乐天AI“翻车”事件暴露了中日AI产业已在现实中形成互补:中国提供强大的底层技术与硬件,日本贡献深厚的制造业场景与老龄化社会需求。文章主张双方应摒弃隐秘合作,通过公开联手创造全球独特的AI解决方案。 ## 一、乐天AI翻车事件:一行代码暴露的互补现实 - 2026年3月,乐天发布自称“日本最大规模国产AI”的Rakuten AI 3.0,但其配置文件暴露其底层架构为中国开源模型DeepSeek。 - 事件讽刺性在于,该模型部分资金来自日本政府补贴,却揭示了中国开源AI能力已成为日本核心产业项目的“理性工程选择”。 ## 二、日本AI的失与得:掉队者手中的独特资产 - 日本在深度学习早期曾是全球守护者,但因数字化滞后、人才断层等原因在大模型竞赛中掉队。 - 然而日本保留了三项被低估的独特优势:制造业的“暗默知”传承、全球最严峻的老龄化真实需求、以及在人际场景中积累的“与人共处”的深度理解。 ## 三、中日联手的可能性:分工明确的共赢蓝图 - 中国可提供经乐天事件验证的基础模型能力、宇树G1机器人9.9万元人民币的高性价比硬件、以及快速的迭代速度。 - 日本可贡献其制造业为应对59.5%企业存在技能传承危机而紧迫进行的“暗默知形式化”场景、规模达100兆日元的银发市场、以及针对老年人“绕弯子说话”习惯等细腻的AI交互设计。 ## 四、已发生的合作与缺失的叙事:京都机器人的启示 - 2026年2月,中国宇树G1机器人(春晚表演者)在21天后成为日本京都大学“Buddharoid”僧侣机器人的身体,穿僧袍念经。 - 全球媒体报道均聚焦“日本禅意AI”,却无一提及机器人的中国制造基础,体现了“中国身体,日本灵魂”的合作已隐形存在。 ## 五、合作障碍:地缘政治与叙事方式 - 主要障碍并非技术,而是日本舆论对“依赖中国技术”的政治化、双方民族主义情绪、以及日本从技术输出国转为依赖方的心理落差。 - 最可惜的障碍是“讲故事的方式”,乐天与京都大学的案例均因信息不透明制造了不必要的不信任。 ## 六、留下的核心问题 1. 阻碍中日AI互补规模化的,是技术、政治,还是叙事方式? 2. 这种合作最可能从哪个领域破冰? 3. 中国技术深度嵌入却鲜被提及,是损失还是新影响力?
乐天AI翻车之后,我开始想一个更大的问题
2026-03-20 11:53

乐天AI翻车之后,我开始想一个更大的问题

本文作者:蒋美兰(播客“美兰讲故事”主理人,常驻横滨。关注日本消费趋势、品牌故事与科技动态),原文标题:《如果不是偷偷用,而是大方联手呢?乐天AI翻车之后,我开始想一个更大的问题》,题图来自:AI生成


2026年3月,乐天AI翻车了——配置文件里一行代码,把“国内最大规模的国产AI”的底层暴露成中国的DeepSeek。这件事在技术圈引发了一周的讨论。但我在横滨看到这个新闻的时候,笑了一下之后,开始想一个不一样的问题:


如果不是偷偷用、偷偷不说,而是大方承认、认真联手——中日在AI上,能做出什么?


这篇文章,没有标准答案。但我觉得这个问题,比“乐天该不该被骂”更值得认真想。

 

一、一行代码,说出了很多事


先把事情说清楚。


乐天集团在2026年3月17日发布“Rakuten AI 3.0”,宣传是“国内最大规模的日语优化模型,约7000亿参数,日语基准测试超越GPT-4o”。不到24小时,有程序员下载了模型,打开配置文件config.json,翻到一行字:


DeepseekV3ForCausalLM

    

