与如今中美人形机器人产业一片热火朝天的景象不同，作为人形机器人起源之国的日本却表现得颇为安静。

图片来源：特斯拉官网

2017年，丰田推出了T-HR3的远程操控人形机器人，它可以通过捕捉操作员的动作进行同步运动，并计划应用于医疗护理和灾难救援场景；2018年，日本产业技术综合研究所联合川田工业推出了HRP-5P，该人形机器人为工业生产和灾害响应场景设计，可以搬运重型的工业物件。

作为日本在人形机器人领域的代表性产品，T-HR3与HRP-5P发布时曾引发国际科技界的广泛关注，其中不乏权威媒体与科研机构的认可。例如麻省理工学院（MIT）机器人实验室就曾表示，“丰田T-HR3的力控算法和低延迟通信系统，为远程操作机器人设定了新的技术标杆。”而福布斯则评价川田工业HRP-5P，“它标志着人形机器人从实验室走向真实世界的转折点，其技术路线为全球工业机器人发展提供了范本。”

但就在收获了行业内外的广泛赞誉之后，日本人形机器人产业却再鲜有振奋人心的产品迭代与技术创新公布，相关新闻报道也一度沉寂下来。直到去年10月，丰田宣布与波士顿动力深化合作，借助大行为模型LBMs加速Altas通用型人形机器人发展，才让日本再次回到了聚光灯下。

这不禁让人疑惑，日本人形机器人产业在这几年究竟发生了什么？为什么会在达成高度领先后又逐渐淡出世界人形机器人的竞争？这背后是否有值得我国人形机器人产业吸取的经验教训？

日本人形机器人的巅峰期

日本是全球最早研发人形机器人的国家，曾一度引领了世界人形机器人产业的发展。

在上世纪70年代后，日本成为全球第二大资本主义经济大国，雄厚的资本积累让日本有了提振自身国际政治地位的想法，于是“科技立国”战略被提上了日程。

在这一战略下，日本开始将发展重心向知识密集型产业倾斜，诸如原子能产业、电子信息产业、计算机产业与飞机制造业等成为资金与智力资源的主要输送地。此外，在经历石油危机后，日本开始面临劳动力短缺、人力成本提高的难题，这又使得以制造业、服务业为代表的市场开始迫切寻找能够取代人力的劳动力来源。

在政治、经济与市场的多种催化下，日本人形机器人产业开始生根发芽。

1973年，早稻田大学推出了全球第一个人形机器人WABOT-1。它具有基础视觉识别、语音对话和关节控制能力，其双脚虽未实现动态平衡，但机械手却能搬运1.5公斤物体。

WABOT-1被认为开创了人形机器人系统集成研究的先河，而1978年推出的WABOT-2则奠定了日后人形机器人向感知-决策-行动闭环进化的方向。

WABOT-2首次将机器人定位为"人类伙伴"，它能通过乐谱识别与触键反馈演奏电子琴，向大众展示了人形机器人在更多功能领域的可能性。

1986年，本田秘密启动E系列研发计划，其首款双足机器人E0通过陀螺仪与液压驱动实现0.5秒/步的行走频率。尽管步履蹒跚，但本田首次将仿人机器人视为系统工程，建立"运动控制-能源管理-结构设计"三位一体的研发框架。

同期，索尼推出Rolly Doll，这款能跳舞的玩具机器人采用了微型伺服电机技术为后续娱乐机器人奠定基础。这一时期的技术积累，标志着日本机器人研发从学术主导转向"产学双轨制"。

1996年12月，本田发布P2机器人。这台身高1.8米、重210公斤的机器人首次实现无缆化动态行走，其突破性在于：基于陀螺仪与加速度传感器的实时姿态控制算法、镍氢电池驱动下的30分钟连续动作、髋关节自由度优化带来的自然步态。由此，《时代》杂志将其评为"20世纪最后的技术奇迹"，其核心专利体系直接推动仿人机器人进入实用化阶段。

