 2027年～2040年の世界の物理AI市場The Global Physical AI Market 2027-2040 フィジカルAI――つまり、物理世界において感知、判断、行動を行うシステム――は、今後20年間の技術市場を牽引する存在であり、機械知能を画面から機械、車両、そして環境へと拡大させていく。 その範囲は、産... もっと見る
サマリー フィジカルAI――つまり、物理世界において感知、判断、行動を行うシステム――は、今後20年間の技術市場を牽引する存在であり、機械知能を画面から機械、車両、そして環境へと拡大させていく。 その範囲は、産業オートメーション、自動運転車・モビリティ、ヒューマノイド・サービスロボット、スマートインフラ、ヘルスケア、アグリテック、防衛、宇宙、コンシューマーシステムの9つの主要な垂直分野に加え、ウェアラブル電子機器のインターフェース層、そしてこれらすべてを支える半導体の基盤にまで及びます。 市場規模は、2030年までに4,300億ドルを超え、2035年から2040年頃には1兆ドルを突破し、2040年までに1.6兆ドルに迫ると見込まれています。これは、コンピューティングがデータセンターでのトレーニングから、リアルタイムのエッジ推論や安全性が極めて重要な組み込み制御へと移行するにつれて起こるものです。 2025年は転換点となった。知覚、基盤モデル、作動、エッジコンピューティング、シミュレーションにまたがる展開スタック全体が、初めて同時に成熟した年である。 最前線の課題は、単体の能力からフリート規模の協調へと移行している。つまり、異種混在かつマルチベンダーのロボットフリートを共通の目標に向けて調整することであり、ベンダーに依存しないオーケストレーションソフトウェアは、個々のロボットと同様に戦略的に重要な価値を持つようになっている。 成熟度は用途によって大きく異なる。倉庫用ロボット、コボット、手術システム、ウェアラブル機器はすでに商用展開され信頼性が高い一方、汎用ヒューマノイドや家庭用ロボットは、大量導入に必要な信頼性とコスト面での実現可能性に到達するまで、まだ数年を要する。 安全認証が導入の決定的な障壁として浮上しており、NVIDIAのHalosやBlackBerry QNXなどの取り組みにより、人間と柵なしで共存するロボットに対する機能安全基準への認証が正式化されつつある。これにより、商用導入における制約は「十分な能力」から「十分な安全性と認証可能性」へと移行しつつある。 この市場を特徴づけるのは、リーダーシップを決定づける4つの要素――最先端の知能、低コストの製造、認証された信頼性、導入密度――を、いまだどの地域も単独で兼ね備えていないという点である。知能とオーケストレーションソフトウェアでは米国が、製造コストと生産量では中国が、 日本は導入密度で優位に立っており、2040年までに世界のロボット市場の30％以上をターゲットとする650億ドル規模の国家主導の「フィジカルAI」構想によって、その優位性はさらに強化されている。また、欧州は、ミストラルによるエミAIの買収に象徴される産業物理学の分野で優位性を発揮している。 公開市場では、このテーマに対する評価が見直され始めており、LGエレクトロニクスはロボティクスへの事業転換を機に株価が3倍に跳ね上がり、従来のOSや半導体ベンダーもフィジカルAIインフラ企業として再評価されている。 その結果、勝敗が真に不透明なオープンな競争が繰り広げられており、価値は導入、安全性、ハードウェアの各レイヤーへとシフトしつつある。これらの領域では、収益が最も早期に得られる上、既存企業の優位性や規模の経済といった構造的利点が、ようやくその存在感を示し始めている。 『グローバル・フィジカルAI市場 2027-2040』は、世界のフィジカルAI市場に関する包括的な戦略的情報を提供し、9つの主要垂直セクターに加え、ウェアラブルエレクトロニクスのインターフェース層および基盤となる半導体スタックについて、長期的な予測を掲載しています。 本レポートでは、「3つの導入波」フレームワーク（産業実証段階、セクター横断的拡大、消費者および国家レベルでの導入）を適用し、用途別の技術成熟度（TRL）評価、地域別競合分析、規制および主権に関するマッピング、バリューチェーン全体にわたる650社以上の詳細な企業プロファイルを含んでいます。 この2027年版では、過去1年間に市場を再構築した動向を網羅しています： 過去最高の資金調達額：2025年、フルデプロイメント・スタックが同時に成熟する中、フィジカルAIは過去最高の750億ドル以上を調達しました。 協調のフロンティア：競争の焦点は、単体の機能から、異種・マルチベンダーのロボット群をフリート規模でオーケストレーションする方向へと移行しました。 安全認証の障壁：NVIDIA HalosやBlackBerry QNXなどのシステムを通じた機能安全認証は、現在、檻のない人間と共存する環境での導入における決定的な制約となっています。 業界再編：最先端の研究機関が産業物理学の能力を獲得しつつあり（Mistral／Emmi AI）、ロボット群の運用事業者は物体の操作能力を買い求めている（Bear Robotics／Kinisi）。 公開市場での再評価：物理AIインフラの市場評価が見直される中、LGエレクトロニクスはロボット事業への転換を機に株価が3倍に跳ね上がった。 レポートの内容：
目次 1 概要 40 1.1 フィジカルAIの到来 41 1.1.1 マクロ的な牽引力： フィジカルAIが構造的に不可避である理由 41 1.2 市場の主要な調査結果 42 1.2.1 半導体の基盤 42 1.3 3段階の導入フレームワーク 43 1.3.1 コスト圧縮曲線： 企業から消費者へ 44 1.4 投資の急増：確信が資本を呼び込む 45 1.5 戦略的課題：好機は限られている 46 1.6 激戦： フィジカルAI時代をリードするのは誰か？ 46 1.6.1 勝利の姿：勝利をもたらす3つの組み合わせ 48 1.7 過去12ヶ月 48 1.7.1 資金調達は過去最高を記録し、その形態も変化した。 48 1.7.2 フロンティアの問題は、能力ではなく調整となった 48 1.7.3 安全認証が導入の障壁として浮上した 49 1.7.4 日本を筆頭に、ソブリン・キャピタルが参入した 49 1.7.5 フロンティア・ラボは実体経済へと移行した 49 1.8 公開市場におけるフィジカルAIの再評価 49 1.9 2040年までの市場収益 49 1.10 技術成熟度レベル（TRL） 51 1.11 本レポートの範囲 52 2 はじめに： フィジカルAI革命 53 2.1 フィジカルAIとは何か？ 53 2.2 AIテクノロジースタック：フィジカルAIの位置づけ 53 2.3 何が変わったのか： なぜ今、フィジカルAIが導入可能なのか 54 2.4 決定的な論点：開かれた競争 55 2.5 市場アーキテクチャ：7つの戦略的領域 56 3 コア技術アーキテクチャ 57 3.1 フィジカルAIの三要素： 感知、判断、実行 57 3.2 感知・知覚層 57 3.2.1 マルチモーダル・センサー・フュージョン 57 3.2.2 ウェアラブルおよびオンボディ・センサーの統合 58 3.2.3 イベントベースのカメラ： 知覚の新たなフロンティア 59 3.3 意思決定および推論層 59 3.3.1 視覚・言語・行動モデル： 新たなアーキテクチャの標準 59 3.3.2 物理的知能（π）とファウンデーション・モデルの競争 60 3.3.3 ワールドモデルと物理シミュレーション： NVIDIA Cosmosプラットフォーム 61 3.3.4 強化学習と模倣学習 61 3.3.5 オープンソースとロボットAIの民主化 62 3.4 駆動・制御層 63 3.4.1 アクチュエータ技術 63 3.4.2 巧みな操作の問題： 31%のBOM課題 63 3.4.3 ウェアラブルアクチュエータ：ハプティクス、外骨格、および治療用途 64 3.5 柔軟、伸縮性、および生体統合型エレクトロニクス：新しい材料プラットフォーム 64 3.5.1 先端材料： 基盤となる層 64 3.5.1.1 グラフェンおよび2次元材料 65 3.5.1.2 銀ナノワイヤおよび導電性インク 66 3.5.1.3 圧電性ポリマー（PVDF） 67 3.5.1.4 電気活性ナノ材料 68 3.5.1.5 セルロースおよび持続可能なバイオポリマー 69 3.5.1.6 磁気応答性材料 70 3.5.1.7 イオン導体およびハイドロゲルエレクトロニクス 70 3.5.1.8 熱管理のための相変化材料 70 3.5.1.9 メタマテリアルおよびアーキテクチャ材料 70 3.5.2 物理 AI 向けフレキシブルハイブリッドエレクトロニクス (FHE) 71 3.5.3 伸縮性人工皮膚および電子皮膚システム 71 3.5.4 E-テキスタイルおよびスマートアパレル 71 3.6 フィジカルAIのためのオンボードおよびエッジコンピューティング 71 3.6.1 リアルタイム処理の必要性 71 3.6.2 NVIDIA Jetson Thor: フィジカルAIコンピューティングの標準 72 3.6.2.1 2026年の展開 73 3.6.3 フリートインテリジェンスと分散学習ネットワーク 