日立建机入局物理AI：挖掘机开始“学会”自己干活

让挖掘机真正实现自主作业，难的可能不是让它“动起来”，而是让它知道什么时候该动、该怎么动。

近日，日立建机株式会社官网宣布，将在2026年10月启动一项新研发项目，开发能够学习液压挖掘机操作手技能的“物理AI”。与传统自动化按预设程序执行动作不同，这套系统希望借助“摄像头图像、作业指令”等信息，让挖掘机自行读懂现场环境，并完成相应操作。

据第一工程机械网了解，该应用的目标定位也相当明确，未来用于灾害现场瓦砾清理，以及施工、矿山现场的挖掘和装载作业。

目前，这还只是一项研发计划，但其中透出的技术思路，值得整个工程机械行业认真思考。

日立建机想让AI学的，是“操作经验”

挖掘机操作，从来不是简单的重复动作。作业对象的物体形状、位置各不相同，天气、周边环境和设备状态也随时在变，经验丰富的操作手总在不停调整动作。挖哪里、铲斗怎么进、动作做到什么程度、出现偏差后如何修正——这些判断，很难完整写进一套固定程序。

这轮研发的切入点，正是把这些经验交给AI去学。

按照日立建机公布的方案，项目将收集大量操作手的作业影像和操作日志，用来训练物理AI。训练数据里不只有正常操作，还覆盖操作出错后的恢复过程，天气、周围环境、设备状态以及作业对象位置等不同条件也会一并纳入。

别小看这个细节。只让AI学“标准动作”，得到的可能仍是一个自动化程序；把错误、变化和修正也喂进训练，等于在教AI学会操作手面对不确定情况时的处理方式。这正是它与普通“自动挖掘”概念最明显的分界。

日立建机想打造的，是一套从环境识别、作业判断到动作执行的连续能力：机器先看懂现场，再想好怎么干，最后控制设备把动作做完。

一台挖掘机背后，谁出数据、谁搞训练、谁攻模型？

这次项目的组织方式，同样藏着值得行业琢磨的看点。日立建机没有把研发全部攥在自己手里，而是拉上日本AI企业Jizai和奈良先端科学技术大学院大学（NAIST）一起干。

分工方面，日立建机负责整体协调、液压挖掘机操作数据收集，以及研发和验证环境建设；Jizai负责数据利用技术和AI训练环境；NAIST则主攻面向液压挖掘机自主操作的物理AI基础模型。

这套分工，贴合工程机械AI研发的现实逻辑。对主机厂来说，最值钱的未必是AI算法本身，而是多年积累的设备技术、操作数据和真实工况；AI企业和高校，恰好能补上数据训练、模型研发这些能力。

这个项目还拿到了日本经济产业省（METI）和新能源产业技术综合开发机构（NEDO）推动的GENIAC项目支持。这也说明，它不只是企业内部的单点尝试，而是被放进了日本机器人基础模型研发的大框架。

自主挖掘的下一道门槛，是“复杂现场”

日立建机对设备自主化的探索，其实早就开始了。

2026年5月，日立建机宣布与日本福留开发合作开展远程施工验证，借助实时数字孪生平台，把施工现场的三维地形、机械、车辆和人员等信息实时整合，用于辅助远程挖掘作业。两件事放在一起看，演进路径已经比较清晰：先让人更完整地“看见”施工现场，再让机器自己理解现场、作出动作决策。

背后绕不开的核心问题也随之浮现——施工现场不是工厂流水线。设备每天面对的环境都可能不一样，任务也无法完全标准化。所以自主化真正要跨过的坎，不是让设备按程序工作，而是让设备接得住程序之外的情况。这次把正常操作、错误恢复和各种环境条件统统纳入训练，正是在对这一难点寻找解法。

两家巨头同时押注，物理 AI 正在靠近工程机械

将日立建机这次研发置于整个行业视角下就会发现，这并非一次孤立的技术尝试。

本月，卡特彼勒官宣联合 FieldAI 深耕物理 AI、自主作业与机器人技术，瞄准施工、矿山这类高复杂度场景落地技术。日立建机则另辟赛道，依托挖掘机操作员的实操数据训练 AI，使其感知设备状态与周边环境，自主完成施工作业。二者技术路线各有取舍，但对“物理 AI” 的核心认知不谋而合：技术的价值不止是让机器机械复刻预设动作，而是教会机器感知现场环境、读懂作业任务，面对工况变动时独立做出决策。

这也正是工程机械智能化下一阶段最值得关注的变革方向。

传统自动化的核心，是让机器恪守既定规则完成作业；而物理 AI 要破解的难题，是遭遇规则未曾覆盖的突发状况时，机器能否自主研判处置。施工、矿山场景本就充满不确定性，这就要求设备的自主能力跳出预设动作的框架，真正适配千差万别的真实工地。

这为主机厂抛出了全新的竞争课题。未来核心资产不再只有设备运行产生的基础数据，操作员的作业思路、处置突发问题的实操经验这类软性经验数据，同样价值千金。与此同时，能否打通整机制造过程数据、一线工况数据与 AI 模型，构建完整技术闭环，或将成为下一轮智能化角逐的关键底气。

日立建机与卡特彼勒的布局，尚且不能佐证物理 AI 已经迎来大规模商业化，却传递出明确的行业信号：工程机械智能化，正从 “替代人的机械动作”，大步迈向 “让机器读懂作业现场”。

对整个行业来说，需要提前深思的早已不是 AI 要不要落地工程机械，而是当机器具备读懂任务、感知环境、自主作业的能力之后，下一代工程机械的核心竞争力，将会迎来怎样的重塑。