近年來(lái)，日本在人工智能應(yīng)用方面積極探索，在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、教育等諸多領(lǐng)域都涌現(xiàn)出一些創(chuàng)新案例。但整體而言，日本社會(huì)對(duì)AI科技的接受程度并不高。在全面擁抱AI時(shí)代之前，日本社會(huì)的當(dāng)務(wù)之急是更加大膽地踏進(jìn)信息化時(shí)代。

　　2016年，日本在《第五期科學(xué)技術(shù)基本計(jì)劃》中提出“社會(huì)5.0”愿景，明確要通過(guò)人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人和區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)，全面解決現(xiàn)代社會(huì)面臨的諸多挑戰(zhàn)，構(gòu)建一個(gè)人類與技術(shù)和諧共存的超智能社會(huì)。如今，日本在人工智能應(yīng)用方面積極探索，不斷創(chuàng)新，未來(lái)仍有較大潛力。

　　在制造業(yè)領(lǐng)域，日本利用AI科技助力質(zhì)量檢測(cè)與生產(chǎn)優(yōu)化。為提升車(chē)輛質(zhì)檢精準(zhǔn)度，避免誤差和過(guò)度檢測(cè)，日本汽車(chē)企業(yè)運(yùn)用了搭載深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的外觀和圖像檢測(cè)系統(tǒng)。這種系統(tǒng)通過(guò)顏色強(qiáng)度使差異可視化，能夠?qū)①|(zhì)檢誤差率從32%降低到0%，過(guò)度檢測(cè)率從35%降低到8%。依托這一技術(shù)，車(chē)企能夠?qū)崿F(xiàn)檢驗(yàn)人員數(shù)量減半，不僅節(jié)約了成本，更是提高了運(yùn)營(yíng)效率。而在自動(dòng)駕駛傳感器所用的半導(dǎo)體激光設(shè)備檢測(cè)工序中，日本制造商引進(jìn)人工智能技術(shù)，將此前的目視檢查變成系統(tǒng)篩查，過(guò)去50萬(wàn)件商品需要6名工作人員工作10天才能完成，如今同樣的工作量，工作時(shí)長(zhǎng)可以削減40%。從AI技術(shù)在制造業(yè)質(zhì)檢工序中的應(yīng)用看，以往勞動(dòng)密集型的業(yè)務(wù)朝自動(dòng)化方向轉(zhuǎn)變，既減輕了員工負(fù)擔(dān)，又提高了利潤(rùn)，最重要的是極大程度提高了質(zhì)檢的精準(zhǔn)度，可謂一舉多得。事實(shí)上，人工智能輔助質(zhì)量檢測(cè)工作不僅可以用于汽車(chē)、半導(dǎo)體設(shè)備等高端領(lǐng)域，在預(yù)制食品中使用的分割蔬菜檢測(cè)過(guò)程，也有企業(yè)使用了人工智能技術(shù)，使整個(gè)流程更加衛(wèi)生、安全、高效。

　　AI科技不僅可以幫助企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)，還能使整個(gè)生產(chǎn)流程更加科學(xué)有序。日本兵庫(kù)縣的一家釀造企業(yè)此前通過(guò)產(chǎn)品出庫(kù)情況確定生產(chǎn)計(jì)劃，然而此種估算方式造成的誤差較大，會(huì)導(dǎo)致庫(kù)存過(guò)剩或短缺。此外，由于運(yùn)輸?shù)攸c(diǎn)分散，產(chǎn)品種類、數(shù)量眾多，按出庫(kù)情況估算還會(huì)耗費(fèi)大量人力和時(shí)間。引進(jìn)人工智能技術(shù)后，生產(chǎn)計(jì)劃通過(guò)模型預(yù)測(cè)的形式實(shí)現(xiàn)，較傳統(tǒng)方式更為精準(zhǔn)高效，今后該企業(yè)還計(jì)劃將其運(yùn)用在原料估算領(lǐng)域。日本一家工程公司則將AI技術(shù)用于工程進(jìn)度和可行性評(píng)估，該技術(shù)在設(shè)計(jì)階段即可通過(guò)3D CAD模型檢測(cè)可能出現(xiàn)進(jìn)度延遲的部分，幫助識(shí)別檢測(cè)施工期間可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)隱患，幫助企業(yè)提前做好應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備，切實(shí)提升生產(chǎn)力和安全性。相比之下，傳統(tǒng)評(píng)估模式則完全依賴工程師的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)作為判斷依據(jù)，其全面性、精準(zhǔn)性難以保障，也往往需要更高的時(shí)間和人力成本。