73 3.6.4 コネクティビティ 74 3.7 シミュレーションとデジタルツインインフラストラクチャ 74 3.7.1 シミュレーションの必要性 74 3.7.2 シミュレーションと現実のギャップ：残された課題 74 3.8 エネルギー貯蔵および回収 75 3.8.1 バッテリー技術ロードマップ 75 3.8.2 摩擦発電ナノジェネレーター（TENG）： 身体駆動型物理AI 75 3.8.3 スマートビルディングのエネルギー統合 76 4 具現化のギャップと技術の成熟度 77 4.1 物理的AIが人間のパフォーマンスを上回る分野 77 4.2 具現化のギャップが依然として重大な問題となる分野 77 4.3 技術成熟度レベル（TRL） 用途別評価 78 5 半導体およびハードウェアのエコシステム 79 5.1 物理AIチップの現状 79 5.1.1 2024年～2034年のAIチップ市場規模と成長 79 5.1.2 アーキテクチャの内訳： GPU、FPGA、ASIC 81 5.1.3 カテゴリー別主要企業 83 5.2 コンポーネント市場のバリューチェーン 84 5.2.1 アクチュエータおよびトランスミッション 84 5.2.2 センサーおよび知覚ハードウェア 84 5.2.3 コンピューティングおよび制御システム 85 5.2.4 電源システムおよびバッテリー 86 5.3 サプライチェーンのリスクおよび地政学的リスク 87 5.3.1 政府資金 ? 戦略的投資競争 87 5.4 AIチップ導入における市場の課題 88 6 世界の物理AI市場： 総市場規模と成長見通し（2026年～2040年） 89 6.1 市場の枠組み 89 6.2 3段階の導入フレームワーク：詳細な構造 90 6.2.1 第1段階： 産業実証段階（2026年～2030年） 90 6.2.2 第2段階：セクター横断的拡大（2030年～2040年） 90 6.2.3 第3段階： 消費者および主権国家による導入 (2035–2040) 91 6.3 スタック全体における価値プールの分布 91 6.4 3つのシナリオに基づく収益予測 2026–2040 92 6.5 ロボット市場について具体的に： 中核市場の規模 93 7 産業オートメーションおよびスマートマニュファクチャリング 95 7.1 市場の概要と戦略的背景 95 7.2 ロボットアームおよびピック・アンド・プレースの自動化 95 7.2.1 産業用ロボット市場の構造 95 7.2.2 産業用ロボットにおけるAIへの移行 96 7.2.3 ピック・アンド・プレース： 固定プログラムからファウンデーションモデルへ 97 7.3 コンピュータビジョンによる品質検査 97 7.3.1 性能能力 97 7.3.2 応用分野 98 7.3.3 品質におけるAI革命： 固定テンプレートから適応型学習へ 98 7.4 人間と協働する協働ロボット（コボット） 98 7.4.1 コボット市場：構造と成長 98 7.4.2 安全基準とISO/TS 15066の枠組み 100 7.4.3 人間とロボットの協働によるROI： 事例研究 100 7.5 物理機器の予知保全 100 7.5.1 市場規模と価値提案 100 7.5.2 センサーフュージョンによるモニタリング： 振動、温度、音響 101 7.5.3 作業員の安全と人間工学のための産業用ウェアラブル 101 7.6 AIを活用した倉庫およびサプライチェーンの自動化 102 7.6.1 倉庫：フィジカルAIの商業的実証の場 102 7.6.2 自律移動ロボット（AMR）：基盤層 102 7.6.3 フリート・インテリジェンス：データ・フライホイールの実例 103 7.7 スマートビルディングAI： 建築環境におけるフィジカルAI 103 7.7.1 フィジカルAIの観点から見た「スマート」な建物の条件 103 7.7.2 HVACの最適化：最大の省エネ機会 103 7.7.3 スマートグレージング： AI統合型エレクトロクロミック窓 104 7.7.4 スマートビルにおける警備パトロールロボット 104 7.8 デジタルツインとスマートファクトリーのオーケストレーション 105 7.8.1 製造業におけるデジタルツイン革命 105 7.9 市場の推進要因と課題 105 7.10 企業プロフィール 107 (92社の企業プロフィール) 8 自動運転車およびモビリティシステム 200 8.1 市場の概要と戦略的背景 200 8.2 自動運転車：概念実証から商業化への道 201 8.2.1 SAE自律運転フレームワーク： 現状 201 8.2.2 Waymo：紛れもないリーダー 202 8.2.3 テスラの完全自動運転（Full Self-Driving）：ビジョン技術のみの代替案 203 8.2.4 中国の自動運転車リーダー： Baidu ApolloとPony.ai 203 8.3 自動運転貨物輸送：その商業的合理性は説得力がある 204 8.3.1 無人トラック輸送の経済性 204 8.3.2 Auroraのイノベーション： 初の商用無人貨物輸送サービス 204 8.3.3 自律型貨物輸送市場の機会 205 8.4 自律型ドローン：3つの商用市場 205 8.4.1 配送用ドローン： ラストマイルの経済性と規制の進展 205 8.4.2 測量・点検・産業用ドローン 206 8.4.3 軍事・監視用ドローン 206 8.5 ラストマイル配送ロボット： 歩道用自律走行ロボット 206 8.5.1 歩道用ロボット市場 206 8.6 自律型海洋システム 207 8.6.1 商用海運： 港間輸送の機会 207 8.6.2 商用用途における自律型水中車両（AUV） 207 8.7 エアタクシーと都市航空モビリティ： eVTOL市場 208 8.7.1 市場の背景とこれまでの淘汰状況 208 8.7.2 2026～2040年のeVTOL市場予測 208 8.7.3 認証の現状： 競争の勝者は誰か 211 8.7.4 ジョビー・アビエーション：コンセンサスによる最有力候補 211 8.7.5 アーチャー・アビエーションとステランティスとの製造提携 212 8.7.6 バーティポートのインフラ：欠けていた一環 212 8.8 規制の動向： 管轄区域ごとの課題 213 8.8.1 管轄区域ごとのSAEレベル4/5規制 213 8.9 企業プロファイル 214 8.9.1 自動運転車とロボタクシー 214 （12社の企業プロフィール） 8.9.2 自動運転トラックおよび貨物輸送 227 （8社の企業プロフィール） 8.9.3 ラストマイル配送ロボット（歩道） 235 （5社の企業プロフィール） 8.9.4 配送用ドローン 241 (7 社の企業プロフィール) 8.9.5 自律型海洋システム 250 (3 社の企業プロフィール) 8.9.6 eVTOL 航空機メーカー 253 (37 社の企業プロフィール) 8.9.7 バーティポートおよび UAM インフラ 291 (4 社の企業プロフィール) 8.9.8 空域管理および UTM プラットフォーム 295 （4社の企業概要） 9 ヒューマノイドおよびサービスロボット 299 9.1 市場概要：パイロット段階から量産へ 299 9.2 3段階の導入フレームワーク 300 9.2.1 第1段階： 産業用途（2025年～2030年） 300 9.2.2 第2波：消費者／開発者（2027年～2033年） 301 9.2.3 第3波： 医療・高齢者ケア（2030年～2040年以降） 301 9.3 競争環境 301 9.4 平均販売価格の推移 302 9.5 地域別動向 302 9.6 企業プロファイル 303 (110社の企業プロフィール) 10 スマートインフラと建築環境 414 10.1 市場概要 414 10.2 AIを活用したHVACおよびエネルギー管理 415 10.2.1 AIによるHVAC最適化スタック 415 10.3 スマートグリッドおよびエネルギーインフラ向けAI 416 10.4 インフラ向けデジタルツイン 417 10.5 インフラにおける物理的セキュリティおよびパトロールロボット 417 10.6 スマートビルディングAI： 物理AIの視点 418 10.7 企業プロファイル 419 10.7.1 ビルAIプラットフォームおよび管理システム 419 (22社の企業プロファイル) 10.7.2 セキュリティ、 アクセス制御および監視AI 441 (5社の企業プロフィール) 10.7.3 パトロールおよびセキュリティロボット 446 (2社の企業プロフィール) 10.7.4 清掃および消毒ロボット 448 (9社の企業プロフィール) 10.7.5 スマートエレベーター、エスカレーター、垂直輸送 457 (4社の企業プロフィール) 10.7.6 スマートエネルギーおよびグリッドAI 461 (12社の企業プロフィール) 10.7.7 AI制御のスマートグレージング 473 (4社の企業プロフィール) 10.7.8 スマートHVACおよび気候AI 477 (6社の企業プロフィール) 11 ヘルスケアおよび医療物理AI 483 11.1 市場概要： ヘルスケア分野における物理AIのビジネスチャンス 483 11.2 ロボティクス：最も急成長している医療機器セグメント 