日本機器人產業正全力押注「實體AI」（Physical AI），將人工智慧與具備感知、決策與行動能力的機器結合，試圖將其深厚的製造底蘊轉化為對抗美中兩國高速競爭的差異化優勢。新創企業 Donut Robotics 開發的人形機器人 Cinnamon 2，配備視覺語言模型（VLM），能從影片或動作捕捉數據學習流暢人類動作、辨識手勢、理解口語指令，預定 2026 年底前正式啟動租賃、2027 年進行設計迭代，硬體現階段在中國以 ODM 模式代工、於日本組裝。
另一家東京新創 Enactic（2025 年 7 月成立，僅 17 名員工）受邀參加 2026 年 3 月 Nvidia 在加州舉辦的 AI 研發年會，與日立、三菱等大廠同台，示範機器手臂透過人類示範學習將枕頭塞入枕套等高難度軟性任務，並開源硬體設計。政府的「實體 AI 生態系」計畫則由 DMG Mori、Komatsu 等機械大廠參與，擬為工廠機械編配共通識別碼，跨企業蒐集訓練數據。全球實體 AI 市場預估 2034 年將達約 11 兆日圓，約為現行規模的 13 倍。
本事件本質上是一場技術典範轉移下的全球 AI 霸權爭奪戰——核心矛盾在於：日本曾是世界機器人霸主，但美中兩國挾大型基礎模型與龐大資本，在新世代 AI 驅動的機器人領域快速超車。三方勢力的戰略考量截然不同：
日本產業先進科學技術大學教授今井翔太明確指出，通用語言與影像模型的訓練已淪為算力與資本的軍備競賽，全球企業能取得的網路數據大同小異；但製造業數據仰賴與工廠、機械製造商的實體關係，這正是日本的護城河。Donut Robotics 執行長小野大輔更直言：「智慧與實體世界的最後一哩連結，正是日本仍有機會建立領先地位的場域。」然而，日本目前硬體仍須 ODM 中國代工，反映其在供應鏈自主性上的結構性弱點；而一般民眾對 AI 失控的疑慮與 AI 自主代理（agent）意外事故風險，正成為全球監管的潛在變數。
戰略貿易流向與供應鏈依賴度
HS 8542資料來源：UN Comtrade 聯合國商品貿易統計庫 · 全球市場規模 $5,800 億美元 / 年
回顧歷史，1980 年代日本憑藉精密機械與工業機器人曾獨佔全球 60% 以上市佔，但隨著軟體與 AI 典範崛起，日本在 2010 年代後逐漸被美中超越。如今的「實體 AI」復興，可類比為 1990 年代末日本於網路革命中的二次創業嘗試，其成敗將取決於能否在典範轉移的視窗期內完成布局。
最高優先級建議：實體 AI 的終局競爭不在算力或資本，而在於「誰能取得最豐富的真實世界數據並建立回饋閉環」，這是日本的最後一張王牌，也是所有利害關係人最該押注的方向。
01 起因觸發：美中AI霸權崛起，日本被迫從底層模型轉向「末段差異化」
02 一階傳導：Donut Robotics、Enactic等新創加速人形機器人與開源硬體開發
03 二階擴散：DMG Mori、Komatsu等機械大廠與政府合作建立共通識別碼與跨企業資料生態系
04 三階外溢：全球實體AI市場2034年估達11兆日圓，供應鏈、晶片、安全法規全面連動
05 宏觀終局：AI自主代理事故風險與AGI長遠威脅推動全球監管框架成形，「具身智慧」將重新定義美中日三極科技競爭版圖
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