEO,這是一種概念型四足機器人載具,使用氫能源,支持人類騎乘與復雜地形穿越。



      現場看更帥
      (作者拍攝

      你可以說,日本先是失去了一棵樹,繼而失去了探索一整片森林的驅動力。卻無法否認,這片森林的開采,本就是一個國際級難題

      全球各國的人形機器人市場都很難拿到成熟的營業數據每一家成品不錯的企業背后都是辛勤研發與巨額投入,美國特斯拉Optimus,Figure AI等都是虧損狀態

      全球也沒有“強需求”的人形機器人市場,長期商業模式尚不能下定論。現在的買家大部分是實驗型、營銷型、展示型客戶,例如科研機構、大學、國家實驗室,需要訓練模型的科技公司,有展示、引流、營銷需求的地方。宇樹的四足機器人在B端出現落地,但數量級和盈利結構還不足以定義為“已成熟模式”

      這次的東京機器人展上,咱們中國的宇樹帶著四足機器人和人形機器人出現了,兩位人形機器人展開比武,一位打了段拳,另一跳了段“雞你太美”,讓日本朋友們很驚訝。可以說,宇樹的人形機器人是整個展覽中最靚的仔。不過這筆機器人的賬單絕不是小數目:生而為“人”,我很燒錢、很慢、很難賣


      讓我們從整個經濟結構的角度,聊聊為何中國能把人形機器人做到星火燎原,日本就只有點點星光

      哪個國家沒有對機器人的需求呢?老齡化的日本社會需要勞動力,機器人如果聰明到成為重要勞動力,那么人形不人形,根本不是問題。真正的差異,在于其他條件夠不夠

      第一層,是時代與技術底座。中國萬事俱備,日本萬事不俱備。

      首先,美國的特斯拉、中國的宇樹,生在AI、大模型、芯片供應鏈都非常成熟的時代。日本不是沒有AI,只是全都。確切地說,日本的AI和大模型存在感很一般,更沒有Deepseek和ChatGPT這樣的應用級AI。當然,日本也是ChatGPT普及率最低的國家之一。

      其次,中國各地政府都扶持機器人產業,每一筆資源都已經到位。資本狂熱都是蓄謀已久的,熬過了口罩后相對荒蕪的幾年,機器人成了熱點,讓人驚呼“可趕上這撥了”。IT桔子數據顯示,2025年國內與機器人產業鏈相關的投融資事件有557條,合計融資金額超過839億元。

      日本并非沒有VC,日本的大手企業更是富得流油,但是老大哥軟銀孫正義摔了如此大的一個跟頭,誰還敢Follow?

      第二層,是產業路徑與能力遷移。

      筆者認為,具身機器人是電動車的“后輩”,恰好中國制造業在電動車上積累了足夠的經驗值,這對中國十分利好。自動駕駛的“智能大腦”與人形機器人是同源,或者說底層相通,都需要多傳感器融合、實時規劃路徑、動作與環境互動,也都需要電機、電控、減速器產業的成熟。在如此大型的造車實驗成功之后,造“人不再是從零開始。

      但日本的電動車制造基本上是一片荒蕪。老錢國家的特點就是,現有的已經夠用,從綠皮火車變成全球最快高鐵?不需要,新干線已經很安全了。

      還有人才。中國在一次次驗證規模化生產能力、積累AI與控制系統的融合實踐的同時,積累了大量硬件、軟件工程師,且分工精細。但是日本的工程師招聘、AI算法人才長期短缺。

      第三層,是需求、資本與成本結構。也是最值得日本人真正關注的一點。中國正在孕育新的、具有代表性的工業需求,它們來自高速增長的電商、3C、物流與倉儲體系——它們要求機器人具備對不規則物品的識別、抓取與自適應能力,而這正是傳統工業機器人體系的短板。

