日立凭工业专长押注物理AI竞赛

日立凭工业专长押注物理AI竞赛

在人工智能迅猛发展的当下，物理AI（Physical AI）已成为新一轮技术竞赛的焦点。这一领域专注于控制现实世界的机器人和工业机械，与纯数字AI不同，它需要AI模型与物理环境深度融合。近日，AI News报道，日立（Hitachi）正凭借其工业专长，积极角逐这一赛道，试图从AI巨头手中分一杯羹。

物理AI的层级困境

物理AI的发展呈现明显的层级结构。正如文章所述：

Physical AI – the branch of artificial intelligence that controls robots and industrial machinery in the real world – has a hierarchy problem. At the top, OpenAI and Google are scaling multimodal foundation models. In the middle, Nvidia is building the platforms and tools for physical AI development. And then there is a third camp: […]

顶层玩家如OpenAI和Google，专注于大规模多模态基础模型。这些模型能处理视觉、语言和动作数据，为机器人提供通用智能。例如，OpenAI的Figure机器人项目和Google的RT-2模型，正通过海量数据训练，实现复杂任务感知与决策。

中层是Nvidia，其Omniverse平台和Isaac Sim模拟器，为开发者提供物理引擎和GPU加速工具，帮助桥接数字模型与真实硬件。Nvidia的Jetson系列边缘计算设备，更是工业机器人的标配。

而第三阵营，则是像日立这样的工业巨头。他们不追求通用模型，而是深耕特定领域，利用积累的工程数据和制造经验，实现快速落地。

日立的工业AI突围之道

日立作为日本百年工业企业，在电梯、铁路和工厂自动化领域积累了海量数据。其物理AI策略聚焦"边缘智能"，即在设备端部署轻量AI模型，避免云端依赖，提高实时性和安全性。例如，日立的"Lumada"平台整合IoT、AI和大数据，已在全球工厂部署数万台机器人臂，实现预测维护和自主协作。

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2023年以来，日立加大物理AI投入，与Nvidia合作开发工业级模拟环境，并在汽车制造中测试多臂协作机器人。这些机器人能通过视觉AI识别零件缺陷，并自主调整装配路径，效率提升30%以上。相比OpenAI的实验室原型，日立的方案已进入量产阶段，客户包括丰田和西门子。

行业背景：物理AI的市场潜力

物理AI市场正爆发式增长。根据麦肯锡预测，到2030年，机器人经济规模将达2万亿美元。中国和日本作为制造业大国，已推出"机器人+"计划，推动AI机器人渗透率从10%升至50%。挑战在于"最后一公里"：基础模型虽强大，但缺乏物理世界的数据反馈，导致部署成本高企。日立的优势在于其"数字孪生"技术，能将工厂模拟为虚拟环境，加速AI迭代。

与其他玩家相比，日立的工业专长是独特护城河。OpenAI擅长创新，但工业安全标准（如ISO 10218）要求极高可靠性；Nvidia提供工具，却需下游企业整合。日立则一站式交付，从硬件到软件的全栈解决方案。

编者按：日立能否逆袭？

日立的押注值得关注。在物理AI赛道，纯AI公司易陷"数据饥饿"，而工业玩家拥有真实场景的宝贵资产。未来，随着5G和边缘计算成熟，日立或将引领"工业物理AI"浪潮。但挑战犹存：开源模型泛滥可能稀释其专长，地缘政治也影响供应链。

总体而言，日立证明了"专精致胜"的逻辑。在AI从云端走向物理世界的转型中，工业经验将成为决胜关键。期待日立更多突破。

（本文约1050字）

本文编译自AI News，作者：Dashveenjit Kaur，日期：2026-02-23。