ARTICLE · 1060975

机器人软件架构基准研究报告 2026

发布时间：2026-09-23 07:46:52 最近访问：2026-09-23 07:46:42

机器人软件架构基准研究报告 2026

本报告由 QNX 委托 OnePoll 在 2026 年 2‑3 月完成，对来自中国、美、加、英、法、德、日本共1000 名商业机器人项目软件开发者、工程师开展调研，围绕机器人软件架构现状、现存障碍、未来战略、各区域差异展开分析。

一、行业整体趋势

软件与物理 AI 地位快速抬升：85% 受访者预计未来 3‑5 年软件在机器人领域作用会提升；89% 认为物理 AI 机器人将成为企业机器人战略的关键，中国受访者对物理 AI 的重视程度更高。行业正在向软件定义机器人转型。
主流架构为混合架构：64% 企业采用由安全控制器、主计算机、微控制器组成的混合架构；集中式 HPC 架构占 25%，中国集中式 HPC 架构占比达 35%。美国混合架构使用率最高 70%，法国最低 58%。
开发资源分配：39% 企业软件开发消耗更多工程资源，仅 20% 硬件消耗更多资源；中国相对更多投入硬件，但软件依旧优先。操作系统是最关键软件组件（40%），其次为开发工具、安全应用、运动控制中间件。

二、现存核心问题与风险

通用 OS 用于安全实时任务带来能力鸿沟：91% 企业使用 Linux 这类通用操作系统运行部分 / 全部实时、安全关键任务。85% 全部受访者、86% 通用 OS 使用者会考虑更换操作系统，驱动因素包括性能、网络安全、可扩展性、集成、成本。
架构是主要性能瓶颈：27% 受访者认为软件架构与集成是限制机器人实际性能的首要因素；架构缺陷带来调试维护工作量上涨、依赖资深工程师、开发速度变慢等问题。软件开发最大挑战是集成复杂性（42%），其次调试测试（41%），中国调试测试问题尤为突出达 60%。
合规认证压力大：最大合规挑战依次是网络安全监管（51%）、功能安全标准（49%）、AI / 机器学习法规（44%）。66% 企业曾因行业认证造成项目延期，德国、英国情况更严重。
确定性实时执行刚需，但扩展能力不足：95% 企业认为确定性实时执行业务重要，美国 99%、中国 98%、英国 97%；当下多数系统可以在现有负载下实现确定行为，但仅 25% 确信现有架构未来可以显著扩展应对更严苛实时负载，多数仅能适度扩展。非确定行为会带来安全风险、系统不稳定、测试负担加重等后果。
预算交付压力倒逼安全妥协：84% 受访者认为工期、预算压力会迫使开发者在功能安全等关键点妥协，美国、加拿大认同比例超 90%；软件相关最高成本为工程时间（28%），其次测试验证（22%）。69% 受访者担忧机器人故障失灵带来的法律责任。

三、未来战略布局

操作系统选型方向：31% 企业选用经过安全认证商用现成 COTS 操作系统；27% 采用虚拟化 Linux+RTOS；23% 使用开源 Linux 搭配 MCU 安全岛；16% 内部自研 OS。选择新 OS 首要考量是安全性，其次实时性能、安全认证、可扩展性、易集成。报告建议引入 RTOS、构建支持虚拟化的可扩展底层软件架构，满足法规要求。
预算投向：未来软件预算优先投向 AI / 机器学习决策能力（51%）、网络安全（51%），其次操作系统与实时控制（38%）。
技术发展优先级：48% 将 AI 能力提升作为首要发展事项，之后依次是安全认证合规（36%）、运营效率（32%）、降本（29%）。RaaS、R2X、商用人形机器人大多处于 “基本就绪但存在局限” 的阶段。
行业担忧与乐观度：主要担忧点：安全漏洞威胁（45%）、合规负担（39%）、人才技能短缺（39%）。整体 81% 受访者对行业发展速度保持乐观，英国乐观比例最高 93%。但仅 29% 对物理 AI 在安全关键场景输出可预测决策 “非常有信心”。

四、各主要区域洞察

北美（美国、加拿大）美国混合架构使用率最高，将软件架构集成视为首要瓶颈；高度重视确定性实时；92% 认同预算压力会造成安全妥协，网络安全是最大合规挑战。加拿大将监管部署限制视为最大性能阻碍，重点关注功能安全、AI 法规。
英国软件资源投入占比不高，但看好软件未来价值；高度关注网络安全与 AI 法规合规；对现有架构确定性信心强；对行业发展乐观度全球最高，对安全漏洞、合规负担顾虑较重。
法国监管合规是软件开发首要挑战；预算重点投向网络安全；架构相关调试维护压力相对较小，对机器人故障法律责任担忧程度较低。
德国风险管控导向，高度重视安全应用与安全组件；因认证导致项目延期的比例最高；软硬件资源均衡分配比例高；对预算压力导致安全妥协、故障法律责任的担忧在受访国中最低。
中国硬件投入相对更高；调试维护工作量大、调试测试压力突出；对功能安全标准合规诉求最高，对安全漏洞威胁顾虑最强；100% 确信现有架构可实现确定性行为，32% 相信架构未来可显著扩展（各国最高）；高度看重物理 AI 与 AI 能力升级，对物理 AI 安全决策信心最高。
日本更看重开发调试工具而非操作系统；集成复杂性是主要开发难题；对跟进监管合规、架构未来扩展、物理 AI 安全决策的信心均为七国最低；行业乐观程度同样垫底。