日本在人形機器人領域曾取得顯著成績，如早稻田大學的WABOT-1和本田的ASIMO，但在AI時代，日本在人形機器人和AI領域的落后導致其無法跟上全球發展。
2.由于資金和市場原因，日本知名的人形機器人產品如本田ASIMO和軟銀Pepper逐漸停產或變賣。
3.然而，其他國家和地區如中國和美國的人形機器人產業卻在迅速發展，如特斯拉的Optimus和OpenAI的ChatGPT。
4.盡管如此，日本仍在努力改進人形機器人技術，如大阪大學研發的波形運動動態表情合成技術。
近期，摩根士丹利發布研報《Humanoid 100》，對全球人形機器人產業鏈100家核心上市公司進行梳理，從總體數量分布來看：
中國占35家，美國和加拿大占35家，亞太其他地區占18家，歐洲、中東和非洲地區占12家（主要為歐洲企業）。
曾以“機器人王國”自詡的日本，卻在其中“銷聲匿跡”，它和韓國一起被打包在本就倒數的“亞太地區”的統計口徑之中。
日本不僅“消失”在人形機器人相關上市公司名單中，在人形機器人的獨角獸企業里，也鮮少看到日本這個國家的身影。
按理來說，日本應該是人形機器人領域最不應該缺席的國家。因為日本幾乎是最早研究人形機器人，并且在這一領域獲得不菲的成績。
早在1973年，日本早稻田大學就開發了WABOT-1，它被視為全世界第一個全尺寸人形機器人。
不僅做得最早，日本人形機器人相關企業數量也不亞于全球其它國家。根據M2覓途咨詢報告對2024年全球人形機器人整機企業數量的統計顯示，日本有26家企業，僅次于中國（43家）和美國（28家），排名世界第三。
但在AI帶來的具身智能熱潮中，日本人形機器人卻集體啞火，沒有一款具備影響力的產品出現。
日本早稻田大學在1973年研發的全尺寸人形機器人WABOT，被稱為世界第一個人形機器人。它具備視覺、聽覺和基本的手腳協調能力，可以抓取物體，并擁有相當于一歲半孩子的“智力”。
但它的外表看起來還相當粗獷，像是一個在末日廢墟中，被人用殘留的垃圾拼湊出來的框架。直到不久之后WABOT-2誕生，它才有更多“人”的樣子。
WABOT-2由電線、拋光的黑色金屬和碳纖維增強塑料組成，它可以用“管狀腿”踩動踏板，用“鋼手指”劃過琴鍵，彈奏巴赫的《G大調弦樂組曲》，據說年邁的日本天皇親自參觀，然后就被它深深迷住了。
在WABOT誕生的同一時期，西方最發達的兩個國家雖然也在工業機器人和AI領域有了突破。比如德國的KUKA推出了世界上第一款六軸工業機器人FAMULUS、美國斯坦福研究所研發出世界上第一個智能輪式移動機器人Shakey，但在機器人“人性化”方面，他們依然無法與日本媲美。
日本能夠成為第一個制造出人形機器人的國家，離不開日本政府當時對建立“機器人王國”的執念，以及日本民眾骨子里對人形機器人的偏愛文化。
1965年，日本勞動省的一項調查報告指出，日本需要180萬熟練工人，日產甚至嘗試使用季節性工人和農場工人來解決人手不夠的問題。1973年，石油危機導致全球油價暴漲，推高了生產成本，整體物價和生活成本上升，工人的工資水平因此提高，讓勞動力成本進一步上升。
為了緩解緊張的勞動力問題，日本提出“機器人國家”戰略，希望通過發展機器人技術推動生產自動化。
這得益于幾部機器人動漫作品的熏陶。1963年，手冢治蟲的《鐵臂阿童木》深深激勵了年輕一代研究員，東洋大學學生在雙足機器人辯論賽中自稱是“原子小金剛的一代”，并認為“創造出會走路的東西很有趣”。還比如1979年日本經典動漫《機動戰士高達》，虛構人形機動兵器，可以由人類駕駛員操控，也深受那一代的日本青少年喜愛。