进入21世纪，积累已久的本田正式发布划时代的人形机器人ASIMO。这款身高1.2米的机器人不仅实现5km/h奔跑、上下楼梯等复杂动作，更通过预测运动控制技术实现人机自然交互。

从WABOT-1到ASIMO，日本用三十年完成了人形机器人从实验室到商业场景的跨越，但令人疑惑的是，过去的辉煌并没能让日本人形机器人产业延续至今。

今年2月，摩根士丹利发布研报《Humanoid 100》。通过其梳理发现，在全球人形机器人产业链100家核心上市公司中，中国与北美各占35家，而日本则与韩国一同被打包计算在亚太地区中，共占据18家。

为什么领先了30多年的日本人形机器人产业，没能在21世纪后保持下来？这段时间中究竟发生了什么？

技术层面：与AI时代失之交臂

日本将机器人视为精密机电系统，追求对人类动作的机械复刻；而中美则视其为具身智能体，通过数据驱动实现超人体能——而这导致日本人形机器人产业在AI时代来临时，没能准确把握方向，进而在技术层面大幅落后于中美。

在上世纪90年代后，AI伴随着机器学习与神经网络技术兴起，这使得AI可以通过输入数据进行自我学习和升级——这无疑为人形机器人提供了一条全新的道路，因为在此之前，人形机器人主要基于传统的规控算法运行，而后者完全由人工编程，缺少对复杂交互场景灵活变通的能力。

日本的人形机器人技术，便是建立在由人工编程的算法模型之上的。以本田ASIMO为例，其行走控制算法共包括超过2000余行代码，而这些代码都是工程师通过分解人类步态相位，预设关节角度、力矩和时序参数人工编程的。

换句话说，通过人工编程，ASIMO可以在类似调整髋关节的动作中做出0.5°以内角度误差，进而达成精确的"工匠美学"，但人工编程成本过高，且无法快速适应新动作与新环境。例如ASIMO在研发上下楼梯这一动作时，就耗费了近7年的研发周期。

对比之下，AI则对日本人形机器人进行了降维打击。以特斯拉为例，借助FSD收集的1.6亿公里行驶数据，特斯拉能够将其同步训练人形机器人Optimus的运动算法；而优必选Walker X通过元宇宙平台生成100万组场景数据，在7天内就能完成复杂地形步态优化。

图片来源：优必选官网

而在面对中国人形机器人时，日本人形机器人则展现出了更大的技术代差。以宇树科技为例，基于端到端神经网络，宇树人形机器人将视觉输入到动作输出的延迟压缩至20毫秒以内，而日本机器人普遍采用"感知-规划-执行"的传统控制架构，每个环节的延时累积导致响应速度难以突破100毫秒。

市场层面：与市场需求发生偏离

日本一直面临劳动力短缺和人口老龄化的问题，这为人形机器人的发展无疑指明了清晰的落地方向。但日本人形机器人封闭的研发生产体系，却令其逐步总结出了“技术完备性=产品价值”的观点，这导致其在产品特性上开始钻“牛角尖”，进而与市场需求越发偏离。

典型例子，就出在日本对人形机器人“拟人性”的过度追求上。例如川田HRP-5P在安装石膏板时，会模拟工人身体前倾的姿态，重心调整幅度精确至0.1mm；并且其肩关节配备仿生斜方肌结构，能够通过碳纤维肌腱实现多方向拉力调节。这些功能对于工业生产和灾害响应来说，显然缺少实用价值。

此外，为了实现这些拟人化功能，人形机器人也必须投入更多成本，例如更高的定制化成本——本田ASIMO的踝关节采用6自由度并联机构，使用定制谐波减速器和力矩传感器，这导致单脚的制造成本达到了12万美元，整机成本更是高达300万美元。

零部件高度定制化，更进一步反映出日本人形机器人产业缺乏模块化设计理念，以及供应链整合能力有限的不足。对比之下，中美人形机器人产业则快速调整出了符合市场需求的发展方向，也就是用更低的成本与更简单的结构，实现相同的功能。