484 11.3 医療用外骨格 485 11.4 病院物流および臨床支援ロボット 486 11.4.1 導入済みプラットフォーム 486 11.5 AIによる診断および臨床意思決定支援 487 11.6 企業プロフィール 488 (63社の企業プロフィール) 12 アグリテックおよび環境分野のフィジカルAI 551 12.1 市場概要： 農業における物理AIの転換点 551 12.2 自律走行トラクターおよび農機具 553 12.2.1 自律走行トラクター：オートステアから完全自律へ 553 12.2.2 除草ロボット： 特産作物におけるキラーアプリ 554 12.2.3 ロボットによる収穫 554 12.3 精密農業： センサー、分析、AI 555 12.3.1 作物のモニタリングと分析 555 12.3.2 精密畜産 555 12.4 農業用ドローンおよび航空プラットフォーム 556 12.5 農場から食卓まで： サプライチェーンと環境におけるアグリテック 556 12.5.1 スマートロジスティクスとコールドチェーン 556 12.5.2 環境モニタリング・フィジカルAI 556 12.6 企業プロフィール 558 (73社の企業プロフィール) 13 防衛、セキュリティ、およびデュアルユースの物理AI 631 13.1 市場概要：物理AIの軍事化 631 13.2 無人航空機（UAV）： 主流のプラットフォーム 632 13.3 無人地上車両（UGV） 632 13.4 無人海上システム 633 13.5 対UAS： 最も急成長している分野 633 13.6 防衛用AIソフトウェアおよび指揮統制支援 634 13.7 致死性自律兵器に関する倫理的・法的枠組み 634 13.8 企業プロフィール 636 （36社の企業プロフィール） 14 宇宙ロボット工学と極限環境 672 14.1 市場概要：地球外の物理的AI 672 14.2 惑星探査： ローバーと着陸機 673 14.2.1 月面探査：物理的AIの実証の場 673 14.2.2 火星：長期自律運用のフロンティア 673 14.2.3 小惑星採掘と深宇宙 674 14.3 宇宙空間での整備、組み立て、製造（ISAM） 674 14.4 宇宙を超えた極限環境用ロボット 675 14.5 企業プロフィール 676 14.5.1 SPACE ＆ 軌道 676 (23 社の企業プロフィール) 14.5.2 水中・深海 699 (9 社の企業プロフィール) 14.5.3 原子力・ 放射線ハザード 708 (2 社の企業プロフィール) 14.5.4 鉱業および地下 710 (27 社の企業プロフィール) 14.5.5 危険環境検査 （石油・ガス、産業、インフラ） 737（7社の企業プロフィール） 15 民生用フィジカルAIおよびスマートホーム 742 15.1 市場概要 742 15.2 ロボット掃除機： フィジカルAIの大衆市場における成功事例 743 15.3 スマートホームオートメーション：フィジカルAI制御層 743 15.4 民生用屋外ロボット 744 15.5 パーソナルロボットおよびコンパニオンロボット 744 15.6 物理世界における民生用AI： ソフトウェア層 745 16 ウェアラブルエレクトロニクスと物理的AIの統合 746 16.1 ウェアラブルエレクトロニクス市場：短期的に最大の物理的AIセグメント 746 16.2 市場セグメンテーション： 製品および売上高 746 16.3 消費者向けウェアラブル：カテゴリー別出荷台数 2020年～2040年 747 16.4 市場リーダー：世界のウェアラブル電子機器出荷台数 2025年 747 16.5 拡張現実（AR/VR/MR）： 主要な成長要因 748 16.5.1 現在のXRの現状 748 16.5.2 XR技術ロードマップ 749 16.6 スマートウォッチおよびフィットネストラッカー： 実績あるプラットフォーム 749 16.7 医療・ヘルスケア向けウェアラブル 750 16.8 ヒアラブル： 大規模AIオーディオ 750 16.9 スマートリング：フィジカルAIの最も親密なフォームファクター 751 16.10 スマート衣類およびE-テキスタイル 751 16.11 2026年のウェアラブル技術の主要トレンドは？2040 752 16.12 物理的なAI統合レイヤーとしてのウェアラブル 752 16.13 企業プロフィール 754 16.13.1 スマートウォッチおよび一般的なウェアラブルAIプラットフォーム 754 (10社の企業プロフィール) 16.13.2 スマートリング 764 (7社の企業プロフィール) 16.13.3 AR / VR / XRおよびスマートグラス 771 (16社の企業プロフィール) 16.13.4 AI搭載ウェアラブルオーディオ 787 (7社の企業プロフィール) 16.13.5 医療・臨床用AIウェアラブル 794 (20社の企業プロフィール) 16.13.6 外骨格および身体支援用ウェアラブル 814 (8社の企業プロフィール) 16.13.7 ニューラルインターフェースおよびBCIウェアラブル 822 (8社の企業プロフィール) 16.13.8 産業および労働者の安全のためのウェアラブル 830 （5社の企業プロフィール） 16.13.9 スマート衣料およびAI搭載電子テキスタイル 835 （8社の企業プロフィール） 16.13.10 ウェアラブルAIチップおよびコンピューティングプラットフォーム 843 (5社の企業プロフィール) 16.13.11 スポーツ・パフォーマンス向けAIウェアラブル 848 （3社の企業プロフィール） 16.13.12 遠隔患者モニタリングプラットフォーム 851 （5社の企業プロフィール） 17 地域別市場 855 17.1 北米 855 17.1.1 市場での位置づけ 855 17.1.2 戦略的優位性 855 17.1.3 制約要因 855 17.2 ヨーロッパ 856 17.2.1 市場での位置づけ 856 17.2.2 戦略的優位性 856 17.2.3 制約要因 857 17.2.4 国レベルの動向 857 17.3 中国 857 17.3.1 市場での位置づけ 857 17.3.2 構造的優位性 858 17.3.3 制約要因 858 17.4 アジア太平洋地域（中国を除く） 858 17.4.1 日本 858 17.4.2 韓国 859 17.4.3 インド 859 17.4.4 シンガポールおよび東南アジア 859 17.5 その他の地域 859 17.5.1 中東 859 17.5.2 ラテンアメリカ 860 17.5.3 アフリカ 860 18 競争環境と投資 861 18.1 投資の急増 861 18.2 投資テーマ 861 18.3 レイヤー別の競争の力学 862 18.4 主要な戦略的争点 862 18.5 主要な物理AI投資家 863 18.6 M＆Aの展望 863 18.6.1 2026年の統合 864 18.7 AMI Labsの戦略的ポジション 864 19 フィジカルAI導入の主な障壁 865 19.1 技術的障壁 865 19.2 経済的障壁 865 19.3 規制上の障壁 866 20 規制の枠組み 867 20.1 米国 867 20.2 欧州連合 867 20.3 中国 868 20.4 規制の分岐リスク 868 20.5 新たな物理的 AI 安全性認証体制 868 21 物理的 AI の主権と地政学 869 21.1 技術力の新たな地理学 869 21.2 米中間の物理的AI競争 869 21.3 欧州の戦略的ジレンマ 870 21.4 中堅国としての機会 871 21.5 フィジカルAIと産業主権の未来 872 21.6 激化する主権投資競争（日本） 872 22 フィジカルAIの新たなフロンティア (2028?2040) 873 22.1 収束の地平線 873 22.2 脳-コンピュータ・インターフェースと物理的AI 873 22.3 量子センシングと物理的AIの知覚 875 22.4 生物学的・物理的AIの統合 876 22.5 気候物理AI 878 23 結論と展望 881 23.1 これからの10年 881 23.2 3つの決定的な変数 881 23.3 根本的な洞察 882 24 付録 883 24.1 調査方法 883 24.1.1 レポートの範囲と定義 883 24.1.2 データソース 883 24.1.3 市場規模算出方法 884 24.1.4 制限事項および主要な仮定 884 24.2 物理AI用語集 885 25 参考文献 890