　　在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，日本企業(yè)也在積極探索AI科技和物聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)合使用。日本部分農(nóng)業(yè)企業(yè)正在試驗(yàn)具備AI和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的新一代溫室園藝系統(tǒng)。據(jù)稱，該系統(tǒng)可以根據(jù)農(nóng)戶需求進(jìn)行農(nóng)作物種植的參數(shù)設(shè)置，監(jiān)測(cè)溫濕度變化，并預(yù)測(cè)農(nóng)作物的收獲時(shí)間和產(chǎn)量，還可以遠(yuǎn)程控制采集等。未來(lái)這一系統(tǒng)有望“并聯(lián)”成為農(nóng)業(yè)操控平臺(tái)，通過(guò)云端系統(tǒng)集中管理多個(gè)溫室的農(nóng)作物種植生產(chǎn)，大規(guī)模提升作物生產(chǎn)效率，促進(jìn)本地能源、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)循環(huán)發(fā)展。

　　在教育領(lǐng)域，日本企業(yè)也在廣泛嘗試應(yīng)用人工智能技術(shù)。部分教育集團(tuán)在其學(xué)習(xí)能力診斷系統(tǒng)中運(yùn)用AI技術(shù)，以提升評(píng)估效率。傳統(tǒng)的學(xué)生學(xué)習(xí)能力評(píng)估通過(guò)卷面考試完成，每個(gè)科目都要占用數(shù)小時(shí)時(shí)間。而在AI技術(shù)加持下，學(xué)生僅需花費(fèi)十分之一的時(shí)間，在平板電腦上完成AI設(shè)計(jì)的多項(xiàng)選擇題測(cè)試，即可直觀獲得關(guān)于學(xué)習(xí)薄弱環(huán)節(jié)的評(píng)估。該系統(tǒng)還能根據(jù)評(píng)估結(jié)果自動(dòng)給出針對(duì)性建議，推薦相關(guān)課程。

　　雖然部分日本企業(yè)正在努力將AI科技應(yīng)用于自身業(yè)務(wù)升級(jí)，但整體而言日本社會(huì)對(duì)AI科技的接受程度并不高。日本總務(wù)省發(fā)布的2024年版《信息通信白皮書(shū)》顯示，日本個(gè)人對(duì)生成式AI的使用率僅為9.1%，顯著低于中國(guó)的56.3%和美國(guó)的46.3%。“不知道如何使用”和“生活中不需要”成為日本民眾不使用AI的最主要原因。而企業(yè)層面也并不樂(lè)觀。日本企業(yè)對(duì)于生成式AI的使用率僅為46.8%，尚未過(guò)半，遠(yuǎn)低于中國(guó)的84.4%和美國(guó)的84.7%。分析認(rèn)為，日本當(dāng)前少子老齡化進(jìn)程加速，老齡人口比重大，社會(huì)對(duì)新技術(shù)接受程度呈現(xiàn)兩極分化趨勢(shì)，對(duì)AI科技使用需求低也不足為奇。此外，少子化也給日本帶來(lái)嚴(yán)重的人才短缺問(wèn)題，AI領(lǐng)域的人才培養(yǎng)速度、師資規(guī)模均難以完全滿足科技發(fā)展的需要，復(fù)合型人才存在缺口，這也將成為日本AI科技發(fā)展的又一大阻礙。最后，日本社會(huì)的信息化進(jìn)程尚未形成對(duì)AI科技的大規(guī)模需求，日本社會(huì)仍保留著現(xiàn)金支付、郵遞信件、線下繳費(fèi)、招手打車(chē)等傳統(tǒng)習(xí)慣，各類證照系統(tǒng)也尚未形成互聯(lián)互通，也許在全面擁抱AI時(shí)代之前，日本社會(huì)的當(dāng)務(wù)之急是更加大膽地踏進(jìn)信息化時(shí)代。這也恰恰說(shuō)明，日本未來(lái)在AI科技應(yīng)用方面仍有較大的發(fā)展?jié)撃埽档眠M(jìn)一步關(guān)注。 

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