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《机器人软件架构基准研究报告》核心发现：

●   近九成（89%）机器人开发者认为，物理AI对其未来规划至关重要

●   95%的机器人开发者表示，确定性与实时性是系统的核心要求

●   尽管功能安全与网络信息安全的要求不断提高，仍有91%的开发者依赖通用操作系统（GPOS）运行实时或安全关键型工作任务

●   86%的GPOS用户表示愿意更换操作系统，反映出对GPOS适配性的疑虑

BlackBerry有限公司旗下业务部门QNX今日发布最新研究报告《机器人软件架构基准研究报告》（Inside the Robot: Architecture Benchmark Report），深入分析了在机器人系统日益由软件驱动、具备AI能力，并越来越多地部署在人类工作和生活中的背景下，机器人开发方式正在发生的变化。

该研究基于对全球1,000名开发者的调研，揭示了当前制约行业进展的关键因素、系统愿景与实际能力之间的差距，以及开发者对行业未来的看法。

硬件不再是瓶颈，软件成为主导因素

研究显示，27%的开发者将“软件架构与系统集成”视为最大性能瓶颈，而仅有16%的受访者将“硬件”视为主要问题。这表明，未来行业进步不再依赖硬件突破，而更多取决于能否构建具备可预测性、高安全性以及支持混合关键性等级的系统架构。这一趋势在中国市场体现得尤为明显：60%的中国受访者将“调试与测试”列为软件开发中的主要挑战，高于41%的整体平均水平；另有70%的中国受访者表示，架构相关问题会增加调试或维护工作量。随着机器人逐步从受控环境走向城市道路、工厂车间等复杂真实场景，开发者愈发意识到，软件基础能力将决定创新能否成功落地。

展望未来，85%的开发者预计，在未来三到五年内，软件将在机器人领域发挥更重要的作用，团队最大的投资方向将集中在AI驱动的决策能力和网络信息安全（均为 51%），其次是操作系统和实时控制软件（38%）。这进一步反映出，随着机器人系统日益复杂、互联程度不断加深且分布式特征愈发明显，软件基础能力正变得越来越具有战略意义。

面向人类环境部署，对系统提出更高标准

这种变化并不只停留在战略层面，也正在实际部署和开发过程中转化为更具体的要求与压力。超过五分之四（83%）的受访者表示，其系统已经与人类协同运行，即使在尚未实现人机共存的企业中，也有三分之二（67%）预计将在未来三到五年内实现。从手术室到繁忙的生产车间，机器人正不断拓展至这些控制程度较低的环境，由此对可靠性、功能安全与行为可预测性提出了更高要求。几乎所有受访者（95%）都表示，确定性实时执行能力对于他们所开发的系统至关重要。在中国，这一要求更加突出：98%的中国受访者认为确定性实时执行至关重要；同时，所有中国受访者都表示，其当前架构能够在真实工作任务下持续实现确定性行为。

但现实情况是，尽管这一需求几乎成为行业共识，大多数开发团队仍在使用并非为实时或安全关键型场景设计的软件。研究显示，91%的受访者表示至少在部分实时或安全关键任务中使用GPOS，在中国，这一比例为94%，尽管经过安全认证的商业解决方案被认为更适合其需求。在这种落差之下，86%的GPOS用户表示愿意更换操作系统，这一现象也折射出随着机器人规模化部署推进，系统灵活性与对可预测、可保障行为的需求之间的张力正不断加大。

认证延迟与安全要求带来新的压力

除了架构和实时性方面的挑战外，监管与合规要求进一步加剧了挑战。三分之二（66%）的受访者表示，其项目因认证流程而延迟，在英国和德国这一比例接近70%。尽管中国受访者因行业认证导致项目延误的比例为56%，低于整体平均水平，但合规与安全压力依然突出：67%的中国受访者将机器人及自主系统的“功能安全标准”视为主要合规挑战，61%的中国受访者将“安全威胁或漏洞”视为未来机器人发展的“最大担忧”。无论认证延误比例高低，相关合规要求都会直接影响开发成本、交付周期及商业风险。

高期望下，物理AI落地准备仍不均衡

即便面临多重挑战，整个行业的雄心和乐观情绪依然高涨。物理AI已被明确纳入发展路线图——89%的受访者认为，具备感知、推理与自主行动能力的AI机器人将在未来三到五年对其组织战略至关重要，中国更是处于全球领先位置。尽管对物理AI的长期潜力充满信心，但实际准备程度仍不均衡——仅有29%的受访者对其系统在真实环境中做出安全、可预测决策的能力表示“非常有信心”。

QNX大中华区首席代表董渊文表示： “机器人团队正在加速迈向更智能、更自主的系统，但数据也清晰表明，他们正遭遇架构本身的限制——这些架构最初并非为如此复杂、且责任要求极高的场景而设计。开发者持续指出四大核心挑战：系统集成复杂性、认证延迟、人机交互中的功能安全风险，以及在关键时刻实现可预测行为的难度。与此同时，中国市场对物理AI的发展前景展现出强劲信心和明确投入意愿，这也意味着机器人产业正在从概念验证走向更高水平的规模化落地。QNX希望通过安全、实时和经过认证的基础软件，帮助开发者更高效地应对这些挑战，为新一代安全、可靠且高度自主的机器人提供坚实支撑。”

QNX提供高性能基础软件，助力解决机器人、汽车、医疗设备、工业控制、商用车、铁路和航空航天与国防等行业中复杂的技术挑战。QNX赋能企业在高性能边缘计算、标准虚拟化技术及云集成等领域释放更多创新潜力。作为全球关键任务系统中值得信赖的技术基础，QNX已在多个行业确立领先地位，包括机器人与医疗领域，其技术被全球十大医疗设备制造商中的九家所采用。

研究方法：本次在线调研由QNX委托市场研究公司OnePoll开展，调查对象为来自多个行业的1,000名机器人领域的软件开发人员/工程师。调研严格遵循市场研究协会（MRS）行为准则，于2026年2月25日至3月4日期间完成数据收集。所有受访者均为经双重选择加入（double opt-in）的调研样本，并根据问卷时长和复杂程度获得相应报酬。本次研究由OnePoll研究团队负责监督与编辑。OnePoll为MRS企业成员，同时也是ESOMAR企业会员及英国民调委员会成员。

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