図表リスト 表一覧 表1. ヒューマノイドロボットの部品原価の圧縮 2025年～2040年（1台あたりの米ドル） 44 表2. 資金調達カテゴリー別世界ロボット産業投資額 2015年～2025年（10億米ドル） 45 表3. フィジカルAIサブ市場の収益と予測（10億米ドル） 50 表4. フィジカルAIサブ市場における技術成熟度レベル（TRL）の評価（2026年） 51 表5. 用途別主要モダリティ： 57 表6. ロボティクス向け基盤モデル — 2026年第1四半期時点の状況 60 表7. Competitive EdgeのAI業界動向 72 表8. エンドマーケット別世界AIチップ市場売上高、2020年～2040年（10億米ドル） 79 表9. アーキテクチャ別世界AIチップ市場売上高、2020年～2040年（10億米ドル） 81 表10. 用途別AIチップの主要企業 83 表11. 地域別世界AIチップ市場売上高、2020年～2040年（10億米ドル） 85 表12. 各国におけるAIチップへの政府資金提供および取り組み 87 表13. 世界の物理AI市場 ― 総潜在市場（TAM）の概要 2026～2040年 89 表14. スタック層別フィジカルAI価値プール分析（ベースケース、2030年） 91 表15. 世界のフィジカルAI市場 ― シナリオ別予測（10億米ドル） 92 表16. 地域別世界産業用ロボット市場 2020年～2040年（百万米ドル） 95 表17. 積載量別世界コボット市場 2025年～2045年（百万米ドル） 99 表18. 自動運転車およびモビリティ市場の規模 2026年～2040年（十億米ドル） 200 表19. SAE自動運転レベル別の商用化状況（2026年第1四半期） 201 表20. Waymoの運用指標 2022年～2026年 203 表21. 2026年～2040年の世界のeVTOLエアタクシー販売台数予測（台） 208 表22. 用途別eVTOL販売台数予測 2026～2040年（台） 208 表23. 2026年～2040年のアーキテクチャ別eVTOL販売台数（台） 209 表24. eVTOLの収益バリューチェーン ― 主要セグメント（2026年対2036年） 210 表25. eVTOLの認証状況（2026年第1四半期） 211 表26. 2026年～2040年のバーティポート展開予測 212 表27. 自動運転車（SAEレベル4/5）の規制比較 213 表28. 世界のヒューマノイドロボット市場 — 統合予測 2024～2040年 299 表29. ヒューマノイドロボットの3段階導入モデル 300 表30. 2025年の市場集中度 301 表31. 地域別生産能力（2036年予測）： 301 表32. ヒューマノイドロボットの現在の価格（2025～2026年） 302 表33. スマートインフラおよび建築環境市場の規模 2025～2040年（10億米ドル） 414 表34. 医療分野における物理AI市場規模 2025年～2040年（10億米ドル） 483 表35. 外科用ロボットの競合状況（2026年第1四半期） 484 表36. 医療用外骨格の用途と市場 486 表37. スマート農業向けフィジカルAI市場 — 技術別売上高 2023年～2040年（10億米ドル） 551 表38. スマート農業向けフィジカルAI市場 ― 地域別売上高 2023年～2040年（10億米ドル） 552 表39. 防衛・セキュリティ分野におけるフィジカルAI市場規模（2025年～2040年） 631 表40. 宇宙ロボット工学および極限環境向けフィジカルAI市場 2025～2040年 672 表41. 消費者向けフィジカルAIおよびスマートホーム市場 2025～2040年 (10億米ドル) 742 表42. 世界のウェアラブル電子機器市場予測 2024～2040年 746 表43. 製品カテゴリー別ウェアラブル電子機器市場（2026年対2036年） 746 表44. タイプ別世界の民生用ウェアラブル電子機器（百万台） 747 表45. 2025年の出荷台数別世界ウェアラブル電子機器市場リーダー 747 表46. XRウェアラブル技術ロードマップ 2026～2040年 749 表47. 北米のフィジカルAI市場（10億ドル） 855 表48. 欧州のフィジカルAI市場（10億ドル） 856 表49. 中国のフィジカルAI市場（10億ドル） 857 表50. フィジカルAIにおける最大規模の資金調達ラウンド（抜粋、2024年～2026年） 861 表51. フィジカルAIバリューチェーンの競争激化度 862 表52. フィジカルAI分野で最も活発な投資家（2023年～2026年） 863 図一覧 図1. 用途別技術成熟度（TRL）評価 78 図2. 2020年～2040年のエンドマーケット別世界AIチップ市場売上高（10億米ドル） 81 図3. アーキテクチャ別世界AIチップ市場売上高、2020年～2040年（10億米ドル） 82 図4. 世界の物理AI市場 — シナリオ別予測（10億米ドル） 93 図5. 地域別世界産業用ロボット市場 2020～2040年（百万米ドル） 96 図6. 2025年～2045年の積載容量別世界コボット市場（百万米ドル） 99 図7. Agility RoboticsのDigit。 108 図8. Contoro社のロボットアーム 128 図9. Doosan A0509S 協働ロボット 131 図10. JAKA Pro 5 協働ロボット 155 図11. 自動運転車およびモビリティ市場の規模 2026年～2040年（10億米ドル） 201 図12. 用途別eVTOL販売台数 2026～2040年（台） 209 図13. 2026年～2040年のアーキテクチャ別eVTOL販売台数（台） 210 図14. Waymoの自動運転車。 221 図15. Nuroの配送ロボット。 237 図16. Dronamics社の「Black Swan」貨物ドローン。 242 図17. Mann社の配送ドローン。 246 図18. EHang EH216-S 265 図19. Vertical Aerospace社のeVOTL航空機。 283 図20. 1X社製NEO 304 図21. Agibot A2ヒューマノイドロボット 309 図22. Reflex Robotics社の車輪付きヒューマノイドロボット 387 図23. Richtech Robotics 388 図24. Unitree G1ヒューマノイドロボット 404 図25. スマートインフラおよび建築環境市場の規模予測 2025年～2040年（10億米ドル） 415 図26. whereable.aiの自律型屋内シャトル「linq」 440 図27. Cobalt Roboticsの自律型警備ロボット 446 図28. Loki清掃ロボット。 451 図29. UVD消毒ロボット 456 図30. 医療用物理AI市場の規模（2025年～2040年） 484 図31. ActivSight 拡張可視化モジュール 490 図32. スマート農業向けフィジカルAI市場：技術別売上高 2023年～2040年（10億米ドル） 552 図33. スマートファーミング向け物理AI市場 ― 地域別売上高 2023年～2040年（10億米ドル） 553 図34. FarmWise Titan FT-35 594 図35. 防衛・セキュリティ分野における物理AI市場の規模（2025年～2040年） 632 図36. Vision 60 651 図37. InstantEye Gen-5 652 図38. Knightscope K5 654 図39. 宇宙ロボット工学および極限環境向け物理AI市場 2025～2040年 672 図40. 民生用フィジカルAIおよびスマートホーム市場 2025～2040年 (10億米ドル) 742 図41. RayNeo X2 782 図42. Zuper Glass 786 図43. Crown EEGヘッドセット 826
Summary
Physical AI — systems that sense, decide, and act in the physical world — is the defining technology market of the coming two decades, extending machine intelligence from screens into machines, vehicles, and environments. It spans nine primary vertical sectors — industrial automation, autonomous vehicles and mobility, humanoid and service robots, smart infrastructure, healthcare, agritech, defence, space, and consumer systems — plus a wearable-electronics interface layer and the semiconductor foundation underpinning all of them. In aggregate the market surpasses $430 billion by 2030, crosses $1 trillion around 2035–2040, and approaches $1.6 trillion by 2040, as compute shifts from data-centre training toward real-time edge inference and safety-critical embedded control.
