报告：物理AI发展提速，软件已成机器人创新最大瓶颈

黑莓有限公司旗下QNX部门近日发布了一份《机器人软件架构基准研究报告》，探讨了随着物理AI技术加速发展、以及机器人系统愈发趋向软件驱动、人工智能赋能，并逐步广泛融入人类职场与日常生活协同应用，机器人行业的研发模式正发生何种变革。该报告基于全球1000名开发者开展调研，梳理出阻碍行业发展的核心痛点、行业发展愿景与现有技术实力之间的差距，同时汇总了研发从业者对机器人行业未来发展的观点见解。

报告的核心发现：

• 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受访者表示愿意更换操作系统，反应出对GPOS适配性的疑虑

硬件不再是瓶颈，软件才是关键

近三成开发者（27%）将软件架构与系统集成视为最大的性能瓶颈，而将硬件列为主要障碍的比例仅为16%。调查表明，未来的突破不在于硬件本身的升级，而在于构建可预测、安全、且能够处理不同关键级别任务的软件系统。随着机器人走出受控环境，越来越多地部署在城市街道、工厂车间等复杂的真实场景中，开发者普遍认识到，软件基础架构才是决定创新能否落地的核心要素。

展望未来，在来自七个国家的所有受访者中，超过八成（85%）的开发者预计软件在机器人领域的作用将在未来三至五年内进一步加强。在投资方向上，受访者认为最大的资金将流向AI驱动的决策系统和网络安全（均占51%），其次是操作系统与实时控制软件（37%）。这进一步印证了一个趋势：随着机器人系统变得愈发复杂、互联与分散，软件基础架构正成为企业的战略性资产。

人机协同部署普及，可靠性要求水涨船高

机器人团队已经切身感受到这种变化带来的压力。超过五分之四的受访者（83%）表示，他们的系统目前已在有人类参与的环境中部署运行。在尚未实现这一目标的团队中，三分之二（67%）预计将在三至五年内完成过渡。从手术室到繁忙的生产车间，机器人在非受控环境中的应用范围持续扩大，对系统可靠性、安全性和行为可预测性的要求也随之大幅提升。几乎所有受访者（95%）都表示，确定性的实时执行能力对其开发的系统至关重要。

然而调查也揭示了一个耐人寻味的现象：尽管实时性与安全性的需求近乎普遍，大多数开发团队使用的软件却并非为此而生——91%的受访者表示，其实时或安全关键型工作负载至少部分运行在通用操作系统（GPOS）上，尽管他们认为经过安全认证的商业解决方案更契合实际需求。正因如此，86%的GPOS用户表示愿意考虑更换操作系统。这一矛盾深刻反映了随着机器人部署规模扩大，开发灵活性与行为可靠性之间的结构性张力。

认证延误与安全合规压力持续加剧

监管与合规要求进一步加重了开发团队的负担。三分之二的受访者（66%）表示曾因认证流程导致项目延期，英国和德国的这一比例更高达约70%。相比之下，中国仅为56%，原因在于当地的监管要求相对宽松。这些延误对开发成本、交付周期和商业风险均有直接影响。其中，网络安全标准（如ISO/SAE 21434）和功能安全标准（如ISO 10218）是合规难度最高的两个领域，分别有51%和49%的受访者提及。

物理AI雄心勃勃，实际准备参差不齐

尽管挑战不少，行业整体仍保持着高度的进取心和乐观态度。物理AI已稳固地纳入各机构的战略路线图——89%的受访者表示，能够在物理世界中自主感知、推理和行动的AI机器人，将在未来三至五年内成为本机构战略的重要组成部分，中国受访者的积极程度在全球居于前列。尽管业界对物理AI的长期潜力信心充足，准备程度却参差不齐：仅有29%的受访者对自身在真实环境中实现安全、可预测决策"非常有信心"。

QNX通用嵌入式市场全球销售副总裁Jim Hirsch表示："机器人研发团队显然在推动更智能、更高自主性的系统，但数据表明，现有架构原本并非为如此高复杂度与高责任性场景设计，如今已经面临性能瓶颈。开发者们普遍指出四大核心难题：系统集成难度大、认证周期漫长、人机交互中的功能安全隐患，以及关键场景中难以保障机器人行为稳定可控。所幸这些难题都有解决方法，通过筑牢软件底层基础，开发者们便能为技术快速创新铺路，打造出新一代安全可靠、高度自主的智能机器人。"

QNX提供高性能基础软件，帮助机器人、汽车、医疗器械、工业控制、商用车、轨道交通、航空航天与国防等行业应对最复杂的技术挑战。QNX助力企业在边缘高性能计算、标准化虚拟化技术和云赋能等前沿领域开拓新机遇。作为全球关键系统领域值得信赖的软件供应商，QNX在机器人和医疗健康等多个行业持续保持领先地位，全球十大医疗器械制造商中有九家采用了QNX技术。

调查方法

本次调查由QNX委托市场调研公司OnePoll开展，面向全球特定行业的1000名机器人领域专业软件开发者，遵循市场研究协会（MRS）行为准则，数据采集时间为2026年2月25日至3月4日。所有参与者均经双重确认后参与调查，并根据问卷长度和复杂程度获得相应报酬。本次调查由OnePoll研究团队负责监督与审核。