例如在成本方面，特斯拉Optimus能够复用超级工厂汽车产线生产的关节电机，将电机成本降至150美元；而借助长三角成熟的产业链集群，宇树科技可以以600美元的单价购买到苏州绿的谐波减速器，比川田HRP-5P使用的纳博特斯克减速器便宜80%。

图片来源：宇树科技官网

在结构方面，宇树科技人形机器人Unitree H1的手部采用了更简单的两指抓取，这个设计看似简陋，却以更低的成本实现了抓取功能，实现了工业巡检、物流搬运等核心场景的落地，同时也为其9万美元的整机成本提供了有力支撑。

而在迭代速度方面，宇树科技人形机器人Unitree H1的研发周期非常短，从立项到发布只用了6个月的事件，诸如碎石路步态的优化耗时也仅需7天。

社会层面：保守态度抑制创新能力

另一方面，劳动力短缺与人口老龄化，也让日本人形机器人产业的创新能力受到了影响。日本人形机器人技术建立在"机械精度的信仰"之上，55岁以上工程师占比达42%，其对机械可靠性的执念，与年轻团队所追求的快速迭代形成天然冲突。

这种保守的态度也反映在日本对AI的态度上。日本NEC Lab曾聚集全球顶尖AI研究者，但当时日本视深度学习为过时技术，举国押注符号主义技术路线，最后的失败也打击了日本对AI研究的信心。之后，AI研究在日本学界被视为过街老鼠，即便2016年李世石被AlphaGo击败，日本仍旧保留着对深度学习的偏见。

资本市场的选择更具说服力。当软银愿景基金向中国达闼科技注资3亿美元时，日本风险投资对人形机器人项目的年均投入不足5000万美元。本田在2022年将机器人研发预算削减60%，转而全力投入电动汽车战场。这种战略收缩形成恶性循环：没有应用场景→无法吸引投资→技术停滞→进一步失去场景。

政策层面的错位同样明显。日本经济产业省每年投入3亿美元补贴工业机器人，但对人形机器人的支持仍停留在"技术验证"阶段。对比之下，中国"十四五"规划明确将人形机器人列为战略新兴产业；而深圳等地也通过出台各项政策，为当地智能机器人企业提供财政补贴与产业化扶持，这种政策温差加速了技术代际更替。

总结

日本人形机器人产业的落寞，本质是工业文明逻辑在智能时代的溃败——当精密减速器的扭矩密度被AI算法的暴力破解碾压，当2000行控制代码被端到端神经网络的降维打击取代，技术霸权已从机械精度转向数据规模。

对比之下，当下的中国拥有全球最完整的制造业生态、最大规模的应用场景和最激进的AI人才储备。唯有将三者熔铸为“需求-数据-技术”的飞轮，才能避免重蹈日本覆辙，而在我看来，这无异于三重警钟：

第一，警惕“技术乌托邦”陷阱，以场景定义技术。

日本将机器人视为“完美人类复刻体”，投入数十年打磨拟人化细节，但这种工程师思维导致成本失控，却未解决任何规模化需求。中国人形机器人产业应当坚守场景优先原则，而未来中国机器人也必须从养老陪护、高危作业等真实需求出发，用80分技术解决100分问题，而非相反。

第二，打破“封闭创新”魔咒，构建开放生态。

日本人形机器人产业因其保守与封闭，导致最终陷入“加拉帕戈斯化”困境，而中国人形机器人产业则必须以此为戒，通过加速开源革命，例如建立国家级机器人算法平台，开放3D视觉、运动控制等核心模块；推动供应链“去贵族化”。唯有开放，才能将14亿人的应用场景转化为创新势能。

第三，逃离“实验室思维”，拥抱数据驱动的工业革命。

日本将机器人研发禁锢在实验室，而未来中国则需将机器人接入“数据炼钢厂”：在诸如建筑工地、养老院、物流仓库等商业场景部署万台测试机，用海量真实场景数据喂养算法，实现“越用越聪明”的进化闭环。