今天小編分享的互聯網經驗：“消失”的日本人形機器人，歡迎閱讀。
文 | 有界 UnKnown
在這一波人形機器人浪潮裡，我們似乎鮮少聽到有關日本的聲音。
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 " 自诩的日本，卻在其中 " 銷聲匿迹 "，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。
▲全球人形機器人上市公司 100 強地網域分布，Morgan Stanley
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裡，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網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，并且在這一領網域獲得不菲的成績。
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。
日本人形機器人，起了個大早，卻沒趕上晚集。
半個世紀的 " 機器人王國 " 夢
在人形機器人領網域，日本曾經堪稱 " 一騎絕塵 "。
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犷，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。直到不久之後 WABOT-2 誕生，它才有更多 " 人 " 的樣子。
WABOT-2 由電線、抛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，然後就被它深深迷住了。
▲日本人形機器人 WABOT-1 和 WABOT-2
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 領網域有了突破。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，以及日本民眾骨子裡對人形機器人的偏愛文化。
20 世紀六七十年代，日本的勞動力短缺現象逐漸加劇。
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。
與此同時，日本民眾對人形機器人也是好感度頗高。
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。
▲《鐵壁阿童木》劇照
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。
首當其衝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、步态越來越穩，并逐漸擁有了機械臂，最終在 2000 年催生了舉世聞名的 ASIMO。
▲從左到右：本田 P1 到 P4
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範，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，後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 與奧巴馬互動
ASIMO 之後，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、災難救援等領網域的應用。
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 " 效應的探讨。
▲石黑浩和他的 " 復制品 "
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 之後，日本人形機器人領網域第二款知名產品。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，它能夠識别用戶表情感知用戶情緒、與人類對話，它也可以做日常的互動任務比如問候、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，僅僅三年之後，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。
人形機器人夢醒時分
人形機器人畢竟不是真正的人類，本不該有生老病死一說，但在這個領網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。
這種 " 知天命 " 表現為 " 卷不動 " 了。
進入 2010 年之後，日本在人形機器人領網域的投入不再像之前那樣 " 不計成本 "。對人形機器人領網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網域，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。
2018 年之後，日本知名的人形機器人產品都開始陸續停產，或者被變賣。
比如本田 ASIMO 在 2018 年完全停止生產，這台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 萬美金一台的造價，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。
财大器粗，且擅長賭博軟銀在 2020 年也決定停產明星機器人 Pepper。
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。當時一台 Pepper 機器人僅賣 19.8 萬日元（按照 2020 年匯率約 1 萬多人民币）。當時 Pepper 生產了 27000 台，軟銀自己就在其零售店中使用了大量的 Pepper。疫情期間，軟銀更是用一百台 Peppers 來作為 " 鷹棒球隊 " 的啦啦隊。
▲在酒店中被廣泛使用的 Pepper 機器人
但 Pepper 卻經常因為表現不好而遭到 " 解雇 "。
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 "；而在商場裡，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，将波士頓動力 80% 的股份賣給了給韓國現代汽車，軟銀在人形機器人領網域又放棄了一枚棋子。
事實上，無論是波士頓動力還是 Pepper 背後的 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，就是他們的產品要麼價格昂貴，要麼實用性不足，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，日本東北部海網域發生 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。
國際貨币基金組織（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% 範圍，而全球平均增長率則高于此水平。
在日本整體經濟受挫的同時，當時日本支持人形機器人的企業發展也并不順利。
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%。
軟銀也同樣面臨着資金危機。
2019 年，軟銀重金投資的 WeWork 的 IPO 失敗，讓 WeWork 陷入嚴重财務危機，瀕臨破產。軟銀前後在 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、變賣之後，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網域；2023 年，Figure 與 OpenAI 的結合将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。在人形機器人熱潮裡，日本與世界完美地錯開了步調。
在關鍵的 AI 環節掉鏈子
以 2020 年代為界限，人形機器人的熱潮從日本消失，流入世界其他國家。
2020 年之前，日本引領了全球第一波人形機器人浪潮；2020 年之後，中國和美國代表着第二波熱潮。
普通大眾單獨看這兩波熱潮裡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。
但這表面看起來相同的動作，背後支撐的東西，卻早已換了篇章。
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，只能執行程式設定好的特定動作，環境适應能力有限。
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，對環境的适應也更加靈活。
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，到雲計算為止，日本在相關產業上就一直落後于世界。這導致以互聯網和雲計算為基礎的 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後，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，随後美國谷歌、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、阿裡、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 領網域只能處于 " 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 領網域也做過短暫的 " 領先者 "。
1988 年，日本 NEC 直接将人工智能研究院 NEC Lab 設立在美國普林斯頓和矽谷，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，餘凱和林元慶先後擔任 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 " 符号主義 " 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 裡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，之後，AI 研究在日本學界被視為 " 過街老鼠 "，神經網絡領網域經費被擠壓。即便 2016 年李世石被 AlphaGo 擊敗後，日本仍舊保留着對深度學習的偏見，有學者甚至提到：" 若報告标題含‘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。種種前因後果，疊加日本長久的經濟低迷，以及過于重視硬體的傳統，讓它們與世界大潮擦肩而過。
結語
AI 大模型出來之後，日本人形機器人產業也曾有過一些新的想法。
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 " 動态表情合成技術，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。
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後感到惋惜，甚至曾為此痛哭。
日本人形機器人歷史令人唏噓，就像一場馬拉松裡，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鬥力，再也沒有力氣奮起直追。
有時候，生不逢時就是一種遺憾，當曾經被寄予厚望的機器人，一個個被雪藏、被遺忘和擱淺，曾經的繁華，最終也只能變成時代的一聲嘆息。
參考資料：
Inside the Robot Kingdom:Japan,Mechatronics,and the Coming Robotopia
Japan ’ s Humanoid Robots: 50+ Years of Advancements | Mike Kalil
