2026年1月，日本经济产业省在“AI机器人战略审查会议”第1次会议上发布了秘书处资料。

会议的意图看起来很明确：把“AI × 机器人”从单点技术，升级为一套产业—数据—政策—需求联动的国家战略。

这个资料如果用一句话概括，那就是：日本认为以人形机器人为代表的“多用途机器人”将在2030年前后进入爆发拐点，并在2040年逼近约60兆日元（现在的汇率下计算约2.7万亿人民币）规模。这是它的战略要点。

01 一个关键判断：机器人产业的“主战场”正在从制造走向长尾服务

资料给了两个对比显著的数据：

2022年：产业用机器人市场约0.8兆日元，服务机器人市场约2.8兆日元。

美国和中国都投入了超过兆亿日元的资金在机器人和相关设备的研发上，且两国机器人创业公司的估值基本都去到了数千亿日元乃至兆亿日元，而日本只有数百亿日元规模。

日本虽在产业用机器人市场长期占优（大约是7成的份额），但近年来份额下滑；在服务机器人领域则落后于中美欧。

这意味着：日本过去的“工业机器人优势”，并不能自动迁移到未来增长最快的服务/长尾场景。

02 为什么会在现在出现拐点？因为两条成本曲线正在同时下移

软件范式变化 + 硬件成本下降。

软件侧：机器人基础模型推动示范/编程成本大幅下降，甚至出现“从数周到数分钟”的巨大进步。

硬件侧：EV与自动驾驶行业发展带动了关键部件的规模化，传感器、电池等关键材料的成本快速下行 - 传感器（相机、LiDAR等）出现了“约4年下降50%”的案例；锂电池单体长期下降更显著（资料引用1990年代到2018年约97%）。

当“更便宜的硬件”遇到“更快迭代的软件”，多用途机器人的商业化就具备了跨越式发展的条件。

03 真正卡住普及的，不是“能不能做”，而是“能不能规模化复制”

此次会议对传统机器人给出的判断很直白：

在固定环境、固定任务里，传统机器人“可靠且稳定”，毫无悬念。

但一旦进入复杂环境（零售、护理、建筑等场景下），就会遭遇“自我判断困难 + 需要为每个需求做定制开发”，从而形成长周期、高成本的结构性障碍。

因此，日本把突破口锁定为：利用多用途机器人覆盖少量多品种（长尾）市场，用规模化摊薄开发与部署成本。

04 日本的政策组合拳：围绕“开放化 + 可验证 + 数据闭环”搭底座

组合拳共有3套。

抓手一：推动软硬解耦/模块化，并建设“软件可靠性、稳定性验证与遴选平台”

日本判断当前“硬软垂直整合”的开发方式不利于通用化与扩展，于是提出：在利用既有开源环境的同时，补齐其短板——建立软件可靠性/稳定性验证与遴选基础，并推动硬件开放化投资（也带有经济安全保障的考虑色彩）。

抓手二：用“开放数据基底”对抗美中“私有数据堆叠”的加速模式

资料明确写道：美、中在加速以私有方式积累数据、开发基础模型；日本则希望通过加速“开放数据基础”的成长，推动基础模型开发与社会规模化应用。

并给出了一个闭环：

数据收集 → 基础模型 → 垂直行业模型 → 大众应用 → 数据回流 → 再训练升级。

抓手三：用GENIAC把“算力+数据+社区”打通，并扩展到AI机器人方向

GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）自2024年2月开始，支持垂直行业模型与数据集的构建，包含算力、数据收集利用、开发者互通交流等。

更关键的是：资料新增了“AI机器人开发推进”类目，明确支持“机器人基础模型（VLM/VLA）”的开发和实证，并把“机器人等机械装置、人员支出费用”等也纳入支持范围。

05 组织化落地：AIRoA把“数据与模型的公共品”做成产业共同体

一般社团法人 AIRoA（AI 机器人协会）于2024年12月设立，包括了日本电气、三菱电机、日立制作所、日产汽车等一批大型企业，目标是通过“机器人×AI融合”创新推动机器人技术开发和社会化应用。

其工作重点基本就是把“公共底座”做扎实：

数据的收集、保管、管理与公开；
基础模型与垂直行业模型的开发、运用与公开；
开发社区的运营；
同时推进效率效果测度与安全性评价的探讨与公开。

06 战略落点：供给侧与需求侧“绑在一起做”，先造出“先行市场”

日本非常清楚：多用途机器人在初期“国内大需求并不显性”，这会让供给侧承担高投资风险。

因此资料提出：鉴于多功能机器人尚处于发展初期，需要建立一个框架，使公共机构和私营企业能够确保一定的需求水平（其实质是主动创造需求），并对机器人研发和改进周期做出长期承诺，从而打造领先的市场；同时，也为供应方的机器人制造商开展必要的研发和生产工作奠定基础。此外，考虑到在各个市场引入机器人时，预计会制定相应的技术要求和其他标准，因此也需要与相关部门和机构合作，构建一个完善的引进环境。

在机制上，日本计划每年对战略与实装路线图进行跟踪与必要更新，形成滚动迭代的治理框架。