日本20家企業結盟進軍「物理AI」官民合力追趕中美市場份額

日本在人工智能（AI）領域正採取新的突圍策略。共同社周日（8月30日）報道，京瓷、神戶製鋼所等約20家日本國內製造商將組建企業聯盟，推動能夠在製造現場等環境中操控機械人的「物理AI」（Physical AI）技術，試圖在全球AI競賽中開闢新的賽道。

20家日企聯手打造物理AI聯盟

這個企業聯盟匯聚了日本製造業的核心力量。參與企業包括京瓷、神戶製鋼所、尼得科（NIDEC，舊稱日本電產）旗下的尼得科機牀，以及大型商社雙日（Sojitz）旗下企業。聯盟的核心技術夥伴是金澤市軟件開發公司 ARUM，該公司開發的日本國產AI將被用於學習相關數據。

各參與企業將容許ARUM的AI學習其製造數據，聯合開發能自動完成切割、加工等作業的機牀機械人。這代表了日本製造業從傳統的自動化生產線，向AI驅動的智能製造邁出的重要一步。

值得注意的是，美國微軟的日本法人預計將作為ARUM的輔助方參與其中，顯示這項計劃也吸引了國際科技巨頭的關注。

10.5萬億日圓戰略投資

日本政府已將AI、半導體等領域列為17個戰略領域，計劃直至2040財政年度，由官民合計投資逾 370萬億日圓。其中「物理AI」被視為核心領域之一，目標投資額為10.5萬億日圓，旨在追趕領先的中美兩國，爭奪全球市場份額。

這一巨額投資計劃反映了日本政府對AI產業戰略地位的高度重視。與中美兩國聚焦於大型語言模型和雲端AI的發展路徑不同，日本選擇以製造業為切入點，將AI技術與其傳統優勢產業深度結合，形成差異化競爭策略。

對於擁有深厚製造業基礎的香港及華南地區企業而言，日本的物理AI路徑具有重要的參考意義——它證明了AI的應用不僅限於內容生成和數據分析，在實體經濟領域同樣蘊藏巨大潛力。

ARUM的TTMC：搭載自研AI的全自動機牀

聯盟的技術基礎是ARUM推出的搭載AI的自動化機牀「TTMC」。這款設備搭載了ARUM自研的AI系統，通過大量學習金屬和樹脂加工相關資訊，能夠根據設計圖紙瞬間生成作業工序，並據此對材料進行全自動切削。

共同社報道指出，TTMC的優勢在於即使在小批量、多品種產品的情況下，也能提高零部件的生產效率。傳統的自動化生產線通常需要較長的設置時間和專業技術人員的調校，而AI驅動的自動化機牀能夠大幅縮短這些前期準備環節。

企業聯盟將在10月正式啟動，項目周期為4年。在這段時間內，參與企業將持續貢獻製造數據，幫助AI模型不斷迭代升級，逐步擴大物理AI的應用範圍。

軟銀與NEC另闢新戰線：Noetra的基礎模型策略

除了製造商聯盟外，日本科技巨頭軟銀（SoftBank）和NEC也已成立了主攻物理AI的新公司「Noetra」，目標是最遲2030年度完成面向日本國內企業的基礎模型開發。

軟銀此前已通過其願景基金在AI領域進行了大量投資，包括對OpenAI的巨額注資。如今軟銀轉向自主研發物理AI基礎模型，顯示其對AI產業的布局正在從純財務投資擴展至技術開發層面。

Noetra的成立也反映出日本科技界的一個共識：在與中美AI巨頭的競爭中，日本必須在特定領域建立自主技術能力，而非單純依賴外部模型。物理AI因為與製造業深度綁定，具有較高的行業壁壘，正好為日本提供了一個建立競爭優勢的窗口。

對香港及亞洲企業的啟示

日本20家企業結盟進軍物理AI，為香港及亞洲其他地區的企業提供了幾點重要的啟示：

AI落地需要產業場景：日本選擇以製造業為切入點，是因為其在機牀、精密加工等領域擁有數十年的技術沉澱。香港企業在考慮AI轉型時，也應從自身最熟悉的業務場景出發，而非盲目追逐熱門賽道。
數據共享是產業AI化的前提：20家企業願意將生產數據提供給ARUM的AI學習，這種開放協作的模式是產業AI化的關鍵。香港的製造業、物流業、金融業等同樣可以考慮建立類似的行業數據共享機制。
差異化競爭是後發者的出路：日本在通用AI領域難以與中美正面競爭，因此選擇物理AI這個細分賽道。香港企業在選擇AI戰略時，也應尋找能夠發揮自身優勢的應用領域。

結語

日本20家製造商結盟進軍物理AI，標誌著全球AI競賽進入了一個新階段——從純粹的軟件和內容生成，延伸至實體經濟與智能製造領域。日本以製造業優勢為基礎，結合AI技術開闢差異化賽道，對同樣擁有堅實實體經濟基礎的香港及亞洲地區而言，具有重要的參考價值。隨著物理AI技術的成熟，未來工廠的生產方式可能發生根本性變革，這將為整個供應鏈生態系統帶來深遠影響。