當日本政府在今年 6 月底宣布要在 2040 年前在製造、醫療、餐飲等 18 個產業部署千萬台 AI 機器人時，全球科技產業無不震驚。這項計劃由「Noetra」聯盟投入五年 1 兆日圓（約新台幣 2,000 億元），旨在打造日本的「物理 AI」（Physical AI）基礎模型。當全球科技圈還在為大模型參數、推理成本與代理功能激烈內捲時，日本已經將目光投向了更務實的方向。

表象

物理 AI 簡單來說，就是讓 AI 不僅會「講」，還會「做」。它不僅能生成文字、圖片或程式碼，還能進入真實世界，通過感測器、機器人、控制系統與即時決策，完成搬運、分揀、巡檢、手術協作、餐飲服務等任務。與傳統生成式 AI 最大的不同在於，物理 AI 的成果會直接反映到實體世界，而不仅仅是停留在數位介面。

真相

日本選擇這條路徑，背後有著強大的產業邏輯。首先，日本雖然在 AI 領域有所成就，但很難在通用大模型上與美國和中國抗衡。其次，日本擁有全球罕見的機器人產業、精密製造能力、工業自動化底子，以及大量面臨缺工、老化與服務壓力的真實場景。日本將自身最擅長的製造與自動化重新包裝成下一代 AI 競爭力，這是一條務實且具有巨大潛力的道路。

「日本的策略非常明確，他們並不想在大模型的參數上與美中競爭，而是將 AI 與自身的製造和自動化能力結合，打造一個全新的物理 AI 生態系統。」—— 日本經濟產業省官員

各方角力

Noetra 聯盟由 44 家企業組成，被視為日本推進物理 AI 的核心載體。市場流傳的資金規模加上政府與相關產業的配套措施，整體投資可達 10.5 兆日圓。Noetra 的關鍵意義在於將機器人、製造、零組件、AI 平台與系統整合力緊密結合，形成一條完整的物理 AI 供應鏈。日本希望通過這一策略，將分散的技術資產重新編成一支「物理 AI 國家隊」，從上游的感測器、控制器與精密零組件，到中游的製造與系統整合，再到下游的醫療、餐飲、物流與工廠場景，全面覆蓋。

「Noetra 联盟的成立，標誌著日本在物理 AI 領域的全力投入。這不僅是一場技術革命，更是一次產業昇級的重大嘗試。」—— 日本經濟產業省官員

深層影響

對於日本而言，物理 AI 的最大優勢在於真實需求的存在。這意味著日本的技術創新不需要完全依賴資本市場的支持，而是可以直接應對市場需求。相比之下，台灣目前的最大優勢仍集中在 AI 伺服器、晶片製造、散熱、電源管理、高速傳輸、PCB、封裝測試等供應鏈環節。這些產業在短期內仍然是全球 AI 基礎建設不可或缺的部分，但如果台灣盲目跟進日本的整機器人平台策略，未必會有相同的勝率。

「台灣必須思考的是，如何在物理 AI 的價值鏈中找到自己的位置。如果只滿足於供應鏈角色，長期來看可能會陷入低毛利、弱品牌的尷尬境地。」—— 台灣科技產業專家

未解之問

面對日本的物理 AI 战略，台灣該如何應對？筆者認為，台灣不必全面複製日本的策略，而是可以選擇性地跟進，先從最有優勢的場景切入，如智慧工廠、半導體製造自動化、倉儲物流、精密檢測與醫療輔助。通過讓 AI 伺服器與機器人系統形成連動，將台灣的硬體優勢延伸到邊緣運算、低延遲控制與工業 AI。政府與產業應該更積極地建立跨域示範場域，否則台灣將一直停留在看得懂趨勢卻做不出平台的尷尬位置。

從產業面來看，物理 AI 的競爭正在從模型能力走向產業落地。對台灣來說，最好的位置是成為物理 AI 的關鍵供應國、系統整合者與場景實驗場。日本的策略提醒我們，AI 應成為產業升級的入口，台灣必須思考自己在這條供應鏈中的定位。

日本的物理 AI 战略提醒我們，AI 競賽正在從模型能力走向產業落地。對台灣來說，最好的位置是成為物理 AI 的關鍵供應國、系統整合者與場景實驗場。台灣必須思考自己在這條供應鏈中的定位，才能在未來的 AI 競賽中占有一席之地。

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