在人口持续减少、劳动力短缺加剧的背景下，日本正加快将“Physical AI”打造为国家重点新兴产业。与主要处理文本和图像等数字信息的生成式AI不同，Physical AI更强调AI在现实世界中的感知、运动和实时响应能力。

据科技媒体TechCrunch 5日报道，日本经济产业省表示，将以2040年占据全球Physical AI市场30%份额为目标，加快构建国内产业基础。

日本当前的政策重点，是推动AI机器人在工厂、物流仓库以及关键基础设施等场景的应用，以维持生产效率和运营连续性。数据显示，2022年日本制造商在全球工业机器人市场的份额约为70%，在硬件制造方面优势明显。不过，随着行业竞争重心从零部件转向硬件、软件和数据协同的系统集成，日本原有优势能否延续到AI时代，仍待观察。

从需求端看，推动Physical AI进入产业现场的关键因素并非单纯降本，而是填补劳动力缺口。Global Brain的Hogil Doh表示，Physical AI更多被企业视为维持业务持续运转的工具，核心问题在于，当人手不断减少时，如何保障工厂、仓库、基础设施和服务体系正常运转。劳动力短缺正是这一市场增长的最大驱动力。Salesforce Ventures的Sho Yamanaka也指出，企业导入相关技术的出发点，已经从单纯追求效率，转向关乎产业能否持续运转的现实需求。

这一趋势也反映在人口数据上。Doh表示，截至2024年，日本总人口已连续14年下降，劳动年龄人口占比仅为59.6%；未来20年，劳动年龄人口预计还将减少约1500万人。路透社和日经2024年的调查也显示，日本企业加快导入AI的首要原因正是劳动力不足。

在企业层面，竞争策略也正从“开发新机器人”转向提升现有机器人的自主作业能力。日本机器人软件开发公司Mujin开发了机器人控制软件，可使工业机器人自主完成拣选和物流作业。其联合创始人兼CEO Takino Isei表示，公司的战略重点并不在硬件本身，而在机器人控制平台等软件能力建设。

从国际竞争格局看，日本在执行器、传感器和控制系统等核心零部件领域仍具优势，但美国和中国在全栈系统开发方面推进更快。Sho Yamanaka表示，高精度零部件技术是连接AI与现实世界的重要物理接口，具有战略性的“护城河”价值；当前更重要的，是推动AI模型更深度地融入硬件，并加快系统层面的优化。

Doh还指出，行业能否真正进入扩张阶段，关键要看产品是否走出试验阶段、客户是否愿意付费部署、系统能否在完整班次内稳定运行，以及设备稼动率、人工介入率和对生产率的影响等指标能否被量化验证。

在政策支持方面，日本政府也在同步加码。报道称，在Sanae Takaichi领导下，日本计划投入约63亿美元，用于强化核心AI能力，并推进机器人集成及其在产业现场的应用。