噓 ivorysoap: ai文 49.217.123.181 03/12 21:44
噓 anper: AI文沒人推真可憐126.227.218.139 03/12 22:17
→ ilyj2012: 不是AI文 是上海一家汽車產業智庫的文章 50.74.253.17 03/12 22:50
推 wangsne003: 推 61.58.95.113 03/13 06:36
我看到有人認真地從三個層面分析了日本人形機器人跌落神壇的原因：
技術層面：與AI時代失之交臂
日本將機器人視為精密機電系統，追求對人類動作的機械復刻；而中國和美國則視其為具
身智能體，通過數據驅動實現超人體能——而這導致日本人形機器人產業在AI時代來臨時
，沒能準確把握方向，進而在技術層面大幅落後於中國和美國。
在上世紀90年代後，AI伴隨著機器學習與神經網絡技術興起，這使得AI可以通過輸入數據
進行自我學習和升級——這無疑為人形機器人提供了一條全新的道路，因為在此之前，人
形機器人主要基於傳統的規控算法運行，而後者完全由人工編程，缺少對複雜交互場景靈
活變通的能力。
日本的人形機器人技術，便是建立在由人工編程的算法模型之上的。以本田ASIMO為例，
其行走控制算法共包括超過2000餘行代碼，而這些代碼都是工程師通過分解人類步態相位
，預設關節角度、力矩和時序參數人工編程的。
換句話說，通過人工編程，ASIMO可以在類似調整髖關節的動作中做出0.5°以內角度誤差
，進而達成精確的"工匠美學"，但人工編程成本過高，且無法快速適應新動作與新環境。
例如ASIMO在研發上下樓梯這一動作時，就耗費了近7年的研發周期。
對比之下，AI則對日本人形機器人進行了降維打擊。以特斯拉為例，藉助FSD收集的1.6億
公里行駛數據，特斯拉能夠將其同步訓練人形機器人Optimus的運動算法；而優必選
Walker X通過元宇宙平台生成100萬組場景數據，在7天內就能完成複雜地形步態優化。
而在面對中國人形機器人時，日本人形機器人則展現出了更大的技術代差。以宇樹科技為
例，基於端到端神經網絡，宇樹人形機器人將視覺輸入到動作輸出的延遲壓縮至20毫秒以
內，而日本機器人普遍採用"感知-規劃-執行"的傳統控制架構，每個環節的延時累積導致
響應速度難以突破100毫秒。
市場層面：與市場需求發生偏離
日本一直面臨勞動力短缺和人口老齡化的問題，這為人形機器人的發展無疑指明了清晰的
落地方向。但日本人形機器人封閉的研發生產體系，卻令其逐步總結出了「技術完備性=
產品價值」的觀點，這導致其在產品特性上開始鑽「牛角尖」，進而與市場需求越發偏離
。
典型例子，就出在日本對人形機器人「擬人性」的過度追求上。例如川田HRP-5P在安裝石
膏板時，會模擬工人身體前傾的姿態，重心調整幅度精確至0.1mm；並且其肩關節配備仿
生斜方肌結構，能夠通過碳纖維肌腱實現多方向拉力調節。這些功能對於工業生產和災害
響應來說，顯然缺少實用價值。
此外，為了實現這些擬人化功能，人形機器人也必須投入更多成本，例如更高的定製化成
本——本田ASIMO的踝關節採用6自由度並聯機構，使用定製諧波減速器和力矩傳感器，這
導致單腳的製造成本達到了12萬美元，整機成本更是高達300萬美元。
零部件高度定製化，更進一步反映出日本人形機器人產業缺乏模塊化設計理念，以及供應
鏈整合能力有限的不足。對比之下，中國和美國人形機器人產業則快速調整出了符合市場
需求的發展方向，也就是用更低的成本與更簡單的結構，實現相同的功能。
例如在成本方面，特斯拉Optimus能夠復用超級工廠汽車產線生產的關節電機，將電機成
本降至150美元；而藉助長三角成熟的產業鏈集群，宇樹科技可以以600美元的單價購買到
蘇州綠的諧波減速器，比川田HRP-5P使用的納博特斯克減速器便宜80%。
在結構方面，宇樹科技人形機器人Unitree H1的手部採用了更簡單的兩指抓取，這個設計
