日本制造业正面临严峻的劳动力短缺挑战，尤其是拥有深厚经验的熟練技術者日益稀缺。在此背景下，三菱電機株式会社与国立研究開發法人產業技術綜合研究所（產總研）合作，在工廠自動化（FA）領域取得突破性進展。雙方開發出一種新AI技術，能將伺服系統參數調整所需的動作次數大幅削減，預計將顯著提升生產現場的效率。
隨著市場需求多樣化及產品高性能化，製造業生產流程日趨複雜。這導致FA設備的調試與編程工時增加，而日本少子高齡化趨勢使得掌握核心工藝的熟練工程師嚴重不足。特別是電子元件貼裝機和半導體製造裝置等設備，其伺服系統需通過調整大量控制參數來實現高速高精度動作，傳統調試方式即便由專家操作也耗時極長。
此次開發的技術是三菱電機AI品牌「Maisart」旗下「Neuro-Physical AI」的重要成果。該技術首次將物理模型應用於貝葉斯最優化算法中，利用機械的物理特性數據來輔助AI預測，從而高效篩選出最佳參數組合。測試結果顯示，該技術將參數調整所需的實機動作次數從傳統方法減少了90%，同時將設備從啟動到目標位置到達的定位時間平均縮短了20%。
技術的核心優勢在於解決了傳統純數據驅動AI的瓶頸。以往僅靠機械學習模型的貝葉斯最優化，需要大量實機運行數據來構建模型，且參數與性能間的複雜關係難以釐清。新技術引入物理模型預測值作為特徵量，使AI能更準確地判斷參數優劣，即便物理模型存在微小誤差，也不影響對參數優劣特性的判斷，確保了技術的可靠性。
在實際應用中，伺服系統需根據機械結構和安裝狀況調整參數以抑制振動。傳統方法需調整8種類型共720個參數，而新技術通過限定搜索範圍，大幅縮短了調試時間。這不僅減少了生產準備時間，還優化了單個產品的生產節拍（Takt Time），直接推動了生產現場的整體效率提升。
日本作為全球製造業強國，長期依賴熟練工人的經驗傳承，但人口結構變化已迫使產業界加速向「少人化」和「智能化」轉型。此次技術突破正是日本應對勞動力危機的典型範例，通過融合物理法則與數據驅動的AI，將專家經驗轉化為可復用的算法模型，極大降低了對人工經驗的依賴。
三菱電機計劃將此技術應用於對高速高精度定位要求更高的電子貼裝機等高端伺服系統，並目標於2028年實現產品化。對於中國製造業而言，面對同樣的用工成本上升和技能人才斷層問題，這種「物理模型+AI」的融合路徑提供了重要借鑑。中國企業在推進工業4.0過程中，不應僅關注數據挖掘，更應重視將物理機理融入算法，以確保在數據稀缺或噪聲干擾環境下的系統穩定性與調試效率，從而實現真正的智能化升級。