對于那一代的日本民眾而言，人形機器人如他們少年玩伴一般，人機可以和睦共存，機器人可以幫助人類，而非傷害人類。
在這樣的背景之下，日本幾乎不計成本地投入到機器人研發之中，而人形機器人，也成為日本追逐大國之夢路途中的產物。
首當其沖的是日本汽車龍頭企業本田。本田從1980年代開始研發人形機器人，經歷了本田P1、P2、P3、P4四個版本的迭代，本田人形機器人越來越輕巧、步態越來越穩，并逐漸擁有了機械臂，最終在2000年催生了舉世聞名的ASIMO。
ASIMO以科幻作家艾薩克·阿西莫夫（Isaac Asimov）名字命名，是世界上第一款以人類方式互動的人形機器人，也是世界上第一款用兩條腿走路并用電池供電爬坡的人形機器人。ASIMO的主要作用是為人類提供幫助，比如照顧老人、在社區做一些力所能及的事情。
ASIMO被視為人形機器人與人類相處的典范，它在各類展會上為人類表演，并受到各國領導人“接待”。
2014年，時任美國總統奧巴馬在訪問日本期間就曾和ASIMO一起踢足球。而這時，后來被視為世界上最先進的機器人公司之一的波士頓動力，還沒開始研發人形機器人。
ASIMO之后，日本人形機器人開始“扎堆”出現。除了巨頭企業，研究機構和高校也紛紛入場，但鮮少出現明星產品。
日本國家先進工業科學技術研究所（AIST）和川崎重工開發出HRP系列人形機器人，希望能夠探索出人形機器人在醫療、工業、災難救援等領域的應用。
這一階段，追求人形機器人無限類人的現象增多，日本東京大學和Kitano Symbiotic Systems共同開發開源機器人Pino，目的是研究仿人機器人技術。
另一個具有代表性的是來自日本大阪大學的機器人專家和工程師石黑浩，他研制出的1:1復制人類的機器人，可以通過算法驅動面部表情與人類互動。也正是這款機器人，引發了人們關于“恐怖谷”效應的探討。
2014年，日本資本層面開始親自出手，軟銀通過“購買”的策略向市場呈現兩款產品。
一個是Pepper，它是繼ASIMO之后，日本人形機器人領域第二款知名產品。但Pepper是由法國公司Aldebaran Robotics制作，而軟銀購買了這家公司。
Pepper被定義為第一款面向個人的家庭人形機器人，它能夠識別用戶表情感知用戶情緒、與人類對話，它也可以做日常的交互任務比如問候、提供信息等。
基于Pepper的技術基礎，軟銀在2017年從谷歌手中買下波士頓動力。彼時，Atlas原型機推出不久，它沒有像Pepper那樣具備與人類互動的功能，而更側重于展示機器人在復雜環境中的運動能力。
但軟銀并沒有持有波士頓動力多久，僅僅三年之后，它就又被軟銀出售給了韓國現代。而這也正式宣告日本人形機器人在產業界的徹底沉寂。
回顧這半個世紀，日本一直在編織一個“機器人王國”的巨大夢想，只是這場夢過于華貴。
要知道一個WABOT的成本就已經花了100萬美金，但人形機器人鮮少有可落地的應用場景，當投入的資金遲遲得不到回報的響應時，也是夢該醒來的時候。
人形機器人畢竟不是真正的人類，本不該有生老病死一說，但在這個領域奔跑了半個世紀的日本，卻似乎正在進入“五十而知天命”的年紀。
進入2010年之后，日本在人形機器人領域的投入不再像之前那樣“不計成本”。對人形機器人領域已經取得的成績也只做維護，而鮮少創新，在資金層面的支持也大不如前。
這也源于日本在市場還沒有準備好的時候，過早進入人形機器人領域，曾經的投資都沒有得到應有的回報。就像用力過猛了，提前透支了所有力氣。
比如本田ASIMO在2018年完全停止生產，這臺機器人的核心目的是為老年人和有需要的人提供幫助，但高達250萬美金一臺的造價，要遠高于為老人雇傭一個真實人類的價格，ASIMO成為本田所有業務線中最不賺錢的項目，它被視為本田“寵物”一般的存在。