中国深度求索开源大模型DeepSeek V3的架构标识符。


乐天官方的说法是“以开源社区优质模型为基础”——没有撒谎,就是没说是哪个。然后被一行代码揭穿,全网炸了。


让事情更烫的是:这个模型的训练费用,部分来自日本政府GENIAC项目的公共补贴——日本经济产业省与NEDO推进的生成AI开发加速计划,三期公募总额339亿日元。乐天是第三期采纳企业。具体获得多少补贴?政府没说,乐天也没说。


日本“国内最大规模的国产AI”,底层是中国模型,钱是日本纳税人的钱。


这件事的讽刺是真实的。但我认为停在这里讨论,是浪费了这件事真正提出的问题。


因为从中国人的角度看,这一行代码说明了一件更重要的事:


中国的开源AI能力,已经强到日本最大电商集团在做最重要的AI战略项目时,把它当成了地基。这个事实,不需要别人承认,它就在那里。


我更想问的是:既然互补已经在发生,为什么还要偷偷摸摸?

 

二、日本不是废了,它只是掉队了


在讨论联手之前,我想先建立一个公平的认知基线。因为我发现,很多中国人看到乐天翻车,第一反应是某种优越感。这个反应很自然,但如果停在这里,就会错过这件事真正有意思的地方。


日本和AI,有一段被严重低估的历史。


在深度学习最黑暗的年代——大约1990年代到2000年代初——全世界主流学界都嫌弃神经网络。那时候,日本是全球少数还保留着大量深度学习研究人才的地方,某种意义上是深度学习的最后守护者之一。


1982年,日本政府启动“第五代计算机”国家计划,目标是做能处理自然语言、能做图像识别、能进行逻辑推理的高性能计算机。放在今天,这描述的几乎就是大语言模型——这是1982年的构想。


然后,2012年AlexNet出来,深度学习时代开启,算力、数据、资金的竞赛开始。美国全都有了。中国开始大规模国家投入。日本的那批火种,没能燃成大火。


原因有三层:


  • 数字化地基没打好(2024年底日本才正式宣布在政府流程里淘汰3.5寸软盘,这不是段子,是真实发生的事)


  • 人才陷入了市场差→人才少→技术弱→市场更差的恶性循环


  • 以及在大模型赛道没跟上,量级上和中美的差距是先天性的。


那么问题来了:一个曾经离AI核心那么近、后来出于结构性原因掉队的国家,手上还有没有真正独特的东西?


我认为有。而且是中国目前没有、或者没有这个深度的东西。

 

三、如果联手,各自带什么上桌?


这是这篇文章真正想讨论的核心。不是“合作好不好”的抽象命题,而是非常具体的:如果大方联手,各自能拿出什么?


先说中国能带什么。


基础模型能力。DeepSeek已经用事实证明,中国有能力用更低成本生产同等质量的“智能”——这不是自吹,是全球开发者社区的集体验证,乐天用它不是因为“也就这样”,是因为它真的够好。


硬件量产能力。以宇树科技为例,2025年全年人形机器人实际出货量超5500台(宇树官方2026年1月发布的澄清数据),G1零售价9.9万元人民币,在全球同类产品里极具竞争力。


还有迭代速度——从“够用”到“很好”再到“领先”,中国的节奏是其他国家很难复制的。


再说日本能带什么——这一部分,我觉得被低估了。


第一,隐性知识的场景深度——一种正在消失的资产。


日语有一个词,“暗默知の形式知化”,讲的是把老师傅手上的感觉、凭经验积累的判断,转化成可以系统化、可以教、可以传承的显性知识。


这件事,日本制造业正在用一种近乎紧迫的方式来做。


以丰田旗下的零部件巨头电装(Denso)为例,他们让AI系统学习熟练检测员的判断标准,使得年轻工人也能达到同等水准的检测精度——技能传承的速度和质量同时得到保证。


就在三天前,2026年3月16日,由日本人工智能学会会长、庆应义塾大学教授栗原聪牵头,一个专门致力于“用AI继承制造业匠人暗默知”的行业团体“匠和会”正式成立。这个时机本身,就说明了问题的紧迫程度。


