丰田预估64亿美元机器人投入，聚焦物理AI落地

40万台机器人与年投64亿美元的规模化蓝图

据路透社报道，丰田汽车在9月初向投资者披露：为推进全集团范围内的自动化升级——覆盖自身工厂、集团子公司及核心供应商体系——公司预估自2028年起，需部署约40万台机器人，并为此每年投入约1万亿日元（约合64亿美元）。丰田未说明该投资是否全额实施，亦未明确该投入强度将持续多少年。该40万台数量包含既有设备的更新换代与新增部署，类型涵盖人形与非人形机器人，应用场景包括工业制造、自动物流以及未来工厂中的人机协作作业。

从局部试点到全链路自动化演进

丰田的自动化实践已有长期积累。在其2025年综合报告中，公司披露位于爱知县的刈谷工厂（Kamigo Plant）活塞装配线已于2025年1月全面启用机器人作业，操作人员已由原先3人减至零。该产线的自动化探索始于更早：2008年，丰田便在部分子产线上引入机器人；但随着发动机产能向海外扩张，维护瓶颈浮现——部分海外工厂缺乏足够数量的熟练维修技工支撑自动化设备运行，导致部分工序被迫回归人工操作。在此过程中，日本本土工厂的制造知识被系统性转移至海外基地，一线工人同步开发出专用夹具与工具，使若干手工工序效率提升2–3倍。这些经验反哺了新一代自动化系统的研发，最终促成刈谷工厂活塞线的全自动化落地。

物理AI：面向真实产线的感知-决策-执行闭环

丰田将此类技术定义为‘物理AI’（Physical AI）：即机器人通过传感器感知环境，依据实际工况学习或优化行为，并实现自主运行。其前沿研发由丰田前沿研究中心（Frontier Research Center）主导，核心目标之一是应对劳动力短缺与技能传承难题。该中心的技术成果源自‘人类支援机器人’（Human Support Robot）项目，其中物体识别、决策规划与运动控制模块已应用于东日本丰田（Toyota Motor East Japan）产线上的KumiPro零件拣选机器人。KumiPro配备视觉系统，可识别并抓取松散堆放的零部件，无需预先精确定位；在某次装配演示中，该机器人还通过力反馈控制实时修正视觉识别误差，在狭小空间内动态调整插入动作，补偿摄像头识别坐标与物体实际物理位置之间的偏差。

具身学习与仿真-现实协同进化

丰田正推进ELEY（Embodied Learning robot for Enhanced Yield）机器人研发，专用于需频繁接触物体及环境的作业。ELEY配备双拟人手臂与全向移动底盘，设计上能主动适应外部作用力——例如当机械臂触碰到位置预期之外的障碍物时，仍可稳定响应。当前，长周期可靠性、高精度重复定位能力，以及支撑机器人持续学习的数据基础设施，仍是待突破的关键环节。丰田计划在更贴近真实产线的环境中测试ELEY，并将成功与失败的操作数据均纳入训练集。此外，公司广泛采用强化学习，在仿真环境中并行运行数千个虚拟机器人实例加速训练；再通过注入传感器噪声、地面摩擦系数、执行器响应差异等变量，缩小仿真与现实间的性能落差（Sim2Real Gap），并利用实机运行数据持续校准模型。丰田研究院（TRI）还与波士顿动力合作，为Atlas人形机器人开发AI控制系统；2025年双方联合演示中，Atlas借助单一‘大型行为模型’（Large Behavior Model），结合人类示范技能，完成了行走、搬运、分拣与装箱一整套任务序列。

> 编者观点：丰田将‘物理AI’锚定于可量化降本、可复用知识、可渐进迭代的制造现场，为中国制造业企业推进具身智能落地提供了务实路径参考——技术价值不在参数领先，而在与工艺深度耦合、与人力协同演进。