2025 marked an inflection — the first year the full deployment stack matured simultaneously, spanning perception, foundation models, actuation, edge compute, and simulation. The frontier problem has shifted from single-unit capability to fleet-scale coordination: orchestrating heterogeneous, multi-vendor robot fleets toward shared objectives, where vendor-agnostic orchestration software is becoming as strategically valuable as any individual robot. Maturity varies sharply by application — warehouse robots, cobots, surgical systems, and wearables are commercially deployed and reliable, while general-purpose humanoids and domestic robots remain years from the reliability and cost viability that mass adoption requires. Safety certification is emerging as the binding deployment gate, with initiatives such as NVIDIA's Halos and BlackBerry QNX formalising certification to functional-safety standards for robots operating uncaged alongside humans — shifting the constraint on commercial deployment from "capable enough" to "safe enough and certifiable."
The market's defining feature is that no single geography has yet combined the four ingredients that decide leadership: frontier intelligence, low-cost manufacturing, certified trustworthiness, and deployment density. The United States leads on intelligence and orchestration software; China on manufacturing cost and volume; Japan on deployment density, now reinforced by a $65 billion sovereign Physical AI commitment targeting over 30% of the global robotics market by 2040; and Europe on an industrial-physics wedge exemplified by Mistral's acquisition of Emmi AI. Public markets have begun repricing the theme, with LG Electronics tripling on its robotics pivot and legacy operating-system and silicon vendors recast as physical-AI infrastructure. The result is an open race whose outcome remains genuinely undetermined — and in which value is rotating toward the deployment, safety, and hardware layers, where revenue is nearest-term and the structural advantages of incumbency and scale are only beginning to assert themselves.
The Global Physical AI Market 2027-2040 provides complete strategic intelligence on the global Physical AI market, with long-horizon forecasts across nine primary vertical sectors plus the wearable-electronics interface layer and the foundational semiconductor stack. It applies a Three-Wave Adoption Framework — Industrial Proving Ground, Cross-Sector Expansion, and Consumer and Sovereign Deployment — and includes TRL assessments by application, regional competitive analysis, regulatory and sovereignty mapping, and detailed profiles of 650+ companies across the value chain.
This 2027 edition captures the developments that reshaped the market over the past year:
Record capital: Physical AI raised a record $75 billion plus in 2025 as the full deployment stack matured simultaneously.
The coordination frontier: competition has shifted from single-unit capability to fleet-scale orchestration of heterogeneous, multi-vendor robots.
The safety-certification gate: certified functional safety — through systems such as NVIDIA Halos and BlackBerry QNX — is now the binding constraint on uncaged, human-adjacent deployment.
Consolidation: frontier labs are acquiring industrial-physics capability (Mistral/Emmi AI) and fleet operators are buying manipulation (Bear Robotics/Kinisi).
Public-market repricing: LG Electronics tripled on its robotics pivot as markets reprice physical-AI infrastructure.
Report contents include:
Table of Contents
1 EXECUTIVE SUMMARY 40
1.1 The Physical AI Moment 41
1.1.1 The Macro Pull: Why Physical AI Is Structurally Inevitable 41
1.2 Top-Line Market Findings 42
1.2.1 Semiconductor Foundation 42
1.3 Three-Wave Adoption Framework 43
1.3.1 The Cost Compression Curve: From Enterprise to Consumer 44
1.4 The Investment Surge: Capital Follows Conviction 45
1.5 Strategic Imperatives: The Window Is Narrow 46
1.6 THE OPEN RACE: Who Leads the Physical AI Era? 46
1.6.1 What Victory Looks Like: The Three Combinations That Win 48
1.7 The Past Twelve Months 48
1.7.1 Funding crossed a record — and changed shape. 48
1.7.2 The frontier problem became coordination, not capability 48
1.7.3 Safety certification emerged as the deployment gate 49
1.7.4 Sovereign capital entered, led by Japan 49
1.7.5 The frontier labs moved into the physical economy 49
1.8 Public Markets Reprice Physical AI 49
1.9 Market revenues to 2040 49
1.10 Technology Readiness Level (TRL) 51
1.11 What This Report Covers 52
2 INTRODUCTION: THE PHYSICAL AI REVOLUTION 53
2.1 What Is Physical AI? 53
2.2 The AI Technology Stack: Where Physical AI Sits 53
2.3 What Has Changed: Why Physical AI Is Deployable Now 54
2.4 The Defining Thesis: An Open Race 55
2.5 Market Architecture: The Seven Strategic Arenas 56
3 CORE TECHNOLOGY ARCHITECTURE 57
3.1 The Physical AI Triad: Sense, Decide, Act 57
3.2 Sensing and Perception Layer 57
3.2.1 Multimodal Sensor Fusion 57
3.2.2 Wearable and On-Body Sensor Integration 58
3.2.3 Event-Based Cameras: The Next Perception Frontier 59
3.3 Decision-Making and Reasoning Layer 59
3.3.1 Vision-Language-Action Models: The New Architectural Standard 59
3.3.2 Physical Intelligence (π) and the Foundation Model Race 60
3.3.3 World Models and Physical Simulation: The NVIDIA Cosmos Platform 61
3.3.4 Reinforcement Learning and Imitation Learning 61
3.3.5 Open-Source and Democratization of Robotics AI 62
3.4 Actuation and Control Layer 63
3.4.1 Actuator Technologies 63
3.4.2 The Dexterous Manipulation Problem: The 31% BOM Challenge 63
3.4.3 Wearable Actuators: Haptics, Exoskeletal, and Therapeutic 64
3.5 Flexible, Stretchable, and Biointegrated Electronics: The New Materials Platform 64
3.5.1 Advanced Materials: The Enabling Layer 64
3.5.1.1 Graphene and 2D Materials 65
3.5.1.2 Silver Nanowires and Conductive Inks 66
3.5.1.3 Piezoelectric Polymers (PVDF) 67
3.5.1.4 Electroactive Nanomaterials 68
3.5.1.5 Cellulose and Sustainable Biopolymers 69
3.5.1.6 Magnetically Responsive Materials 70
3.5.1.7 Ionic Conductors and Hydrogel Electronics 70
3.5.1.8 Phase Change Materials for Thermal Management 70
3.5.1.9 Metamaterials and Architected Materials 70
3.5.2 Flexible Hybrid Electronics (FHE) for Physical AI 71
3.5.3 Stretchable Artificial Skin and Electronic Skin Systems 71
3.5.4 E-Textiles and Smart Apparel 71
3.6 Onboard and Edge Computing for Physical AI 71
3.6.1 The Real-Time Processing Imperative 71
3.6.2 NVIDIA Jetson Thor: The Physical AI Compute Standard 72
3.6.2.1 2026 developments 73
