日立利用其工业专长引领物理人工智能革命

物理人工智能——控制现实世界中机器人和工业机械的人工智能分支——存在层级问题。在顶层， OpenAI 和 Google 正在扩展多模态基础模型。在中间， 英伟达 正在构建用于物理人工智能开发的平台和工具。

还有第三类：工业制造商，例如 日立 以及德国的 西门子那些提出较为低调但或许更有理有据的论点的人认为： 如果你不先了解物理世界，就无法训练机器在物理世界中行走。

正如日立在最近的一次采访中所透露的那样，这种争论现在正从董事会战略转向工厂车间部署。 日经亚洲。

⚙️ 为什么物理人工智能需要更好的模型

柳井浩介日立技术创新中心人工智能部门副主任直言不讳地指出，可行的物理人工智能与理论上的人工智能之间存在着本质区别：

“如果没有对物理学和工业设备的基础知识进行系统性的理解，物理人工智能就无法在社会中得到应用。”
— Kosuke Yanai，日立技术创新中心 - AI，来自 日经指数

日立的卖点在于，它已经掌握了大量此类基础知识——这些知识是多年积累的。 数十年来，我们一直致力于铁路、电力基础设施和工业控制系统的建设。 该公司拥有：

• 🌊 热流体模拟技术 模拟气体和液体行为的模型
• 📡 信号处理工具 用于监测设备状态
• 🏗️深厚的工程基础 产品设计与控制逻辑构建

🏭 实际应用案例：大金和JR东日本

日立的总体物理人工智能架构—— 世界基础设施一体化模型（IWIM）该系统被描述为一个融合了多个专业模型和数据集的专家混合系统——目前仍处于概念验证阶段，但两个现实世界的部署表明，其底层方法已经产生了结果。

🔬 研发流程：缩短开发时间

日立在物理人工智能领域的努力也体现在其研究成果中。 2025年12月该公司公布了在……展示的两个项目的研究成果。 ASE 2025这是一场顶级的软件工程会议，旨在解决工业人工智能领域长期存在的瓶颈问题：编写和调整控制软件所需的时间和精力。

🚗 汽车行业 — ECU 测试自动化

日立及其子公司 节制 开发了一种使用 检索增强生成（RAG） 自动生成车辆电子控制单元 (ECU) 的集成测试脚本。在一项涉及多核 ECU 测试的试点项目中：

📦 物流 — 模块化机器人控制软件

在物流领域，日立公司发展 变异性管理技术 将机器人控制软件模块化为围绕以下结构构建的可重用组件： 机器人操作系统（ROS）这使得操作人员能够根据新产品或布局调整机器人拣选和放置工作流程。 无需从头开始重写软件。

🛡️ 安全作为一项结构性要求

日立所有物理人工智能工作的核心在于其对以下方面的重视： 安全护栏 ——这并非一项合规性检查，而是系统设计中固有的工程约束。据柳井正介绍，公司正在整合其在社会基础设施开发中积累的控制和可靠性技术，以防止人工智能的输出偏离人为批准的运行参数。

这包括：

• ✅ 输入验证 — 筛选掉不适合用于模型训练的数据
• ✅ 输出验证 确保机器运行不会危及人员或财产安全
• ✅ 实时人工智能模型监控 — 检测运行异常情况

⚠️ 物理人工智能系统在现实世界中会失效，而不是在沙盒环境中。控制铁路信号或工厂机器人的人工智能所面临的风险与控制聊天机器人的风险截然不同。

🖥️ 基础设施与雄心壮志相匹配

日立万塔拉 ——该集团的数据和数字基础设施部门——正将自己定位为早期采用者 NVIDIA 的 RTX PRO 服务器建立在 RTX PRO 6000 Blackwell 服务器版 GPU旨在加速智能体和物理人工智能工作负载。该硬件将与日立的……配合使用。 iQ平台 并用于建造 数字孪生 — 物理系统的虚拟副本 — 能够大规模模拟从电网波动到机器人运动的一切。

这 IWIM概念 旨在连接英伟达的开源 Cosmos物理人工智能开发平台 通过专门的日语语言学习模型和视觉语言模型 模型上下文协议（MCP） —本质上是一个将物理人工智能系统所需的模型、仿真工具和工业数据集整合在一起的框架。

物理人工智能领域的竞争远未结束。但日立的立场是—— 领域专业知识和运营数据与模型架构同等重要。 ——越来越难以忽视，尤其是与大金和JR东日本等合作伙伴的部署开始证明这种专业知识在实践中真正的价值。

资料来源：
日经亚洲 （2026年2月21日）| 日立研发 （2025年12月24日）| 日立Vantara博客 （2025年8月27日）

参见： 阿里巴巴携开源机器人模型 RynnBrain 进军实体人工智能竞赛。

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