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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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,另一位跳了段“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。
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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”就不再是從零開始。
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。這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。
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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。
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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:
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日本的實力是前10之中占了6席而非5席: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與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,先理解世界,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:
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
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
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
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。
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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Nabtesco或Harmonic Drive,軸承一定來自NSK或NTN,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。
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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。
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“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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