3.6.3 Fleet Intelligence and Distributed Learning Networks 73
3.6.4 Connectivity 74
3.7 Simulation and Digital Twin Infrastructure 74
3.7.1 The Simulation Imperative 74
3.7.2 The Sim-to-Real Gap: The Remaining Challenge 74
3.8 Energy Storage and Harvesting 75
3.8.1 Battery Technology Roadmap 75
3.8.2 Triboelectric Nanogenerators (TENGs): Body-Powered Physical AI 75
3.8.3 Smart Building Energy Integration 76
4 THE EMBODIMENT GAP AND TECHNOLOGY MATURITY 77
4.1 Where Physical AI Surpasses Human Performance 77
4.2 Where the Embodiment Gap Remains Critical 77
4.3 Technology Readiness Level (TRL) Assessment by Application 78
5 SEMICONDUCTOR AND HARDWARE ECOSYSTEM 79
5.1 The Physical AI Chip Landscape 79
5.1.1 AI Chip Market Size and Growth 2024–2034 79
5.1.2 Architecture Breakdown: GPU, FPGA, ASIC 81
5.1.3 Key Players by Category 83
5.2 Component Market Value Chain 84
5.2.1 Actuators and Transmissions 84
5.2.2 Sensors and Perception Hardware 84
5.2.3 Computing and Control Systems 85
5.2.4 Power Systems and Batteries 86
5.3 Supply Chain Risk and Geopolitical Exposure 87
5.3.1 Government Funding — The Strategic Investment Race 87
5.4 Market Challenges to AI Chip Deployment 88
6 GLOBAL PHYSICAL AI MARKET: AGGREGATE SIZE AND GROWTH 2026–2040 89
6.1 Framing the Market 89
6.2 The Three-Wave Adoption Framework: Detailed Structure 90
6.2.1 Wave 1: Industrial Proving Ground (2026–2030) 90
6.2.2 Wave 2: Cross-Sector Expansion (2030–2040) 90
6.2.3 Wave 3: Consumer and Sovereign Deployment (2035–2040) 91
6.3 Value Pool Distribution Across the Stack 91
6.4 Three-Scenario Revenue Forecasts 2026–2040 92
6.5 The Robotics Market Specifically: Sizing the Core 93
7 INDUSTRIAL AUTOMATION AND SMART MANUFACTURING 95
7.1 Market Overview and Strategic Context 95
7.2 Robotic Arms and Pick-and-Place Automation 95
7.2.1 Industrial Robot Market Structure 95
7.2.2 The AI Transition in Industrial Robotics 96
7.2.3 Pick-and-Place: From Fixed Programs to Foundation Models 97
7.3 Computer Vision Quality Inspection 97
7.3.1 Performance Capabilities 97
7.3.2 Application Domains 98
7.3.3 The AI Revolution in Quality: From Fixed Templates to Adaptive Learning 98
7.4 Collaborative Robots (Cobots) Working Alongside Humans 98
7.4.1 The Cobot Market: Structure and Growth 98
7.4.2 Safety Standards and the ISO/TS 15066 Framework 100
7.4.3 Human-Robot Collaboration ROI: Case Studies 100
7.5 Predictive Maintenance on Physical Equipment 100
7.5.1 Market Size and Value Proposition 100
7.5.2 Sensor-Fusion Monitoring: Vibration, Thermal, Acoustic 101
7.5.3 Industrial Wearables for Worker Safety and Ergonomics 101
7.6 AI-Driven Warehouse and Supply Chain Automation 102
7.6.1 The Warehouse: Physical AI's Commercial Proving Ground 102
7.6.2 Autonomous Mobile Robots (AMRs): The Foundation Layer 102
7.6.3 Fleet Intelligence: The Data Flywheel in Action 103
7.7 Smart Building AI: Physical AI in the Built Environment 103
7.7.1 What Makes a Building "Smart" from a Physical AI Perspective 103
7.7.2 HVAC Optimization: The Largest Energy Reduction Opportunity 103
7.7.3 Smart Glazing: AI-Integrated Electrochromic Windows 104
7.7.4 Security Patrol Robots in Smart Buildings 104
7.8 Digital Twins and Smart Factory Orchestration 105
7.8.1 The Digital Twin Revolution in Manufacturing 105
7.9 Market Drivers and Challenges 105
7.10 Company Profiles 107 (92 company profiles)
8 AUTONOMOUS VEHICLES AND MOBILITY SYSTEMS 200
8.1 Market Overview and Strategic Context 200
8.2 Self-Driving Cars: From Proof of Concept to Commercial Reality 201
8.2.1 The SAE Autonomy Framework: Where We Stand 201
8.2.2 Waymo: The Unambiguous Leader 202
8.2.3 Tesla Full Self-Driving: The Vision-Only Alternative 203
8.2.4 Chinese Autonomous Vehicle Leaders: Baidu Apollo and Pony.ai 203
8.3 Autonomous Freight: The Commercial Logic is Compelling 204
8.3.1 The Economics of Driverless Trucking 204
8.3.2 Aurora Innovation: First Commercial Driverless Freight Service 204
8.3.3 The Autonomous Freight Market Opportunity 205
8.4 Autonomous Drones: Three Commercial Markets 205
8.4.1 Delivery Drones: Last-Mile Economics and Regulatory Progress 205
8.4.2 Surveying, Inspection, and Industrial Drones 206
8.4.3 Military and Surveillance Drones 206
8.5 Last-Mile Delivery Robots: Sidewalk Autonomy 206
8.5.1 The Sidewalk Robot Market 206
8.6 Autonomous Maritime Systems 207
8.6.1 Commercial Shipping: The Port-to-Port Opportunity 207
8.6.2 Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) in Commercial Applications 207
8.7 Air Taxis and Urban Air Mobility: The eVTOL Market 208
8.7.1 Market Context and the Shakeout to Date 208
8.7.2 eVTOL Market Forecast 2026–2040 208
8.7.3 The Certification Landscape: Who Is Winning the Race 211
8.7.4 Joby Aviation: The Consensus Frontrunner 211
8.7.5 Archer Aviation and the Stellantis Manufacturing Partnership 212
8.7.6 Vertiport Infrastructure: The Missing Link 212
8.8 Regulatory Landscape: The Jurisdiction-by-Jurisdiction Challenge 213
8.8.1 SAE Level 4/5 Regulation by Jurisdiction 213
8.9 Company Profiles 214
8.9.1 SELF-DRIVING CARS AND ROBOTAXIS 214 (12 company profiles)
8.9.2 AUTONOMOUS TRUCKING AND FREIGHT 227 (8 company profiles)
8.9.3 LAST-MILE DELIVERY ROBOTS (SIDEWALK) 235 (5 company profiles)
8.9.4 DELIVERY DRONES 241 (7 comapmy profiles)
8.9.5 AUTONOMOUS MARITIME SYSTEMS 250 (3 company profiles)
8.9.6 eVTOL AIRCRAFT MANUFACTURERS 253 (37 company profiles)
8.9.7 VERTIPORT AND UAM INFRASTRUCTURE 291 (4 company profiles)
8.9.8 AIRSPACE MANAGEMENT AND UTM PLATFORMS 295 (4 company profiles)
9 HUMANOID AND SERVICE ROBOTS 299
9.1 Market Overview: From Pilots to Production 299
9.2 The Three-Wave Adoption Framework 300
9.2.1 Wave 1: Industrial Applications (2025–2030) 300
9.2.2 Wave 2: Consumer/Developer (2027–2033) 301
9.2.3 Wave 3: Medical/Elder Care (2030–2040+) 301
9.3 Competitive Landscape 301
9.4 Average Selling Price Trajectory 302
9.5 Regional Dynamics 302
9.6 Company Profiles 303 (110 company profiles)
10 SMART INFRASTRUCTURE AND THE BUILT ENVIRONMENT 414
10.1 Market Overview 414
10.2 AI-Driven HVAC and Energy Management 415
10.2.1 The AI HVAC optimization stack 415
10.3 Smart Grid and Energy Infrastructure AI 416
10.4 Digital Twins for Infrastructure 417
10.5 Physical Security and Patrol Robots in Infrastructure 417
10.6 Smart Building AI: Physical AI Perspective 418
10.7 Company Profiles 419
10.7.1 BUILDING AI PLATFORMS AND MANAGEMENT SYSTEMS 419 (22 company profiles)
10.7.2 SECURITY, ACCESS CONTROL AND SURVEILLANCE AI 441 (5 company profiles)
10.7.3 PATROL AND SECURITY ROBOTS 446 (2 company profiles)
