“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(jīng)歷了開發(fā)-量產(chǎn)-停產(chǎn)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(fā)售，還推向全球化，但仍逃不開停產(chǎn)的命運，總產(chǎn)量只有2.7萬臺。

“有錢人二號”軟銀甚至可以說是為了發(fā)展機器人而承擔了虧損。根據(jù)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(yè)務擴張階段，其合并財務中出現(xiàn)了數(shù)億美元級別的虧損與負債壓力。

軟銀還收購了著名的網(wǎng)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(quán)賣給了現(xiàn)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(jīng)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(xiàn)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(qū)動、面向開放環(huán)境的人形機器人商業(yè)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(diào)：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(guī)則、小模型、傳感器的“派遣機器人”，在商場、醫(yī)院、工廠和老人設施里執(zhí)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(xiàn)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(qū)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(yè)數(shù)據(jù)，每一家成品不錯的企業(yè)背后都是辛勤研發(fā)與巨額投入，美國特斯拉Optimus，F(xiàn)igure AI等都是虧損狀態(tài)。

全球也沒有“強需求”的人形機器人市場，長期商業(yè)模式尚不能下定論。現(xiàn)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(gòu)、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(xiàn)落地，但數(shù)量級和盈利結(jié)構(gòu)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(xiàn)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(shù)目：生而為“人”，我很燒錢、很慢、很難賣。

讓我們從整個經(jīng)濟結(jié)構(gòu)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(chǎn)業(yè)，每一筆資源都已經(jīng)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(shù)據(jù)顯示，2025年國內(nèi)與機器人產(chǎn)業(yè)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(yè)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(chǎn)業(yè)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(yè)在電動車上積累了足夠的經(jīng)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(guī)劃路徑、動作與環(huán)境互動，也都需要電機、電控、減速器產(chǎn)業(yè)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(xiàn)有的已經(jīng)夠用，從綠皮火車變成全球最快高鐵？不需要，新干線已經(jīng)很安全了。

還有人才。中國在一次次驗證規(guī)?；a(chǎn)能力、積累AI與控制系統(tǒng)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(jié)構(gòu)。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(yè)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(guī)則物品的識別、抓取與自適應能力，而這正是傳統(tǒng)工業(yè)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(chǎn)業(yè)升級中反復出現(xiàn)。一旦需求趨同，技術路徑也將趨同。

對于日本也是，但凡出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級與新的需求，相應的機器人企業(yè)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(yè)擺脫進口替代的需求極其強烈，再加上這些年新興制造業(yè)的發(fā)展，量產(chǎn)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(zhì)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(wěn)定運行”的制造現(xiàn)場，B端購買方更看重的是風險最小化，而非單次成本最優(yōu)。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(yè)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(jīng)濟結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)路徑與風險偏好共同作用的結(jié)果。

機器人不止人形機器人，還有傳統(tǒng)的工業(yè)機器人、協(xié)作機器人、醫(yī)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(yè)vs非工業(yè)機器人。

市場研究機構(gòu)Mordor Intelligence的機器人市場報告摘要提到，2024年工業(yè)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(yè)機器人全球前10是誰？來自全球知名市場統(tǒng)計機構(gòu)Statista的數(shù)據(jù)如下：

日本的實力是前10之中占了6席而非5席：這個行業(yè)的第一名，瑞士ABB在2025年10月宣布，決定將機器人業(yè)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(yè)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(yè)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(tǒng)非人形的工業(yè)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(yè)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(tǒng)的機械臂機器人。更重要的是，工業(yè)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(yè)機器人是一種最純正的to B商業(yè)邏輯，日本的整個打法都十分規(guī)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(xiàn)在的工業(yè)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(guī)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(xiàn)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(yè)機器人，當年的“自動化”，主打一個行為可預測、可復現(xiàn)、可驗證，但是如今日本的工業(yè)機器人已經(jīng)完成了“升級”，即感知環(huán)境并讓行為產(chǎn)生變化。

如果說機器人有三層結(jié)構(gòu)：

• 【上層】任務目標與工藝流程（由人或MES 系統(tǒng)定義）
  

• 【中層】控制與執(zhí)行策略（控制器+ 伺服 + 感知融合）
  

• 【底層】執(zhí)行機構(gòu)（電機、減速器、機械結(jié)構(gòu)）

那么當前日本工業(yè)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(wěn)、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(fā)放在主賽道，但是一提到自己的優(yōu)勢“工業(yè)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(guī)則物體

2. 力控 + 運動補償（Physical AI），也是日本企業(yè)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(qū)動器壽命，減少停線損失

4. 參數(shù)自動優(yōu)化（Auto Tuning），在工程師設定范圍內(nèi)微調(diào)，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(yè)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(chǎn)落地；日本少數(shù)偏“算法型”的機器人公司MUJIN，則進一步把視覺、實時運動規(guī)劃與整機協(xié)同，做成了可部署、可復制的工業(yè)系統(tǒng)。

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(xiàn)的“機械臂夾雞塊”，幾乎已經(jīng)成為工業(yè)機器人展會上連續(xù)多年的保留曲目——穩(wěn)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(chǎn)業(yè)，中日打法不同，注定了同一件事做得越久，區(qū)別會越來越大。

日本工業(yè)機器人的第一要義：穩(wěn)定。到什么地步：產(chǎn)品持續(xù)供貨與維護20年，而且20年不斷型號。

• “機器人 × 產(chǎn)業(yè)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(chǎn)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(jīng)成為全球自動化標準件

• 特斯拉研發(fā)機器人，它自己也在使用日本工業(yè)機器人

為了達到標準，日本工業(yè)機器人公司使用最好的伺服系統(tǒng)（電機壽命長，編碼器極精準，伺服響應極穩(wěn)），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(chǎn)業(yè)鏈。除了AI芯片（NVIDIA）和少量高性能 GPU，日本的機器人產(chǎn)業(yè)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(yè)現(xiàn)金流最好的玩家，即所謂的“高附加值項目”、“卡脖子”環(huán)節(jié)。

這又變成一個良性循環(huán)：下游的整機廠商是日本公司，因此優(yōu)先采購日本的零部件，根本不需要背調(diào)；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(jié)構(gòu)一定是日本國內(nèi)產(chǎn)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(yè)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(yè)機器人搭載了更深的AI，在感知（視覺）、抓取規(guī)劃、AMR協(xié)同與倉儲調(diào)度層面大幅嵌入 AI，在工業(yè)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?。?/b>

• 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(huán)節(jié)

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(guī)模迭代，日本強調(diào)機械可靠性，中國與日本的戰(zhàn)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(guī)模，用經(jīng)驗，去購買時間和經(jīng)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(fā)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(yè)機器人公司。趕緊關注我，不迷路。