這項名為 Moonshot 目標 3 的計畫，旨在 2050 年以前，透過 AI 與機器人的「共進化」，實現能自主學習、行動，並與人類共生的機器人。以下根據計畫內容，詳細說明其解決的問題、方法、產品應用、進度及未來方向：
1. 計畫要解決的問題
此計畫主要針對日本 2050 年面臨的社會與技術瓶頸：
- 高齡化與勞動力短缺： 面對急劇增加的高齡人口（預計 2050 年達 38.4%）與勞動年齡人口的減少，社會需要能像人一樣靈活動作並協助日常起居的機器人。
- 危險與難環境的限制： 解決人類無法進入或作業的環境問題，如災害現場、外太空、深海等高風險場所。
- 科學探究的效率瓶頸： 科學發現過程中，人類處理龐大數據與重複實驗的速度有限，需解決傳統科學實驗的低效率問題。
- 現有技術不足： 解決目前的機器人僅能執行預設程式、缺乏自主思維、無法從過去經驗學習，以及與人接觸時缺乏柔軟度與安全感的問題。
2. 提出的解決方法
計畫提出了 AI 與機器人的「共進化」（Co-evolution） 核心概念，即讓機器人的「身體性」與 AI 的「智能」相互融合與相互提升：
- 三大目標策略 (Targets)：
- 目標 1 (Target 1)： 開發能伴隨人生長、擁有同等或超越人類肢體能力的「夥伴機器人」。
- 目標 2 (Target 2)： 開發能在自然科學領域自主思考與行動，自動化科學原理發現過程的「機器人科學家」。
- 目標 3 (Target 3)： 開發能在極限環境中自主判斷並行動、且具備自我修復能力的機器人群。
- 技術維度： 透過 Co-design（協同設計）、Co-evolution（共進化）、Co-sensation（共感覺）、Co-partner（共夥伴） 四大維度，讓機器人理解人的情緒、適應環境並自我優化。
3. 預計開發的產品或應用
計畫涵蓋了多個面向的社會應用：
- 日常生活： 全方位支援家事、重量物搬運及伴侶功能的 AI 夥伴機器人（如 Dry-AIREC、Nimbus Robots），特別是針對臥床者的起床支援與護理。
- 科學研究： 自律驅動型研究平台，用於農藥替代藥物開發、新材料發現與有機化合物合成，加速藥物研發與科學突破。
- 難環境作業： 月面探測與基地建設的模組化機器人群、災害現場的建設機器人（如自律土砂搬運系統）。
- 醫療健康： Awareness AI，透過日常行走或動作感測進行疾病預防、運動恢復及醫療干預方案。
4. 目前的進度
計畫正處於第一個五年的階段，目前已取得多項里程碑進展：
- 系統整合初步達成： 已確認 2025 年的里程碑目標有望達成。具體包含實現了機器人在床上的靈活起床支援、科學實驗循環的藥物候補發現效率化，以及模擬月面的太陽能板部署實證。
- 學術與產業產出： 已產出多項專利（22 件），並成功分拆出專注於 AI 科學發現的新創公司 NexaScience。
- 國際連結： 積極參與國際學術會議（如 ICRA2024），並成立 ELSI 研究會探討倫理、法律及社會問題。
5. 未來的方向
面對國際競爭與技術演進，計畫計畫在後半段進行根本性的調整：
- 次世代物理 AI (Physical AI)： 重點轉向開發深深植根於人類感官、認知、情緒與倫理觀的「物理 AI」，而不僅僅是大量數據學習。
- 選擇與集中： 加強日本強項的機器人硬體技術與次世代 AI 的結合。例如，目標 1 將致力於開發能理解人類意圖、具備道德觀與同情心的通用 AI 機器人。
- 泛化與通用性： 提升科學探究機器人的通用性，使其能應用於更多元的科學領域。同時，難環境機器人將追求更高的自律化與永續營運體制。
- 社會實裝加速： 透過「Moonshot Challenge House」等計畫，讓機器人走入真實生活空間進行長期測試，並吸引更多民間企業投資以落實產業化。
比喻： 這項計畫就像是在同時培養機器人的「腦」與「身體」。過去的機器人如同只有肌肉而無思考能力的工具，而目標 3 則是要像栽培孩子一樣，讓 AI（腦）透過與現實世界（身體）的互動而不斷學習，最終讓機器人不僅能處理繁重的勞務，還能成為擁有「靈魂」與「常識」的人類夥伴。