10.7.4 CLEANING AND DISINFECTION ROBOTS 448 (9 company profiles)
10.7.5 SMART ELEVATORS, ESCALATORS AND VERTICAL TRANSPORT 457 (4 company profiles)
10.7.6 SMART ENERGY AND GRID AI 461 (12 company profiles)
10.7.7 AI-CONTROLLED SMART GLAZING 473 (4 company profiles)
10.7.8 SMART HVAC AND CLIMATE AI 477 (6 company profiles)
11 HEALTHCARE AND MEDICAL PHYSICAL AI 483
11.1 Market Overview: The Healthcare Physical AI Opportunity 483
11.2 Robotics: The Fastest-Growing Medical Device Segment 484
11.3 Medical Exoskeletons 485
11.4 Hospital Logistics and Clinical Support Robots 486
11.4.1 Deployed platforms 486
11.5 AI Diagnostic and Clinical Decision Support 487
11.6 Company Profiles 488 (63 company profiles)
12 AGRITECH AND ENVIRONMENTAL PHYSICAL AI 551
12.1 Market Overview: Agriculture's Physical AI Inflection Point 551
12.2 Autonomous Tractors and Field Equipment 553
12.2.1 The Autonomous Tractor: From Autosteer to Full Autonomy 553
12.2.2 Weeding Robots: The Killer App for Specialty Crops 554
12.2.3 Robotic Harvesting 554
12.3 Precision Agriculture: Sensors, Analytics, and AI 555
12.3.1 Crop Monitoring and Analytics 555
12.3.2 Precision Livestock Farming 555
12.4 Agricultural Drones and Aerial Platforms 556
12.5 Farmgate to Fork: AgriTech in Supply Chain and Environment 556
12.5.1 Smart Logistics and Cold Chain 556
12.5.2 Environmental Monitoring Physical AI 556
12.6 Company Profiles 558 (73 company profiles)
13 DEFENSE, SECURITY AND DUAL-USE PHYSICAL AI 631
13.1 Market Overview: The Militarization of Physical AI 631
13.2 Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): The Dominant Platform 632
13.3 Unmanned Ground Vehicles (UGVs) 632
13.4 Unmanned Maritime Systems 633
13.5 Counter-UAS: The Fastest-Growing Segment 633
13.6 Defense AI Software and Command Enablement 634
13.7 Ethical and Legal Framework for Lethal Autonomous Weapons 634
13.8 Company Profiles 636 (36 company profiles)
14 SPACE ROBOTICS AND EXTREME ENVIRONMENTS 672
14.1 Market Overview: Physical AI Beyond Earth 672
14.2 Planetary Exploration: Rovers and Landers 673
14.2.1 Lunar Exploration: The Physical AI Proving Ground 673
14.2.2 Mars: The Long-Duration Autonomy Frontier 673
14.2.3 Asteroid Mining and Deep Space 674
14.3 In-Space Servicing, Assembly, and Manufacturing (ISAM) 674
14.4 Extreme Environment Robots Beyond Space 675
14.5 Company Profiles 676
14.5.1 SPACE & ORBITAL 676 (23 company profiles)
14.5.2 UNDERWATER & DEEP SEA 699 (9 company profiles)
14.5.3 NUCLEAR & RADIATION HAZARD 708 (2 company profiles)
14.5.4 MINING & SUBSURFACE 710 (27 company profiles)
14.5.5 HAZARDOUS ENVIRONMENT INSPECTION (OIL & GAS, INDUSTRIAL, INFRASTRUCTURE) 737 (7 company profiles)
15 CONSUMER PHYSICAL AI AND SMART HOME 742
15.1 Market Overview 742
15.2 Robot Vacuums: Physical AI's Mass-Market Success Story 743
15.3 Smart Home Automation: The Physical AI Control Layer 743
15.4 Consumer Outdoor Robots 744
15.5 Personal and Companion Robots 744
15.6 Consumer AI in the Physical World: The Software Layer 745
16 WEARABLE ELECTRONICS AND PHYSICAL AI INTEGRATION 746
16.1 The Wearable Electronics Market: The Largest Near-Term Physical AI Segment 746
16.2 Market Segmentation: Products and Revenue 746
16.3 Consumer Wearables: Units by Category 2020–2040 747
16.4 Market Leaders: Global Wearable Electronics Shipments 2025 747
16.5 Extended Reality (AR/VR/MR): The Dominant Growth Driver 748
16.5.1 Current XR Landscape 748
16.5.2 XR Technology Roadmap 749
16.6 Smartwatches and Fitness Trackers: The Proven Platform 749
16.7 Medical and Healthcare Wearables 750
16.8 Hearables: AI Audio at Scale 750
16.9 Smart Rings: Physical AI's Most Intimate Form Factor 751
16.10 Smart Clothing and E-Textiles 751
16.11 Key Wearable Technology Trends 2026–2040 752
16.12 Wearables as Physical AI Integration Layer 752
16.13 Company Profiles 754
16.13.1 SMARTWATCH AND GENERAL WEARABLE AI PLATFORMS 754 (10 company profiles)
16.13.2 SMART RINGS 764 (7 company profiles)
16.13.3 AR / VR / XR AND SMART GLASSES 771 (16 company profiles)
16.13.4 AI HEARABLES 787 (7 company profiles)
16.13.5 MEDICAL AND CLINICAL AI WEARABLES 794 (20 company profiles)
16.13.6 EXOSKELETONS AND PHYSICAL ASSISTANCE WEARABLES 814 (8 company profiles)
16.13.7 NEURAL INTERFACES AND BCI WEARABLES 822 (8 company profiles)
16.13.8 INDUSTRIAL AND WORKER SAFETY WEARABLES 830 (5 company profiles)
16.13.9 SMART CLOTHING AND AI E-TEXTILES 835 (8 company profiles)
16.13.10 WEARABLE AI CHIPS AND COMPUTE PLATFORMS 843 (5 company profiles)
16.13.11 SPORTS AND PERFORMANCE AI WEARABLES 848 (3 company profiles)
16.13.12 REMOTE PATIENT MONITORING PLATFORMS 851 (5 company profiles)
17 REGIONAL MARKETS 855
17.1 NORTH AMERICA 855
17.1.1 Market Position 855
17.1.2 Strategic Advantages 855
17.1.3 Constraints 855
17.2 EUROPE 856
17.2.1 Market Position 856
17.2.2 Strategic Advantages 856
17.2.3 Constraints 857
17.2.4 Country-Level Dynamics 857
17.3 CHINA 857
17.3.1 Market Position 857
17.3.2 Structural Advantages 858
17.3.3 Constraints 858
17.4 ASIA-PACIFIC (EX-CHINA) 858
17.4.1 Japan 858
17.4.2 South Korea 859
17.4.3 India 859
17.4.4 Singapore and Southeast Asia 859
17.5 REST OF WORLD 859
17.5.1 Middle East 859
17.5.2 Latin America 860
17.5.3 Africa 860
18 COMPETITIVE LANDSCAPE AND INVESTMENT 861
18.1 The Investment Surge 861
18.2 Investment Themes 861
18.3 Competitive Dynamics by Layer 862
18.4 Key Strategic Battlegrounds 862
18.5 Leading Physical AI Investors 863
18.6 M&A Landscape 863
18.6.1 Consolidation in 2026 864
18.7 The AMI Labs Strategic Position 864
19 KEY BARRIERS TO PHYSICAL AI ADOPTION 865
19.1 Technical Barriers 865
19.2 Economic Barriers 865
19.3 Regulatory Barriers 866
20 REGULATORY FRAMEWORKS 867
20.1 United States 867
20.2 European Union 867
20.3 China 868
20.4 The Regulatory Divergence Risk 868
20.5 The Emerging Physical AI Safety-Certification Regime 868
21 PHYSICAL AI SOVEREIGNTY AND GEOPOLITICS 869
21.1 The New Geography of Technological Power 869
21.2 The US-China Physical AI Competition 869
21.3 Europe's Strategic Dilemma 870
21.4 The Middle Power Opportunity 871
21.5 Physical AI and the Future of Industrial Sovereignty 872
21.6 The Sovereign Investment Race Intensifies (Japan) 872
22 EMERGING PHYSICAL AI FRONTIERS (2028–2040) 873
22.1 The Convergence Horizon 873
22.2 Brain-Computer Interfaces and Physical AI 873
22.3 Quantum Sensing and Physical AI Perception 875
22.4 Biological-Physical AI Integration 876
22.5 Climate Physical AI 878
23 CONCLUSIONS AND OUTLOOK 881
23.1 The Decade Ahead 881
23.2 The Three Decisive Variables 881
23.3 The Fundamental Insight 882
24 APPENDIX 883