但Pepper與本田ASIMO不同的是，ASIMO幾乎沒有在商業場景落地，而Pepper雖然需求低迷，但卻真實出現在商業場景中。
這是由于Pepper的價格便宜。當時一臺Pepper機器人僅賣19.8萬日元（按照2020年匯率約1萬多人民幣）。當時Pepper生產了27000臺，軟銀自己就在其零售店中使用了大量的Pepper。疫情期間，軟銀更是用一百臺Peppers來作為“鷹棒球隊”的啦啦隊。
比如Pepper可能會在執行了一半的葬禮上突然不合時宜地停下來“表演”；而在商場里，Pepper還會出現不論客戶詢問哪一款商品，它都統一回答“在酒類部分”的情況。
在Pepper停產的同一年，軟銀以1萬億韓元（9.17億美元）的價格，將波士頓動力80%的股份賣給了給韓國現代汽車，軟銀在人形機器人領域又放棄了一枚棋子。
事實上，無論是波士頓動力還是Pepper背后的Aldebaran Robotics，他們都是非常優秀的人形機器人公司。
但在這個時期，這些最優秀的企業也不可避免的出現同一個問題，就是他們的產品要么價格昂貴，要么實用性不足，這共同造成了人形機器人銷量不佳的局面。
而對于這樣的局面，不論是本田還是軟銀，都沒有選擇持續迭代人形機器人產品，大家的普遍決策都——停產。
當然，從日本的角度來講，人形機器人產業之所以沒有得到持續發展。除了人形機器人本身商業閉環沒有打通之外，也與當時日本面臨的實際情況有關。
2010年3月，日本東北部海域發生9.0級地震并引發巨大海嘯。這給當時日本許多地區造成了前所未有的損害，日本經濟也因此陷入長期低迷。
國際貨幣基金組織（IMF）發布的 《世界經濟展望》（World Economic Outlook）報告提到，日本在2010-2020年間的年均增速大致在0.8%-1.0%范圍，而全球平均增長率則高于此水平。
比如，當時本田全球汽車的銷量增幅就在持續下滑。2018年，本田開始停產不盈利的ASIMO，但這也沒有拯救本田汽車銷量增幅下滑趨勢，第二年銷量環比下滑10.01%。
2019年，軟銀重金投資的WeWork的IPO失敗，讓WeWork陷入嚴重財務危機，瀕臨破產。軟銀前后在WeWork上的投資和資助高達195億美金，而這筆IPO的失敗讓彼時的軟銀不得不調整業務邏輯，從商業化程度低的人形機器人業務中抽身出來。
在經歷了停產、變賣之后，活躍了半個世紀的日本人形機器人，開始把自己打入“冷宮”，日本人形機器人行業開始進入靜默期。
但恰恰是這個時候，世界上其它國家，尤其中國和美國的人形機器人卻變得異常熱鬧。
2022年，馬斯克在特斯拉AI Day上公布特斯拉進軍人形機器人領域；2023年，Figure與OpenAI的結合將人形機器人推向智能化高峰；2024年，中國人形機器人宇樹、智元、逐際動力陸續公布高額融資。
一靜一動之間，日本與世界形成鮮明的對比。在人形機器人熱潮里，日本與世界完美地錯開了步調。
2020年之前，日本引領了全球第一波人形機器人浪潮；2020年之后，中國和美國代表著第二波熱潮。
普通大眾單獨看這兩波熱潮里人形機器人的本體表現，可能會有一種它們能力相差不大的錯覺。比如，如今人形機器人能實現的雙腿走路、端茶倒水等動作，當年的ASIMO幾乎都能做到，它還曾在一檔節目中輕松擰開杯蓋。
在第一個階段中，以ASIMO為代表的人形機器人，雖然也能做出端茶倒水的動作，但它使用的是傳統運控算法，只能執行程序設定好的特定動作，環境適應能力有限。