看似簡陋，卻以更低的成本實現了抓取功能，實現了工業巡檢、物流搬運等核心場景的落
地，同時也為其9萬美元的整機成本提供了有力支撐。
而在迭代速度方面，宇樹科技人形機器人Unitree H1的研發周期非常短，從立項到發布只
用了6個月的事件，諸如碎石路步態的優化耗時也僅需7天。
社會層面：保守態度抑制創新能力
另一方面，勞動力短缺與人口老齡化，也讓日本人形機器人產業的創新能力受到了影響。
日本人形機器人技術建立在"機械精度的信仰"之上，55歲以上工程師占比達42%，其對機
械可靠性的執念，與年輕團隊所追求的快速迭代形成天然衝突。
這種保守的態度也反映在日本對AI的態度上。日本NEC Lab曾聚集全球頂尖AI研究者，但
當時日本視深度學習為過時技術，舉國押注符號主義技術路線，最後的失敗也打擊了日本
對AI研究的信心。之後，AI研究在日本學界被視為過街老鼠，即便2016年李世石被
AlphaGo擊敗，日本仍舊保留著對深度學習的偏見。
資本市場的選擇更具說服力。當軟銀願景基金向中國達闥科技注資3億美元時，日本風險
投資對人形機器人項目的年均投入不足5000萬美元。本田在2022年將機器人研發預算削減
60%，轉而全力投入電動汽車戰場。這種戰略收縮形成惡性循環：沒有應用場景→無法吸
引投資→技術停滯→進一步失去場景。
政策層面的錯位同樣明顯。日本經濟產業省每年投入3億美元補貼工業機器人，但對人形
機器人的支持仍停留在"技術驗證"階段。對比之下，中國"十四五"規劃明確將人形機器人
列為戰略新興產業；而深圳等地也通過出台各項政策，為當地智慧機器人企業提供財政補
貼與產業化扶持，這種政策溫差加速了技術代際更替。
總結
日本人形機器人產業的落寞，本質是工業文明邏輯在智能時代的潰敗——當精密減速器的
扭矩密度被AI算法的暴力破解碾壓，當2000行控制代碼被端到端神經網絡的降維打擊取代
，技術霸權已從機械精度轉向數據規模。
對比之下，當下的中國擁有全球最完整的製造業生態、最大規模的應用場景和最激進的AI
人才儲備。唯有將三者熔鑄為「需求-數據-技術」的飛輪，才能避免重蹈日本覆轍，而在
我看來，這無異於三重警鐘：
第一，警惕「技術烏托邦」陷阱，以場景定義技術。
日本將機器人視為「完美人類復刻體」，投入數十年打磨擬人化細節，但這種工程師思維
導致成本失控，卻未解決任何規模化需求。中國人形機器人產業應當堅守場景優先原則，
而未來中國機器人也必須從養老陪護、高危作業等真實需求出發，用80分技術解決100分
問題，而非相反。
第二，打破「封閉創新」魔咒，構建開放生態。
日本人形機器人產業因其保守與封閉，導致最終陷入「加拉帕戈斯化」困境，而中國人形
機器人產業則必須以此為戒，通過加速開源革命，例如建立國家級機器人算法平台，開放
3D視覺、運動控制等核心模塊；推動供應鏈「去貴族化」。唯有開放，才能將14億人的應
用場景轉化為創新勢能。
第三，逃離「實驗室思維」，擁抱數據驅動的工業革命。
日本將機器人研髮禁錮在實驗室，而未來中國則需將機器人接入「數據煉鋼廠」：在諸如
建築工地、養老院、物流倉庫等商業場景部署萬台測試機，用海量真實場景數據餵養算法
，實現「越用越聰明」的進化閉環。
※ 引述《loveyou9527 (小弟)》之銘言：
: 記得小時候199X年代
: 晚飯新聞最後都會撥一些世界各地的新奇影片
: 或 新聞都會提到
: 日本的機器人怎樣怎樣多厲害
: 怎麼現在日本在機器人領域沒聲音了？
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: Sent from JPTT on my Xiaomi Redmi Note 8 Pro.
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