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日期: 2026-07-16 | 来源: 静说日本 | 有0人参与评论 | 专栏: 中美博弈 | 字体: 小 中 大
昨天，在东京的一间会议大厅里，五个男人并排站着合影。左边是英伟达创始人黄仁勋，穿着他标志性的黑色皮衣，旁边是日本(专题)富士通社长时田隆仁、发那科社长山口贤治、安川电机副会长小川昌宽、川崎重工社长桥本康彦（下图，左起）。
快门按下的那一刻，很少有人会想到，这张照片日后可能会被写进日本产业史——因为黄仁勋在会上说了一句话：“下一场产业革命，将会是‘日本制造’。”
昨天，也就是7月16日，英伟达和日本产业界几乎是“倾巢而出”，一口气公布了一连串跨行业的合作：汽车、金融、医疗、基础设施、机器人……几乎把日本经济的骨架都摸了一遍。而串起这一切的，是一个这两年被反复提及、却始终有些抽象的词——“物理AI”(日语写作“フィジカルAI）。
这几年，我们已经习惯了ChatGPT式的AI——它们读懂文字、生成文字，聪明，但终究只活在屏幕里。物理AI要做的，是让AI真正走进工厂、走进医院、走进家庭、走上马路，去操控机器人的手臂、去指挥工地上的吊车、去理解一条流水线上发生的一切、去帮助人类的生活。用黄仁勋自己的话说，这是“数字空间与物理操作的融合”。
日本在生成式AI的竞赛中慢了美中一步，但论起精密制造、机器人技术、“匠人”式的现场经验积累，日本几十年来从未真正掉队过。黄仁勋昨天在日本经产省的“物理AI”启动仪式上说得很直白：日本产业现场积累的智慧“是日本的财富，绝不能失去”。这句话某种程度上道出了这场合作的逻辑——英伟达带来算力和模型，日本拿出的，是别人复制不了的“现场经验”。
那么，“物理AI”具体怎么落地？丰田这次把和英伟达的合作，从原来的自动驾驶技术，一举扩展到了智慧城市和工厂基础设施。车载软件的安全代码生成，交给大语言模型Megatron-LM；工厂现场的优化，则用英伟达的Omniverse搭建数字孪生环境。丰田旗下负责前沿技术实验的“编织之城”（Woven City）里，和英伟达联手开发面向城市交通的多模态视觉语言模型。
日本金融业则走的是另一条路——自建“AI数据模型”。考虑到数据的机密性，瑞穗金融集团引进了国内规模最大的系统DGX B200，希望在保护敏感数据的前提下推进业务自动化。三井住友金融集团用开源模型Nemotron搭建自己的体系。乐天银行则干脆自己开发针对交易数据的专属基础模型。这背后的心态很清楚：AI要用，但核心数据不能假手于人。
医疗和制药领域的动作也不小。参与药物研发平台BioNeMo的企业联盟里，能看到阿斯泰来制药的身影。富士胶片则交付了搭载英伟达最新Blackwell架构的全身CT设备。而日本理化学研究所，用GB200计算系统搭建起新一代超级计算机“理究”和“ROQUO”，并开始探索与量子计算的结合。- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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