丰田在9月与投资者讨论的估算显示，在其工厂、集团公司和主要供应商中扩大自动化，可能需要约40万台机器人，并从2028年起每年投入约1万亿日元（约64亿美元）。丰田尚未说明是否会推进全部投资，也未给出持续年限。
AI解读：丰田给出的数字更像一次投资量的测算，而不是已经拍板的采购计划：约40万台机器人，涵盖替换现有设备和新装设备，既有人形也有非人形系统。按丰田的说法，从2028年起每年可能花约1万亿日元，这个数字被路透社在9月与投资者的沟通中提及，但丰田没有确认是否全部执行、会执行多少年。
真正值得留意的是，丰田把机器人写进了制造流程的下一阶段，而不只是展示样机。它已经在工厂里测试零件运输、零件拣选，甚至医疗设备运输；Kamigo工厂的活塞装配线从2025年1月起用机器人运行，已从3名操作员转为全自动化。这类落地案例说明丰田的估算针对的是可替换、可扩展的产线环节。
对汽车制造和机器人供应商来说，40万台这个规模意味着需求可能不局限于整机，还牵动自动化物流、传感器、维护能力和数据基础设施。但丰田自己列出了还没解决的问题：长时间可靠性、精确定位的重复性，以及机器人学习所需的数据基础设施。这些限制如果不突破，投资节奏就不会只由预算决定。
普通读者不必因此认为工厂马上会无人化。丰田曾因海外工厂缺少熟练维护人员，把部分自动化流程改回人工；工人改进夹具和工具后，某些手工流程效率反而提高两到三倍。这说明自动化推进的速度，取决于当地维护能力和工艺知识，而不只是机器人数量。
丰田的估算比国际机器人联合会统计的工业机器人数量更宽：IFR数据显示，日本2024年运行中的工业机器人约45.05万台，当年新装约4.45万台；日本汽车行业2024年新装约1.3万台，同比增11%。丰田的40万台包含替换设备和集团及供应商的多类机器人，不能直接与IFR的年度安装量相比较。
现代汽车集团也给出了人形机器人时间表：2028年起在佐治亚州萨凡纳的Metaplant America引入Atlas，先做零件排序，2030年起扩展到部件装配，并计划到2028年形成最多3万台的年产能。Boston Dynamics由现代控制，同时与丰田研究院合作，把Atlas与丰田的大型行为模型结合。两条路线并行，说明车企在物理AI上的竞争已经具体到时间表和产线任务。
丰田汽车估算，如果在其工厂、集团公司和主要供应商中扩大自动化，可能需要约40万台机器人，并从2028年起每年投入约1万亿日元（约64亿美元）。
这一潜在投资在9月与投资者的沟通中讨论过，路透社报道了这一消息。丰田尚未说明是否会推进全部投资，也未说明这一支出水平会持续多少年。
40万台的数字涵盖替换现有机器和新安装的机器人，包括人形和非人形系统。投资范围涉及工业机器人、自动化物流，以及未来工厂车间中的人机协作。
丰田已落地的自动化：Kamigo活塞线和KumiPro拣选机器人
丰田已在多个制造流程中使用和测试机器人。在其FY2026财务业绩中，公司列出了涉及零件运输和零件拣选的工厂演示，以及医疗设备运输等领域的机器人工作。
在丰田Kamigo工厂，一条于2025年1月开始用机器人运行的活塞装配线，已从3名操作员转为全自动化，这来自丰田2025年综合报告。该工厂的自动化工作开始得更早：2008年就在部分子线上引入机器人，但公司后来在扩大海外发动机生产时遇到了维护限制。
丰田表示，一些海外工厂缺少足够的熟练维护人员来支持自动化设备。部分流程因此回到手工生产，同时日本工厂的制造知识被转移到海外工厂。
工人随后开发了夹具和工具，丰田称这些工具在某些手工流程中可以把效率提高两倍或三倍。这些工作中积累的知识后来被用于开发更新的自动化生产系统，包括Kamigo的活塞装配线。
丰田还在开发不需要零件提前精确定位的系统。其KumiPro零件拣选机器人使用摄像头识别和处理随意摆放的部件，并已在丰田汽车东日本的产线上运行。
丰田演示了一种装配流程：力反馈控制可以补偿摄像头的识别误差。机器人能在把部件插入狭窄空间时调整动作，补偿摄像头识别结果与物体实际位置之间的差异。
丰田定义的物理AI：感知、优化与自主运行
丰田使用“物理AI”一词来描述一类技术：机器人通过传感器感知周围环境，根据情况学习或优化动作，并自主运行。
丰田表示，其Frontier Research Center正在通过机器人技术应对劳动力短缺和技能转移问题，包括在生产现场的应用。该中心的工作包括通过其Human Support Robot项目开发的技术。
丰田称，Human Support Robot项目中的物体识别、决策和运动执行技术已被应用到丰田汽车东日本的KumiPro上。
丰田还在开发ELEY，即Embodied Learning robot for Enhanced Yield，用于涉及与物体及周围环境发生物理接触的任务。该机器人使用两条类人手臂和一个全向移动底座，设计目标是应对外部力——当机器遇到物体的位置与预期不同时可能产生这种力。
丰田已指出仍需改进的领域：长时间可靠性、到达精确位置的可重复性，以及机器人学习所需的数据基础设施。它计划在更接近生产现场的条件下测试ELEY，并把成功和失败的尝试都用作训练数据。
丰田另外使用强化学习，在模拟环境中训练人形机器人，再把学到的行为迁移到实体机器上。公司并行运行数千个模拟机器人实例，以加快学习过程。
丰田表示，在模拟中有效的动作并不总能直接迁移到实体硬件，因为传感器读数、地面摩擦和执行器行为等条件不同。研究人员在训练中引入这些条件的变化，并使用实体机器人的数据来缩小丰田所说的Sim2Real差距。
与Boston Dynamics、现代汽车集团的交叉路线
丰田研究院还在与Boston Dynamics合作，为Atlas人形机器人开发AI控制系统。2025年，双方演示了Atlas使用单一Large Behavior Model完成行走、举升、分拣和打包任务序列，机器人技能通过人类演示添加。
现代汽车集团已为人形机器人在汽车生产中的部署设定时间表。它计划从2028年开始在佐治亚州萨凡纳的Hyundai Motor Group Metaplant America引入Atlas，最初用于零件排序，2030年起扩展到部件装配。
现代表示，在验证个别应用后，会把Atlas扩展到更多制造流程。该集团还设定了到2028年形成最多3万台机器人年产能的目标。
开发Atlas的Boston Dynamics由现代汽车集团控制，后者于2021年收购了这家机器人公司的控股权。Boston Dynamics也单独与丰田研究院合作，这一研究合作把Atlas与丰田的Large Behavior Models结合起来。
日本机器人市场数据：丰田估算比IFR统计更宽
根据国际机器人联合会的数据，日本是2024年全球第二大工业机器人市场，运行中的机器人约45.05万台，当年新安装约4.45万台。
日本汽车行业2024年安装了约1.3万台工业机器人，同比增长11%，是2020年以来的最高年度总量。
丰田的40万台估算比IFR的工业机器人数字更宽，因为它包括替换设备，以及丰田、集团公司和主要供应商中的多种类型机器人。