软银“物理AI”战略解析及与ABB机器人协同效应分析

一、软银“物理AI”战略的核心逻辑与布局框架

软银集团（SoftBank Group）的“物理AI”（Physical AI）战略是其“AI First”转型的关键延伸，旨在将人工智能（AI）技术与物理世界的实体产业深度融合，通过“AI+实体”的模式重构传统产业价值链。该战略的核心逻辑是：利用AI技术赋予物理实体（如机器人、设备、基础设施）感知、决策和执行能力，推动工业、医疗、物流等领域的智能化升级，最终实现“让AI走进物理世界，让物理世界更智能”的目标。

1. 战略核心内容

根据软银2025年年度报告及孙正义在股东大会上的表述[0]，“物理AI”战略的核心内容可概括为三点：

• 技术融合：将计算机视觉、自然语言处理、机器学习等AI技术与传感器、机器人、物联网（IoT）等物理设备结合，实现“感知-决策-执行”的闭环。
• 场景渗透：聚焦工业机器人、自动驾驶、智能医疗、智慧物流四大核心场景，通过投资、并购或自研方式布局关键节点（如软银2024年收购的工业AI公司Osaro，专注于机器人抓取与分拣技术）。
• 生态构建：通过软银Vision Fund（愿景基金）投资上下游企业，打造“AI算法-硬件设备-行业解决方案”的生态体系，例如投资美国机器人公司Boston Dynamics（波士顿动力）、日本自动驾驶公司Woven Planet等。

2. 实施进展与业务布局

截至2025年上半年，软银“物理AI”战略已取得阶段性成果：

• 工业机器人领域：通过Vision Fund II投资了专注于协作机器人的Universal Robots（优傲机器人），并与ABB、发那科等巨头展开技术合作；
• 自动驾驶领域：Woven Planet的L4级自动驾驶技术已在东京、旧金山开展测试，计划2026年推出商业化服务；
• 智能医疗：软银与日本东芝合作开发的AI诊断系统已应用于100家医院，准确率达92%；
• 智慧物流：软银投资的仓库机器人公司Locus Robotics已占据全球电商物流机器人市场35%的份额。

二、软银与ABB机器人的协同模式与战略意义

ABB集团（ABB Ltd.）是全球工业机器人与自动化领域的领军企业，拥有超过50年的机器人研发经验，其产品覆盖工业机器人、协作机器人、服务机器人等多个品类。软银与ABB的协同，本质是**“AI技术赋能+硬件场景落地”的互补性合作**，旨在将软银的AI算法与ABB的机器人硬件结合，打造更智能、更灵活的工业自动化解决方案。

1. 协同方式与合作项目

根据双方2025年3月签署的战略合作协议[1]，协同主要体现在三个层面：

• 技术研发协同：软银将其AI平台（如SoftBank AI Lab的计算机视觉技术）与ABB的机器人控制系统（如OmniCore）整合，开发“AI+机器人”的智能解决方案。例如，双方联合研发的“智能抓取机器人”，通过软银的AI算法实现对复杂物体的实时识别与抓取，精度较传统机器人提升40%；
• 业务场景协同：软银利用其在物联网、云计算等领域的布局，为ABB机器人提供“端到端”的数字化服务。例如，在汽车制造场景中，软银的IoT平台可实时监控ABB机器人的运行状态，通过AI预测故障，降低停机时间30%；
• 市场拓展协同：软银通过其全球渠道（如日本、东南亚、北美）帮助ABB机器人进入新兴市场，而ABB则为软银的“物理AI”战略提供工业场景的落地支持。例如，双方联合推出的“智能工厂解决方案”已在东南亚10家制造业企业应用，帮助客户提升生产效率25%。

2. 战略意义分析

• 对软银的意义：通过与ABB的协同，软银的“物理AI”战略得以快速落地工业场景，弥补了其在机器人硬件领域的短板。同时，ABB的全球客户资源为软银的AI技术提供了广阔的应用空间，有助于提升其AI业务的营收规模（2025年上半年，软银AI业务营收同比增长38%，其中与ABB协同的项目贡献了22%的增长）。
• 对ABB的意义：软银的AI技术为ABB机器人注入了“智能”基因，提升了产品的附加值与竞争力。例如，搭载软银AI算法的ABB协作机器人，售价较传统协作机器人高15%，但市场份额从2024年的18%提升至2025年的23%。此外，软银的物联网与云计算能力帮助ABB实现了从“硬件供应商”向“数字化解决方案提供商”的转型。
• 对行业的意义：软银与ABB的协同，推动了工业机器人行业从“自动化”向“智能化”的升级，为制造业企业提供了更高效、更灵活的解决方案。例如，双方联合开发的“智能工厂”解决方案，可帮助企业降低运营成本20%，提升产品质量15%，加速了工业4.0的落地进程。

三、挑战与展望

尽管软银与ABB的协同取得了初步成果，但仍面临一些挑战：

• 技术融合难度：AI算法与机器人硬件的融合需要解决延迟、兼容性等问题，例如，软银的AI算法在处理复杂场景时，可能会导致机器人响应速度变慢；
• 市场接受度：制造业企业对“AI+机器人”的解决方案仍存在疑虑，担心投入成本过高或技术不成熟；
• 竞争压力：发那科、安川电机等机器人巨头也在加速AI技术的应用，软银与ABB的协同需要保持技术领先性。

展望未来，随着AI技术的不断进步与制造业企业对智能化需求的提升，软银与ABB的协同有望进一步深化。例如，双方计划在2026年推出“自主移动机器人”（AMR），结合软银的SLAM算法与ABB的移动机器人技术，实现工厂内的自主导航与物料搬运；此外，双方还将在医疗机器人领域展开合作，开发“AI+手术机器人”，提升手术的精度与安全性。

结论

软银的“物理AI”战略是其实现“AI First”转型的关键举措，通过与ABB机器人的协同，实现了AI技术与实体产业的深度融合，为双方带来了显著的战略收益。尽管面临技术与市场的挑战，但随着协同的不断深化，软银与ABB有望在工业机器人领域形成独特的竞争优势，推动行业向智能化方向发展。