从AI自动化到AI自进化

10月14日，日本千叶幕张展览馆迎来了年度综合技术盛会“CEATEC 2025”。今年共有810家企业与机构参展，其中近一半展示与AI相关的解决方案。生成式AI、边缘AI、混合云AI正从研究概念走向生产现场，日本制造业正通过AI重新定义“现场力”——即数据驱动与经验融合的作业竞争力。

从自动化到协同化：AI成为“作业伙伴”

在现场，日立制作所展示了电梯与楼宇设备维护领域的AI支持系统。工作人员佩戴的可穿戴摄像机影像实时上传，由AI进行风险识别与行为分析，当出现危险动作时立即发出警示。过去依赖经验的安全管理，正被数据化与智能化手段所取代。

三菱电机则演示了由AI驱动的喷涂机器人。AI能够自主判断工况，并与作业员进行语音交互，实时优化喷涂路径。系统同时结合云端AI与边缘AI，实现远程学习与现场响应的平衡。企业负责人表示，目标是让AI学习熟练工的“经验法则”，使其成为真正“懂现场”的智能助手。

这类展示反映出日本制造业正从“以人补AI”转向“人机共创”，生产现场不再只是AI应用的终点，而是智能化成长的起点。

基础硬件革新：AI落地的隐形支柱

AI能否在制造现场真正发挥效能，关键在于底层硬件的进步。
TDK带来了一台能“猜拳取胜”的演示机，核心在于模仿人类小脑结构的神经芯片。该芯片在极低功耗下实现毫秒级数据处理，可在对手出手前预测动作，先行出拳。TDK社长斋藤昇指出，这种高效能芯片将在未来的“AI生态系统”中成为关键支撑。

村田制作所展示了可夹在口罩上的语音输入装置，利用压电薄膜传感器捕捉口罩表面的微振动，即使在嘈杂的生产车间，也能精准识别说话者的声音。这项技术瞄准医疗与制造业场景，为AI语音交互提供了全新的感知接口。

藤仓电气则展出了细径高密度光纤电缆，比上届产品增加一倍光纤数量，以支撑AI应用所需的海量数据传输。与此同时，还展示了自研的极细同轴线，可应用于高分辨率显示与医疗内窥镜布线。

这些技术虽然位于“幕后”，却是AI普及的核心底座。芯片、传感器与通信网络的协同演进，正在让“智能制造”的概念真正具备工程可行性。

生成式AI渗透设计与维护流程

除了生产现场，生成式AI正加速进入系统开发与维护领域。
美国初创公司CODEMETAL展示的AI平台，可自动将旧系统代码转换、验证为新语言，实现“无停机升级”。这为大量仍依赖遗留系统的日本制造企业提供了现实路径。

另一方面，日本信息处理推进机构（IPA）展出的沉浸式体验则展示了AI在教育与技能传承中的潜力。观众佩戴Apple Vision Pro头显，可在混合现实（MR）环境中体验2050年的课堂，AI实时翻译与交互。对于制造业而言，这种生成式AI与培训结合的模式，预示着“技能数字化”新阶段的到来。

从“智慧住宅”看产业的延伸逻辑

今年首次亮相的“生活DX馆”也吸引关注。积水住宅展示了智能家居系统“Platform House Touch”，可通过手机监测门锁状态、识别家人归宅，并基于生活日志生成个性化服务。
表面上是住宅领域的DX尝试，实质上体现了制造业的服务化趋势——通过产品使用数据持续收集、分析、改进，实现“制造-服务-再制造”的循环。智能家居只是预演，未来工业设备与消费终端之间的数据流动，将成为新的价值源泉。

日本AI采用率49.7%：技术成熟，体制待变

根据日本信息通信白皮书，采用“积极利用”或“限定性利用”AI的日本企业比例为49.7%，较上年提升7个百分点，但仍显著低于美国（84.8%）与中国（92.8%）。
企业担忧主要集中在三点：“缺乏有效应用方法”“信息泄露风险”“维护成本上升”。可见，日本制造业并非缺乏AI技术，而是缺乏“用好AI”的机制——包括数据治理、人才体系与运行指标。AI的真正竞争力，不在模型参数，而在组织能否具备“消化AI”的现场体力。

从AI自动化到AI自进化

今年的CEATEC展会，让人感受到一个清晰信号：AI不再是高层战略，而是进入设备、工艺、检测、培训等一线环节的实用工具。
日本制造业正在尝试从“自动化”走向“自进化”——通过AI学习现场数据、积累经验并反馈改进，形成不断优化的生产循环。

未来的竞争，不仅是算法与算力的较量，更是“谁的现场能更快学会”。
AI正成为新的“匠”，而匠心，也正在以数据的形式被传承。