为什么这么紧迫?日本制造业就业人数从2002年的1222万人,下降到2022年的996万人,预计2040年将进一步减少至924万人。而在技能传承方面存在问题的制造业企业,比例高达59.5%——远超其他行业的平均水平41.2%。


这些数字背后是一个非常具体的危机:这些暗默知是日本制造业竞争力的核心资产,但它们高度属人化,随着老人退休就会消失。一个企业,一整条生产线的工艺,可能就这样失传。


这种积累,是用几十年的真实制造场景磨出来的。它不是单纯的数据量问题,而是场景的深度、试错的密度、以及整个产业对“什么叫做好”的共同认知——这些东西极难在短时间内被复制。


第二,老龄化社会的真实需求——全球最大的白银市场。


2025年,日本65岁以上人口达到3619万人,占总人口的29.4%,创历史新高,是全球主要国家中老龄化率最高的。按照国立社会保障·人口问题研究所的推算,这一比例到2040年将进一步上升至34.8%——届时每三个日本人里就有一个是老人。


这不只是一个人口学数字,它意味着什么?认知症患者2025年已达每五个老人中就有一人,护理人员缺口持续扩大。由此催生的“银发市场”规模预计在2025年突破100兆日元,涵盖护理、医疗、生活服务三大领域。


在日本,这件事不是数字,是日常生活——便利店里60岁以上的收银员,护理机构长达数月的轮候名单,医院走廊里坐满白发的候诊者。这个社会对AI辅助护理、远程医疗、生活陪伴机器人有真实的、迫切的、愿意付钱解决的需求。不是政策扶持出来的泡沫,是被现实逼出来的市场。


第三,一种用几十年换来的“与人共处”的能力


这一点说出来可能有点抽象,但我觉得它是日本在AI场景设计上最被低估的优势。


举一个很具体的例子。KDDI联合多家机构开发了一套AI对话系统“MICSUS”,搭载在夏普的通讯机器人RoBoHoN上,专门为独居老人设计。这个系统的特别之处不是技术有多先进,而是它专门针对老年人“绕弯子说话”的习惯做了训练——因为老年人往往不会直接说“我不舒服”,而是用“最近有点累”“胃口不太好”这样的迂回表达来暗示身体状况。系统学会了理解这种“弦外之音”,再用聊天的方式自然地把健康信息传递给护理人员。


这件事说明的不只是一个技术问题。它说明:要让AI真正进入高度信任的人际护理场景,需要的不是更快的算法,而是几十年在这个场景里积累的对“人的状态”的理解——老年人怎么说话,什么时候需要打断,什么时候需要沉默,什么样的节奏让人感到安全。这种积累,是日本的护理体系在大量真实案例里磨出来的,不是靠数据堆出来的。


这种“知道什么速度让人感到安心”的能力,是日本在AI垂直场景里最难被复制的东西。


中国做底层,日本做应用。中国提供速度,日本提供深度。中国造身体,日本给灵魂。这个分工,不是假设——它已经在现实中悄悄发生了。


四、BBC和CNN都报道了,但漏掉了最重要的一句话


我想用一个故事来说明这件事,因为它比所有分析都更直观。


2026年2月5日,春晚。24台宇树G1人形机器人在舞台上整齐亮相——回身踏击,空翻过桌,耍双节棍,单脚连续空翻。央视评价:“中国机器人的进化像开了倍速”。


整整二十一天后,2月26日,日本京都大学在京都青莲院发布了一款机器人。它穿着灰色僧袍,以每分钟二十到三十步的速度走过寺庙木质地板,会合掌,会鞠躬,搭载ChatGPT,学习了两千多部佛教典籍,可以念经,可以倾听信众的烦恼。他们给它起名Buddharoid——全球第一款具备完整佛教仪轨能力的人形机器人。


这件事上了CNN,上了BBC,上了Euronews,全球媒体都在报道。


然后我去找了这些报道,仔细读了一遍。


CNN:“Built by researchers at Kyoto University”。


BBC:强调京都大学,强调AI技术,强调日本僧侣短缺。


Euronews:“by integrating advanced language models with a commercially available humanoid model”——“商业现成人形机器人”,这几个字,没有名字,没有国籍,没有品牌。