      這些需求并非中國獨有,而是可能在更多國家的產業升級中反復出現。一旦需求趨同,技術路徑也將趨同。

      對于日本也是,但凡出現產業升級與新的需求,相應的機器人企業若想滿足需求,或者從80分提升到98分,就必須大改。

      還有成本問題。中國企業擺脫進口替代的需求極其強烈,再加上這些年新興制造業的發展,量產成本下降,價格競爭力也就這么來了。

      但日本是一個不怎么降價的國度。日本機器人公司使用的是日本上游零部件,質量是全球頂尖,價格也是全球領先。在要求“20 年壽命、百萬次重復、廠級穩定運行”的制造現場,B端購買方更看重的是風險最小化,而非單次成本最優。可替代方案不多,那么也就無需降價。

      說到底,在努力讀懂日本商業世界邏輯的前提下,很容易理解,為什么別人“大干快干”,日本人偏是不干。這是經濟結構、產業路徑與風險偏好共同作用的結果。


      機器人不止人形機器人,還有傳統的工業機器人協作機器人醫療機器人等。實際上,目前國際上通用的分類方式,最基礎的分類便是工業vs非工業機器人。


      市場研究機構Mordor Intelligence的機器人市場報告摘要提到,2024年工業機器人在全球機器人市場中約占71.4%的營收份額

      那么,錢進了誰的腰包呢?工業機器人全球前10是誰?來自全球知名市場統計機構Statista的數據如下:


      日本的實力是前10之中占了6席而非5:這個行業的第一名,瑞士ABB在2025年10月宣布,決定將機器人業務以53.75億美元出售給日本軟銀集團看來,在人形機器人身上賠的錢,孫正義要在工業機器人身上賺回來。

      這時候有讀者說了:作者你又是胳膊肘往外拐,日本工業機器人做得好,你就非要寫日本擅長的事,專門來給日本挽尊?人形機器人和傳統非人形的工業機器人,看上去就像熊貓和小熊貓那樣,不是一個物種,一個是機械臂,另一個是人啊。況且日本長期自稱“自動化”,怎么穿個“機器人”的馬甲,變酷了?

      工業機器人屬于機器人是全球說法,全球的各類機器人大會(當然也包含此次的東京國際機器人展)都有極大比重是傳統的機械臂機器人。更重要的是,工業機器人也可以有AI和大模型含量,雖然不是頂級的大模型,但確實融合了智能控制/智能感知。

      關鍵是,工業機器人是一種最純正的to B商業邏輯,日本的整個打法都十分規整,其中多家公司都是上市公司,長期保持盈利能力。咱們的人形機器人,保不齊也要走to B/to Government的道路。

      從科技含量上,作者試圖談談對幾個概念的淺見:

      • 日本最早的人形機器人
        vs 如今宇樹為代表的機器人

      • 當年的“自動化” vs 現在的工業機器人

      日本最早的人形機器人如今宇樹為代表的機器人,在大腦(算力)上差距極大,前者主要靠規則算法+傳感器硬編碼,它們走路時腳抬高多少、彎曲多少是寫死的;而現在的人形機器人配備了類似智能汽車的中央大腦,使用視覺大模型、動作生成大模型,可以自動計劃任務(例如自動整理房間)。當然,日本最早的人形機器人和宇樹,在感知能力和動作控制能力方面也有巨大的差別。

      回到工業機器人,當年的“自動化,主打一個行為可預測、可復現、可驗證,但是如今日本的工業機器人已經完成了“升級”,即感知環境并讓行為產生變化。

      如果說機器人有三層結構

      • 【上層】任務目標與工藝流程(由人或MES 系統定義)

      • 【中層】控制與執行策略(控制器+ 伺服 + 感知融合)

      • 【底層】執行機構(電機、減速器、機械結構)

      那么當前日本工業機器人的智能化,主要集中在中層,通過智能算法把任務做得更穩、更準、更久。而宇樹等人形機器人,正在嘗試把AI推向上層任務理解與決策層,理解世界,再決定做什么

      換句話說,日本人沒有把通用AI研發放在主賽道,但是一提到自己的優勢“工業機器人”,警報就響起來了,搞出了自己的“日式工廠AI”。

      日式工廠AI”存在于4個地方:

      1. 機器視覺(Vision AI),如3D視覺定位,表面缺陷檢測,抓取粉末、不規則物體

      2. 力控 + 運動補償(Physical AI),也是日本企業非常擅長的,通過力傳感器來進行接觸判斷

      3. 預測維護(Predictive AI),例如預測軸承、電機、驅動器壽命,減少停線損失

      4. 參數自動優化(Auto Tuning),在工程師設定范圍內微調,在日本被認為是“安全 AI”

      這些AI的科技含量高嗎?如果說不加AI的工業機器人是80分,加了“日式工廠AI”之后可以到達90分。FANUC的ZDT系列、安川的Motoman 系列都已將這類能力量產落地;日本少數偏“算法型”的機器人公司MUJIN,則進一步把視覺、實時運動規劃與整機協同,做成了可部署、可復制的工業系統。

      在這次展出里,我們也能看到很多并未承載AI的設備,這些設備的展示方式甚至與5年前、10年前差不多。例如,筆者特意翻查了往年報道,今年再次出現的“機械臂夾雞塊”,幾乎已經成為工業機器人展會上連續多年的保留曲目——穩定、可靠、可重復,但并不試圖講述一個新的智能故事。


      機器人產業,中日打法不同,注定了同一件事做得越久,區別會越來越大。

      日本工業機器人的第一要義:穩定。到什么地步:產品持續供貨與維護20年,而且20年不斷型號。

      • “機器人 × 產業鏈 × 工廠文化”的完整體系是從1970s年代建立的

      • FANUC的客戶(豐田、本田)合作40年

      • 安川(YASKAWA)為通用汽車、日產提供機器人30–40年

      • 川崎(Kawasaki)汽車工廠機器人使用幾十年不斷代

      • SMC的氣動件、THK的導軌、NSK的軸承已經成為全球自動化標準件

      • 特斯拉研發機器人,它自己也在使用日本工業機器人

      為了達到標準,日本工業機器人公司使用最好的伺服系統(電機壽命長,編碼器極精準,伺服響應極穩),最好的減速機(高精度+毫米級間隙)。

      實際上,日本最厲害的不是臺前的機器人,而是背后的整體產業鏈。除了AI芯片(NVIDIA)和少量高性能 GPU,日本的機器人產業鏈幾乎完全自給自足,是全球最獨立、進口依賴最小的機器人體系。

      很多上游零部件難以被替代,成了整個行業現金流最好的玩家,即所謂的“高附加值項目”、“卡脖子”環節。

      這又變成一個良性循環:下游的整機廠商是日本公司,因此優先采購日本的零部件,根本不需要背調;對B端購買方來說,設備365天×24小時不停機,誰都希望一步到位。而只要購買FANUC的機器人,減速機一定來自NabtescoHarmonic Drive,軸承一定來自NSKNTN,機械結構一定是日本國內產線加工,綜合來看,值得信賴。

      降價?誰會提降價?日本人認為,只有小廠、小批量客戶才價格敏感,會選擇便宜機型,同時接受更高風險。

      所以,冰凍三尺非一日之寒,一個制造業領先的國家也不是一天才變成如此。

      不過,機器人這一局,咱們也未必會輸。中國這一批工業機器人搭載了更深的AI,在感知(視覺)、抓取規劃、AMR協同與倉儲調度層面大幅嵌入 AI,在工業機器人這條日本人擅長的賽道上,沒準能彎道超車。

      畢竟,咱們眼皮底下就是最佳試驗場景

      • 物流/倉儲/電商分揀(需要非標抓取)

      • 3C /電子裝配(高變化小批量)

      • 食品包裝/快餐配餐

      • 新能源(鋰電、光伏)某些非標環節

      最后,讓我們看看中美日三個國家的機器人格局


      中國擅長AI+規模迭代,日本強調機械可靠性,中國與日本的戰略信仰是不同的。

      下一個問題是,到底能不能用科技,用資源,用規模,用經驗,去購買時間和經驗值?

      真正值得觀察的,并不是今天誰跑得更快,而是——當需求發生變化時,工程理性所積累的時間,是否會被智能重新定價。

      下一篇推送
      “機器人(下)篇”帶大家巡禮日本工業機器人公司。趕緊關注我,不迷路。

      本篇是日商觀察的第14篇,歡迎回顧:

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