而如今人形機器人做出這些動作，則更多基于AI大模型和強化學習，能夠一定程度上實現場景泛化和自主決策，對環境的適應也更加靈活。
簡單來講就是，以前的機器人是提線木偶，只能完成指定動作；現在的人形機器人有了腦子，能夠自己執行任務。
所以從第一波人形機器人浪潮，到第二波人形機器人浪潮，最大的變化在于AI技術。這一點也恰恰成為日本錯過人形機器人的關鍵。
畢竟從互聯網時代開始，到云計算為止，日本在相關產業上就一直落后于世界。這導致以互聯網和云計算為基礎的AI技術，在日本就更加無從談起。
在互聯網時代，中國有BAT，美國有谷歌、亞馬遜、Facebook（Meta前身），而日本卻數不出來一家互聯網巨頭。
這也奠定了日本在互聯網數據方面的落后，而AI時代最需要的養料之一便是數據。
AI時代，2022年底至2023年年初，以OpenAI為代表的AI大模型席卷全球，隨后美國谷歌、Meta、Anthropic、馬斯克的X迅速跟進；中國也誕生了諸如Deepseek這樣的獨角獸，百度、阿里、騰訊、智源、MiniMax等紛紛入場，并且在人形機器人、社交、汽車等應用場景使用。
而日本在AI領域只能處于“追趕者”的角色，本土AI人才稀缺，頂級研究機構RIKEN的論文半數依賴外國學者（尤其中國），大模型研發高度依賴外資，比如軟銀與OpenAI合資成立“SB OpenAI Japan”，并且訓練大模型依賴美國芯片。
受制于種種因素，日本AI很難追趕上世界的步伐。但日本曾經在AI領域也做過短暫的“領先者”。
1988年，日本NEC直接將人工智能研究院NEC Lab設立在美國普林斯頓和硅谷，NEC Lab曾聚集全球頂尖AI研究者，堪稱“AI黃埔軍校”，卷積網絡先驅Yann LeCun也曾是NEC Lab的研究員，余凱和林元慶先后擔任NEC Lab主任，NEC Lab為中國BAT也輸送了不少人才。
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，投入數億美金打造“第五代計算機”，專注基于邏輯編輯的專家系統，試圖通過人工輸入知識庫實現智能。
錯誤的路線導致NEC Lab里那些支持深度學習的人才也逐漸流失。直到1992年，耗資數億的第五計算機宣告失敗。
這次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”，神經網絡領域經費被擠壓。即便2016年李世石被AlphaGo擊敗后，日本仍舊保留著對深度學習的偏見，有學者甚至提到：“若報告標題含‘深度學習’，聽眾可能寥寥無幾。”
整體上，無論是人形機器人還是AI，日本都曾經是世界領先者，但它們卻偏偏生不逢時。種種前因后果，疊加日本長久的經濟低迷，以及過于重視硬件的傳統，讓它們與世界大潮擦肩而過。
比如讓Pepper接入ChatGPT，增強Pepper的情感表達能力。2024年年底，大阪大學研發出“波形運動”動態表情合成技術，通過疊加眨眼、皺眉等面部動作波，實時生成自然表情，解決表情僵硬感問題。
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這些動作，好像令日本人形機器人行業又重新煥發了生機，但細看卻會發現，它們更多還停留在表層改善。
孫正義最遺憾的事情，一個是WeWork投資失敗造成巨額損失，另一個就是為日本科技落后感到惋惜，甚至曾為此痛哭。
日本人形機器人歷史令人唏噓，就像一場馬拉松里，一開始就用盡渾身力氣跑在最前面的人，在跑到一半的時候，對手們都追趕了上來，而自己卻因過早消耗戰斗力，再也沒有力氣奮起直追。
