「トランスフォーメーションの推進力」が重要
塩野：テクノロジーの最前線では、「フィジカルAI（AIと物理的なハードウェア・ロボティクスを融合させた技術）」が世界的な勝負どころとなっている。中国は北京でロボットの競技大会を開催し、テニスをするヒューマノイドロボットを披露するなど、急速な勢いで実用化を進めている。
アメリカはソフトウェアに強くハードウェアに弱い。一方で、中国がその双方を国家主導で強力に推進している。日本の立ち位置は難しいところだ。
新浪：日本には、自動車産業を筆頭とする世界屈指の製造ケイパビリティ（生産能力）と、それを支える一重・二重のサプライヤー網（Tier 1、Tier 2）が存在する。
この既存の巨大なものづくり基盤を、いかにしてヒューマノイドロボティクスやフィジカルAIの生産網へとトランスフォーム（構造転換）させるかが勝負の分かれ目。ゼロから工場やサプライチェーンをつくっていたら、コスト面でもスピード面でも中国に絶対に勝てない。
先ほどの繰り返しになるが、かつて日本には、日本興業銀行のように、国の産業政策と呼応してファイナンスを供給し、産業構造の転換を導く機能があった。今こそ、政府の明確な指針の下、民間の莫大な資金と技術変革力を融合させ、自動車部品メーカーなどを先端ロボティクス産業へとシフトさせるための「トランスフォーメーションの推進力」を取り戻さねばならない。
ーー中国を完全に排除するのは現実的ではないのでは？ トヨタ自動車のように、「中国の最先端SDV（ソフトウェア定義車両）技術を取り込み、貪欲に学んでいく」という姿勢を持つ必要があると思います。
新浪：領域と時間軸によって見極める必要がある。ドローンのような安全保障に直結する分野は「脱中国」を徹底すべきである。しかし、ヒューマノイド・ロボティクスやフィジカルAIの分野では、中国が圧倒的なスピードでデータを蓄積している現実を直視しなければならない。
フィジカルAIを進化させるには、ロボットを現実の空間（介護施設や工場など）で何年も動かし、手足をどう動かすかというデータを膨大に蓄積する必要がある。中国はこのデータ収集と実証の規模が桁違いだ。
日本が深刻な人口減少社会を乗り越え、生産性を引き上げて、潜在成長率を大きくするための本命はロボティクスだ。日米独のアライアンスを基本としつつも、中国が日本から学んできたように、日本も中国が先行する知見や技術から学べる部分は学び、中国側が「日本と組まなければ完成しない」と判断させる「戦略的不可欠性」を日本側が握ることが重要だ。
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