24.1 RESEARCH METHODOLOGY 883
24.1.1 Report Scope and Definitions 883
24.1.2 Data Sources 883
24.1.3 Market Sizing Methodology 884
24.1.4 Limitations and Key Assumptions 884
24.2 GLOSSARY OF PHYSICAL AI TERMS 885
25 REFERENCES 890
List of Tables/Graphs
List of Tables
Table 1. Humanoid Robot Bill of Materials Compression 2025–2040 (USD per robot) 44
Table 2. Global Robotics Investment by Funding Category 2015–2025 (USD Billions) 45
Table 3. Physical AI Sub-Market Revenues and Forecasts (USD Billions) 50
Table 4. Technology Readiness Level (TRL) Assessment Across Physical AI Sub-Markets (2026) 51
Table 5. Key modalities by application: 57
Table 6. Foundation Models for Robotics — Status as of Q1 2026. 60
Table 7. Competitive Edge AI Landscape 72
Table 8. Global AI Chip Market Revenue by End Market, 2020–2040 (USD Billions) 79
Table 9. Global AI Chip Market Revenue by Architecture, 2020–2040 (USD Billions) 81
Table 10. Key Players in AI Chips by Application Category 83
Table 11. Global AI Chip Market Revenue by Region, 2020–2040 (USD Billions) 85
Table 12. National AI Chip Government Funding and Initiatives 87
Table 13. Global Physical AI Market — Total Addressable Market Summary 2026–2040 89
Table 14. Physical AI Value Pool Analysis by Stack Layer (Base Case, 2030) 91
Table 15. Global Physical AI Market — Scenario Forecasts (USD Billions) 92
Table 16. Global Industrial Robot Market by Region 2020–2040 (USD Millions) 95
Table 17. Global Cobot Market by Payload Capacity 2025–2045 (USD Millions) 99
Table 18. Autonomous Vehicle and Mobility Market Size 2026–2040 (USD Billions) 200
Table 19. SAE Autonomy Level Commercial Status (Q1 2026) 201
Table 20. Waymo Operational Metrics 2022–2026 203
Table 21. Global eVTOL Air Taxi Sales Forecast 2026–2040 (Units) 208
Table 22. eVTOL Sales by Application 2026–2040 (Units) 208
Table 23. eVTOL Sales by Architecture Type 2026–2040 (Units) 209
Table 24. eVTOL Revenue Value Chain — Selected Segments 2026 vs. 2036 210
Table 25. eVTOL Certification Status (Q1 2026) 211
Table 26. Vertiport Deployment Forecast 2026–2040 212
Table 27. Autonomous Vehicle SAE Level 4/5 Regulatory Comparison 213
Table 28. Global Humanoid Robot Market — Unified Forecast 2024–2040 299
Table 29. Three-Wave Adoption Model for Humanoid Robots 300
Table 30. 2025 Market Concentration 301
Table 31. Regional Production Capacity (2036 Projection): 301
Table 32. Current Humanoid Robot Pricing (2025–2026) 302
Table 33. Smart Infrastructure & Built Environment Market Sizing 2025–2040 (Billion USD) 414
Table 34. Healthcare Physical AI Market Sizing 2025–2040 (Billions USD) 483
Table 35. Surgical Robotics Competitive Landscape (Q1 2026) 484
Table 36. Medical Exoskeleton Applications and Market 486
Table 37. Smart Farming Physical AI Market — Revenue by Technology 2023–2040 (USD Billions) 551
Table 38. Smart Farming Physical AI Market — Revenue by Region 2023–2040 (USD Billions) 552
Table 39. Defense & Security Physical AI Market Sizing 2025–2040 631
Table 40. Space Robotics & Extreme Environment Physical AI Market 2025–2040 672
Table 41. Consumer Physical AI & Smart Home Market 2025–2040 (USD Billions) 742
Table 42. Global Wearable Electronics Market Forecast 2024–2040 746
Table 43. Wearable Electronics Market by Product Category 2026 vs. 2036 746
Table 44. Global Consumer Wearable Electronics by Type (Million Units) 747
Table 45. Global Wearable Electronics Market Leaders by Shipment Volume, 2025 747
Table 46. XR Wearable Technology Roadmap 2026–2040 749
Table 47. North America Physical AI Market ($B) 855
Table 48. European Physical AI Market ($B) 856
Table 49. China Physical AI Market ($B) 857
Table 50. Largest Physical AI Funding Rounds (Selected, 2024–2026) 861
Table 51. Physical AI Value Chain Competitive Intensity 862
Table 52. Most Active Physical AI Investors (2023–2026) 863
List of Figures
Figure 1. Technology Readiness Level (TRL) Assessment by Application 78
Figure 2. Global AI Chip Market Revenue by End Market, 2020–2040 (USD Billions) 81
Figure 3. Global AI Chip Market Revenue by Architecture, 2020–2040 (USD Billions) 82
Figure 4. Global Physical AI Market — Scenario Forecasts (USD Billions) 93
Figure 5. Global Industrial Robot Market by Region 2020–2040 (USD Millions) 96
Figure 6. Global Cobot Market by Payload Capacity 2025–2045 (USD Millions) 99
Figure 7. Agility Robotics Digit. 108
Figure 8. Contoro's robot arm 128
Figure 9. Doosan A0509S Collaborative Robot 131
Figure 10. JAKA Pro 5 collaborative robot 155
Figure 11. Autonomous Vehicle and Mobility Market Size 2026–2040 (USD Billions) 201
Figure 12. eVTOL Sales by Application 2026–2040 (Units) 209
Figure 13. eVTOL Sales by Architecture Type 2026–2040 (Units) 210
Figure 14. Waymo self-driving car. 221
Figure 15. Nuro delivery robot. 237
Figure 16. Dronamics Black Swan Cargo drone. 242
Figure 17. Mann delivery drone. 246
Figure 18. EHang EH216-S 265
Figure 19. Vertical Aerospace eVOTL aircraft. 283
Figure 20. NEO by 1X 304
Figure 21. Agibot A2 Humanoid Robot 309
Figure 22. Reflex Robotics' wheeled humanoid robot 387
Figure 23. Richtech Robotics 388
Figure 24. Unitree G1 Humanoid Robot 404
Figure 25. Smart Infrastructure & Built Environment Market Sizing 2025–2040 (Billion USD) 415
Figure 26. whereable.ai's Autonomous Indoor Shuttle "linq" 440
Figure 27. Cobalt Robotics Autonomous Security Robots 446
Figure 28. Loki Cleaning Robot. 451
Figure 29. UVD Disinfection Robot 456
Figure 30. Healthcare Physical AI Market Sizing 2025–2040 484
Figure 31. ActivSight Enhanced Visualization Module 490
Figure 32. Smart Farming Physical AI Market — Revenue by Technology 2023–2040 (USD Billions) 552
Figure 33. Smart Farming Physical AI Market — Revenue by Region 2023–2040 (USD Billions) 553
Figure 34. FarmWise Titan FT-35 594
Figure 35. Defense & Security Physical AI Market Sizing 2025–2040 632
Figure 36. Vision 60 651
Figure 37. InstantEye Gen-5 652
Figure 38. Knightscope K5 654
Figure 39. Space Robotics & Extreme Environment Physical AI Market 2025–2040 672
Figure 40. Consumer Physical AI & Smart Home Market 2025–2040 (USD Billions) 742
Figure 41. RayNeo X2 782
Figure 42. Zuper Glass 786
Figure 43. Crown EEG headset 826
ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。本レポートと同分野（エコカー）の最新刊レポートFuture Markets, inc.社の 自動車分野 での最新刊レポートよくあるご質問Future Markets, inc.社はどのような調査会社ですか?Future Markets, inc.は先端技術に焦点をあてたスウェーデンの調査会社です。 2009年設立のFMi社は先端素材、バイオ由来の素材、ナノマテリアルの市場をトラッキングし、企業や学... もっと見る 調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-４日と見て下さい。
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