AI 平台事業公司 Headwaters Co., Ltd.(總部:東京都新宿區，代表董事:篠田 庸介，以下簡稱「Headwaters」)發表了旨在實現實體 AI 社會應用的獨特構想「Physical AI Harness」,以及其方法論「SDI for AI Harness」。此構想是在 2026 年 6 月 18 日參與日本 Microsoft 公司(總部:東京都港區)主辦的「Physical AI Pitch Day」時公開發表的。以製造業工廠現場的機器人手臂控制為起點，旨在建立一個能同時處理安全性、可解釋性及現場知識結構化的執行基礎。
示範影片:
・機器人手臂進行拾取作業示範影片1
・機器人手臂進行拾取作業示範影片2
市場背景:實體 AI 是「下一個主戰場」,但 PoC 之後面臨瓶頸 實體 AI 是 AI 從螢幕走向物理世界的轉捩點，是涵蓋製造、物流、社會基礎設施等實體經濟全域的成長領域。經濟產業省於 2026 年 3 月發表的「AI 機器人戰略」中，設定了 2040 年達成 20 兆日圓市場規模的目標(※1),富士總研也正在對全球實體 AI 相關市場進行全面分析(※2)。總務省「令和 7 年版 情報通信白書」亦將實體智慧領域的發展定位為未來 AI 市場擴大的推動因素(※3)。
然而，現場許多案例停留在 PoC(概念驗證)階段。特別是在 BtoB 製造領域，由於以下條件,「僅僅是開發出『聰明的模型』」無法達成現場實裝: ・可能直接導致製程停止或人身事故，因此安全性與可解釋性是前提條件。 ・不良率的容許標準極為嚴格，需要達到所謂的 Six Sigma 水準(99.99% 不足以滿足要求)。 ・現有自動化範圍有限，包含全球據點在內的人力資源確保是個課題。
實體 AI 的社會應用正從模型性能的競爭，轉移到實裝基礎設施的競爭階段。
市場課題:瓶頸在於「Harness」,而非「模型的聰明度」 實體 AI 實用化的主要瓶頸在於，缺乏能將 AI 的判斷「安全地」、「可解釋地」連結至物理世界動作的周邊基礎設施。在 Agentic AI(自主型 AI)領域,「Harness Engineering」作為控制自主運行的 AI 的環境設計思想受到關注。這是情境工程(Context Engineering)的進階應用，指的是最大化 AI 能力，同時結構性地抑制其失控、誤動作的周邊設計。
我們將此概念擴展至物理世界，將實體 AI 的「Harness」層視為社會應用的核心。
解決方案:「Physical AI Harness」的定義與設計理念 我們將 AI 安全連結至物理執行系統的周邊系統整體(感測器、致動器、低階控制、安全 PLC、緊急停止機構、模擬等)定義為「Physical AI Harness」。
・可在執行前停止(提案的動作由 Harness 核准/封鎖/轉交給人員確認) ・可解釋停止的原因(將判斷紀錄儲存於結構化知識圖譜中) 是我們的設計原則。實裝採用結合神經網路(學習)與符號邏輯(規則)的設計理念，但真正的社會應用障礙在於「如何建構 Harness」= 如何將現場知識轉化為 AI 可處理的形式。
真正的差異化:獨特方法論「SDI for AI Harness」 如何建構 Harness 是進入社會應用階段的實體 AI 所共同面臨的議題。針對此問題，我們提出了以獨特引擎「SyncLect Data Intelligence(以下簡稱 SDI)」(※4)為起點的方法論「SDI for AI Harness」。
SDI 是一個獨特引擎，能將業務對話、訪談、文件等中的現場判斷標準、例外處理、前提條件等隱性知識，轉換為 AI Ready 的結構化數據。我們於 2026 年 3 月發表了 SDI,並持續為金融、製造、移動出行領域提供垂直解決方案。
在 SDI for AI Harness 中，我們整合了製造現場的以下來源，並將其轉換為 AI 可處理的約束條件(安全邊界、終端條件、獎勵設計等): ・從作業標準書、QC 工程表、圖面中提取量化的輸入條件、正常完成條件。
・從資深人員訪談、現場觀察中提取隱含的禁止事項、恢復動作。 ・在模擬環境中量化閾值、測試要求。
詳細資訊:Synclect Data Intelligence 服務頁面
由 SDI 建構的業務本體論(Ontology)與隱性知識的結構化資產，將形成難以模仿的壁壘，成為 Physical AI Harness 的核心差異化要素。
與以往的差異
過去也存在保全預測和檢查的 AI 化，但隨著進入透過「代理化」自主判斷、行動的階段，確保安全性、可解釋性的執行基礎(Harness)變得不可或缺。
實證演示:以製造業工廠現場為想定場景的機器人手臂控制 在發表會上，我們以製造業工廠現場為想定場景，進行了機器人手臂拾取作業的演示。 ・AI 提出行動提案 → Harness 核准後執行。
・偵測到目標「髒污」→ Harness 封鎖並停止。 ・必要時要求人員確認。
在一個循環內實現了「聰明地移動、危險時停止、原因可見」的功能。演示影片可透過上述 YouTube 連結觀看。
未來展望 我們將以專注的領域——製造業工廠現場為起點推廣此構想，之後再橫向擴展至物流、社會基礎設施、移動出行等領域。 ・以製造業的製程變更為前提的設計。 ・全球據點的安全性與品質標準化。 ・與 Microsoft 的協作，以及與其他全球夥伴的合作。
我們將以此為軸心，作為社會應用核心技術企業，推動事業發展。
發表會概要 本次發表於 2026 年 6 月 18 日(四)由日本 Microsoft 公司主辦的「Physical AI Pitch Day」(線下約 90 人+線上直播)的 Partner Pitch 環節(約 15 分鐘)進行。 講者:IT Incubation 事業部 Connected Technology 部 戸嶋 隆太
※1:經濟產業省「AI 機器人戰略」(2026 年 3 月發表)。目標為 2040 年達成 20 兆日圓市場規模。
※2:富士總研「實體 AI 市場總調查 2027」(市場調查報告)。
※3:總務省「令和 7 年版 情報通信白書」第 II 部第 9 節 AI 的動向。 ※4:Headwaters 發表將隱性知識轉換為 AI 可利用結構化數據的「SyncLect Data Intelligence」。
以上
參考資訊 ・Headwaters 正式進軍次世代實體 AI 市場 ~以 AI Agent 技術為核心，將「自主思考型實體 AI 技術」導入企業市場~ https://www.headwaters.co.jp/news/headwaters_entering_physical_ai_market.html
・Headwaters 運用遠端機器人「Remolink」,支援透過語音指令控制自主動作機器人的實體 AI ~透過「人員判斷、AI 執行」的設計，在現場具體化人與自主作業機器人的協作~ https://www.headwaters.co.jp/news/Remolink_PhysicalAI.html
商標聲明 Microsoft、Azure、Microsoft OneLake 為 Microsoft Corporation 在美國及其他國家/地區的註冊商標或商標。文中提及的其他公司名稱及產品名稱為各公司之商標或註冊商標。
公司資訊 公司名稱:株式会社ヘッドウォータース 所在地:〒163-1304 東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿Island Tower 4樓 代表者:代表取締役 篠田 庸介 設立:2005 年 11 月 URL:https://www.headwaters.co.jp/
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- 來源：PR TIMES
- 分類：技術発表
- 相關組織：経済産業省 / 総務省 / Microsoft