富士通将社会接受度研究与物流数据、AI仿真和物理AI技术结合，探索在城市与偏远地区优化卡车、无人机及自主配送机器人的末端配送网络。
富士通宣布，将把近期关于无人机配送社会接受度的研究成果应用于Fujitsu Uvance业务，重点推进动态供应链管理。公司计划与物流运营商、地方政府、地区企业等合作，把公众接受条件与商流、物流数据结合，通过AI分析和仿真设计适合不同地区的配送服务。
相关研究由富士通与九州大学、金泽大学等机构共同开展，成果已于2026年7月29日在线发表于国际学术期刊《Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review》，并将收入该刊2026年11月出版的第215卷。
研究背景
电子商务增长以及日本所谓“物流2024年问题”，使劳动力短缺和运输能力不足进一步显现。人口减少的山区难以维持既有配送网络，城市地区则同时要求更快配送、灵活收货和成本效率。无人机与自主配送机器人虽然被视为解决方案，但富士通认为，技术成熟本身不足以实现大规模社会应用，还需要了解居民接受新型配送方式的条件。
用于动态供应链管理
富士通将通过AI分析和仿真，与合作伙伴研究适合不同地区、不同居民需求的物流服务，并据此优化运输方式组合和具体配送计划。公司还将研究把WMS（WMS）、运输管理系统（TMS）与无人机、自主配送机器人等物理AI设备连接起来。
在高密度城区，系统可综合配送需求、时效、便利性和价格敏感度，选择合适的配送手段；在人口减少、传统网络难以维持的山区，则可与地方政府和地区企业合作，引入无人机等新型配送服务，同时兼顾持续运营和居民接受度。
富士通希望把供应链业务经验、数据连接平台以及AI分析和仿真能力结合起来，贯通计划、决策与执行，并为从服务设计到联合落地提供端到端支持。
物理AI的社会应用
富士通还将利用2026年4月成立的富士通—卡内基梅隆大学物理AI研究中心，推进Fujitsu Kozuchi Physical AI OS开发。该平台用于连接机器人、传感器、系统和空间数据。研究成果将用于确定无人机和自主配送机器人的部署条件、运营要求，以及与居民沟通和建立信任的方式。
社会接受度研究
研究调查了日本全国5113人，分析影响城市空中交通（UAM）公众接受度的因素。结果显示，无人机配送能否被接受，不仅取决于速度和成本，还与公众对支撑系统的信任，以及对解决社会问题、服务地区社区等社会价值的认同有关。
研究还识别出两类不同诉求：一类更关注配送时效和运营主体等功能条件，另一类更重视制度信任及物流服务的普遍可及性，包括老年居民和服务不足地区能否使用。这意味着服务设计和沟通方式需要因地区与人群而异。
后续计划
富士通将把研究用于不同年龄群体的服务与沟通设计，并为安全认证等制度建设提供建议。公司还计划利用商流与物流数据，在供应链领域构建包括无人机配送在内的合作生态，并把制度信任和社会价值纳入动态供应链管理及物理AI项目。