全球媒体都在为“日本的禅意AI”鼓掌,没有一篇主流报道提到:这台机器人的身体,是中国宇树科技的G1人形机器人。 二十一天前在春晚台上空翻的那台机器,二十一天后换上了僧袍,在千年古寺里念经。

 

中国的身体,日本的灵魂。


这个画面已经存在了。只是没有人把它完整地讲出来。


那么我的问题是:如果这件事不是隐形的,而是被完整地讲出来——中国的技术底层,日本的场景深度,合力创造出一个在全球都没有先例的产品——这不是一个更好的故事吗?

 

五、那为什么还没发生?障碍要诚实说


我不想把这篇文章写成“中日合作一定很美好”的鸡汤。障碍是真实的,值得认真面对。


地缘政治让“承认依赖”变得困难。在日本当前的舆论环境里,“使用中国技术”被政治化了——不是技术问题,是立场问题。乐天之所以不敢说用了DeepSeek,根本原因不是技术层面的顾虑,而是知道说出来之后舆论会很难看。这个压力短期内不会消失。


双方都有民族主义情绪在升温。中国这边,有人会问“为什么要帮日本”;日本那边,有人担心“依赖中国技术的战略风险”。两边的情绪都是真实的。


日本还有一个自尊问题需要过。这个国家曾经是技术输出国——索尼、本田、丰田代表着“我们教世界做产品”的自我认知。现在要承认在AI底层技术上依赖中国,心理关很难过。需要时间消化。


但我认为最可惜的障碍,是讲故事的方式——因为它完全可以改变,却在不停地制造不必要的不信任。乐天用了DeepSeek,没说清楚。京都大学用了宇树,没说清楚。双方的媒体各自报道残缺的故事,各自的民众各自生气。


如果这种气,是被“怎么讲故事”这件事制造出来的,而不是被技术本身制造的——那么改变讲故事的方式,是不是就可以改变一些什么?


这是我没有答案的问题。但我觉得它值得问。

 

六、最后,我留三个问题给你


我在横滨住了这些年,每天都在观察这两种力量如何共存。中国的快和日本的慢,中国的规模和日本的深度,中国的底层和日本的场景——这些不是对立,但也没有简单地融合在一起。


乐天翻车这件事,表面上是公关事故。但它说出的那件事,比事故本身更值得思考:中国的技术已经渗透到了日本最核心的产业项目里,不是通过政治,不是通过外交,而是因为它是最理性的工程选择。


BBC和CNN报道了那个穿僧袍的机器人,但他们只讲了一半。另一半,是一家叫宇树的公司在杭州造出来的。


一个武僧,二十一天后变成了文僧。它不知道自己跨越了什么。


我的三个问题,留给你:


1. 如果中日在AI上的互补如此清晰,阻止它走向更大规模的,究竟是技术壁垒、政治障碍,还是我们讲故事的方式?


2. 如果中国的算力底层和日本的场景深度真的联手,这种合作,最有可能从哪里开始破冰?


3. BBC和CNN报道了那个穿僧袍的机器人,但没有一篇提到它的身体是中国造的。如果这种“隐形”持续下去——中国的技术越来越深入别人的产品,但越来越少被提及——这对中国来说,是一种损失,还是一种新的影响力?

 

欢迎在评论区跟我互动。

 

数据来源:宇树科技官方2026年1月澄清公告(出货量超5500台);宇树G1官方产品页(零售价9.9万元人民币);CNN/BBC/Euronews关于Buddharoid的相关报道;日本经济产业省GENIAC项目公开资料。


注:“用了DeepSeek架构 = 数据流向中国”这一混淆需要说明:Rakuten AI 3.0是开放权重模型,用户在本地服务器运行,数据不会流出本地机器。这是技术事实,与架构来源无关。

AI创投日报频道: 前沿科技
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