日立建机株式会社宣布，将于2026年10月启动液压挖掘机驾驶员操作技能的学习型物理AI研发项目。该项目已入选日本经济产业省（METI）与新能源产业技术综合开发机构（NEDO）推动的生成式AI加速挑战赛（GENIAC），由日立建机联合Jizai株式会社、奈良先端科学技术大学院大学产学研协同推进。

　　让AI学习驾驶员操作

　　项目将基于摄像头影像、作业指令等信息，学习驾驶员对操纵杆的操作，开发可根据现场工况判断并执行合适作业动作的物理AI。未来目标是在灾害现场瓦砾清理、建筑工地与矿山挖掘装载等场景中，实现设备无人驾驶。

　　瞄准行业痛点

　　建筑与矿山行业面临劳动力短缺，同时需在严苛作业环境下提升安全性与生产效率。近年来极端自然灾害频发，快速救灾响应、保障矿产资源稳定供应的重要性持续提高。液压挖掘机作业需根据作业对象形态、位置、周边环境、天气等条件灵活操作，实现无人驾驶必须突破环境感知与自主判断技术。日立建机此前已推进无人驾驶研发，本项目则以人类驾驶员操作数据训练AI，打造可依据现场环境自主作业的工程机械。

　　物理AI：从感知到行动

　　物理AI可感知现实世界状态、自主判断并采取行动，正逐步应用于工业机器人、人形机器人等领域。日立建机将其视为实现安全高效施工的核心技术，让工程、矿山机械自主完成“感知周边环境（认知）—优化作业方案（判断）—执行操作（行动）”整套流程。不同于简单机械自动化，物理AI能够理解设备本体与周边环境，自主完成施工作业任务。

　　数据训练与产学研分工

　　日立建机将采集大量驾驶员作业视频和操作日志，除常规作业数据外，还将导入操作失误后的恢复流程、天气、周边环境、设备状态、物料定位等各类工况数据，目标开发可在真实工地实现高精度自主决策与施工作业的物理AI。

　　参与机构分工如下：日立建机负责项目整体统筹、液压挖掘机操作数据采集、研发环境搭建与实证验证；Jizai株式会社负责AI训练所需的数据应用技术与训练环境研究；奈良先端科学技术大学院大学负责面向液压挖掘机自主作业的物理AI基础模型研发。

　　应用前景广阔

　　日立建机希望通过该项目，依托驾驶员操作数据训练，形成AI自主作业能力。未来，该技术计划广泛应用于灾害应对、物料搬运、林业、矿山、拆除工程、土木工程等领域，助力解决劳动力短缺、提升作业安全与生产效率等社会课题。