與如今中美人形機器人產業一片熱火朝天的景象不同，作為人形機器人起源之國的日本卻表現得頗為安靜。

圖片來源：特斯拉官網

2017年，豐田推出了T-HR3的遠程操控人形機器人，它可以通過捕捉操作員的動作進行同步運動，并計劃應用于醫療護理和災難救援場景；2018年，日本產業技術綜合研究所聯合川田工業推出了HRP-5P，該人形機器人為工業生產和災害響應場景設計，可以搬運重型的工業物件。

作為日本在人形機器人領域的代表性產品，T-HR3與HRP-5P發布時曾引發國際科技界的廣泛關注，其中不乏權威媒體與科研機構的認可。例如麻省理工學院（MIT）機器人實驗室就曾表示，“豐田T-HR3的力控算法和低延遲通信系統，為遠程操作機器人設定了新的技術標桿。”而福布斯則評價川田工業HRP-5P，“它標志著人形機器人從實驗室走向真實世界的轉折點，其技術路線為全球工業機器人發展提供了范本。”

但就在收獲了行業內外的廣泛贊譽之后，日本人形機器人產業卻再鮮有振奮人心的產品迭代與技術創新公布，相關新聞報道也一度沉寂下來。直到去年10月，豐田宣布與波士頓動力深化合作，借助大行為模型LBMs加速Altas通用型人形機器人發展，才讓日本再次回到了聚光燈下。

這不禁讓人疑惑，日本人形機器人產業在這幾年究竟發生了什么？為什么會在達成高度領先后又逐漸淡出世界人形機器人的競爭？這背后是否有值得我國人形機器人產業吸取的經驗教訓？

日本人形機器人的巔峰期

日本是全球最早研發人形機器人的國家，曾一度引領了世界人形機器人產業的發展。

在上世紀70年代后，日本成為全球第二大資本主義經濟大國，雄厚的資本積累讓日本有了提振自身國際政治地位的想法，于是“科技立國”戰略被提上了日程。

在這一戰略下，日本開始將發展重心向知識密集型產業傾斜，諸如原子能產業、電子信息產業、計算機產業與飛機制造業等成為資金與智力資源的主要輸送地。此外，在經歷石油危機后，日本開始面臨勞動力短缺、人力成本提高的難題，這又使得以制造業、服務業為代表的市場開始迫切尋找能夠取代人力的勞動力來源。

在政治、經濟與市場的多種催化下，日本人形機器人產業開始生根發芽。

1973年，早稻田大學推出了全球第一個人形機器人WABOT-1。它具有基礎視覺識別、語音對話和關節控制能力，其雙腳雖未實現動態平衡，但機械手卻能搬運1.5公斤物體。

WABOT-1被認為開創了人形機器人系統集成研究的先河，而1978年推出的WABOT-2則奠定了日后人形機器人向感知-決策-行動閉環進化的方向。

WABOT-2首次將機器人定位為"人類伙伴"，它能通過樂譜識別與觸鍵反饋演奏電子琴，向大眾展示了人形機器人在更多功能領域的可能性。

1986年，本田秘密啟動E系列研發計劃，其首款雙足機器人E0通過陀螺儀與液壓驅動實現0.5秒/步的行走頻率。盡管步履蹣跚，但本田首次將仿人機器人視為系統工程，建立"運動控制-能源管理-結構設計"三位一體的研發框架。

同期，索尼推出Rolly Doll，這款能跳舞的玩具機器人采用了微型伺服電機技術為后續娛樂機器人奠定基礎。這一時期的技術積累，標志著日本機器人研發從學術主導轉向"產學雙軌制"。

1996年12月，本田發布P2機器人。這臺身高1.8米、重210公斤的機器人首次實現無纜化動態行走，其突破性在于：基于陀螺儀與加速度傳感器的實時姿態控制算法、鎳氫電池驅動下的30分鐘連續動作、髖關節自由度優化帶來的自然步態。由此，《時代》雜志將其評為"20世紀最后的技術奇跡"，其核心專利體系直接推動仿人機器人進入實用化階段。

進入21世紀，積累已久的本田正式發布劃時代的人形機器人ASIMO。這款身高1.2米的機器人不僅實現5km/h奔跑、上下樓梯等復雜動作，更通過運動控制技術實現人機自然交互。

從WABOT-1到ASIMO，日本用三十年完成了人形機器人從實驗室到商業場景的跨越，但令人疑惑的是，過去的輝煌并沒能讓日本人形機器人產業延續至今。

今年2月，摩根士丹利發布研報《Humanoid 100》。通過其梳理發現，在全球人形機器人產業鏈100家核心上市公司中，中國與北美各占35家，而日本則與韓國一同被打包計算在亞太地區中，共占據18家。

為什么領先了30多年的日本人形機器人產業，沒能在21世紀后保持下來？這段時間中究竟發生了什么？

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；而中美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后于中美。

在上世紀90年代后，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，人形機器人主要基于傳統的規控算法運行，而后者完全由人工編程，缺少對復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余行代碼，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，借助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通過元宇宙平臺生成100萬組場景數據，在7天內就能完成復雜地形步態優化。

圖片來源：優必選官網

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，基于端到端神經網絡，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，而日本機器人普遍采用"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鉆“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；并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。這些功能對于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，例如更高的定制化成本——本田ASIMO的踝關節采用6自由度并聯機構，使用定制諧波減速器和力矩傳感器，這導致單腳的制造成本達到了12萬美元，整機成本更是高達300萬美元。

零部件高度定制化，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，中美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；而借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%。

圖片來源：宇樹科技官網

在結構方面，宇樹科技人形機器人Unitree H1的手部采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沖突。

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，最后的失敗也打擊了日本對AI研究的信心。之后，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。當軟銀愿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臺各項政策，為當地智能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制造業生態、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，這無異于三重警鐘：

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臺，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。

日本將機器人研發禁錮在實驗室，而未來中國則需將機器人接入“數據煉鋼廠”：在諸如建筑工地、養老院、物流倉庫等商業場景部署萬臺測試機，用海量真實場景數據喂養算法，實現“越用越聰明”的進化閉環。