机器人软件架构到底该怎么搭，这份基准报告给了个参照

这份报告来自 QNX，全名《2026 机器人软件架构基准研究报告》，是它委托 OnePoll 在 2026 年 2 月到 3 月做的一次全球调研。调研对象是 1,000 名一线机器人软件开发者和工程师，横跨中国、法国、德国、日本、北美（加拿大和美国）和英国七个市场。

报告想问的核心问题只有一个：当机器人越来越"软件定义"，现在这套软件架构，还撑得住下一个五年吗？先看几个最关键的共识。85% 的受访者预计，未来三到五年内软件在机器人技术中的作用会提升。

89% 认为，基于物理 AI 的机器人将对其企业的机器人技术战略至关重要。64% 的企业目前采用"安全控制器 + 视觉和主计算机 + 微控制器"组成的混合架构，95% 表示确定性实时执行对业务重要。

一边是几乎所有人都认同软件越来越关键，另一边却是绝大多数系统还压在通用操作系统上，这份报告真正的张力就藏在这里。

下面按架构现状、性能瓶颈、合规认证、实时确定性、预算压力、更换 OS、投资重点和区域差异八个部分，把它拆开讲。

我们在整理《2026上半年人形机器人下饺子：宇树1万台下线》时也碰到过类似的分歧，那里的结论可以拿来对照。

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一、混合架构占了六成多，可大部分人心里其实没底

报告先把当前机器人系统的"底座"摸了一遍。由安全控制器、视觉和主计算机以及微控制器组成的混合架构，是目前最常见的架构，被 64% 的受访企业采用，比例最高的是美国（70%），最低的法国也有 58%。

集中式 HPC 架构只有 25% 的企业在用，不过在中国这一比例到了 35%；另有 9% 采用分布式微控制器，2% 属于其他。

架构更复杂，也意味着开发重心在往软件端挪。39% 的受访者表示，过去投入更多工程时间和资源的是软件开发，认为硬件占用更多的只有 20%，另有 29% 说两者大致相当。

但另一组数据更值得琢磨：超过九成（91%）的企业在用 Linux 等通用操作系统运行至少部分实时或安全关键型任务，其中近三分之一（32%）是"广泛"这么做。

混合架构成了主流，可它带来的复杂度，正是后面一连串麻烦的起点。

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二、卡住机器人性能的头号瓶颈，是"软件架构与集成"

报告问受访者：当前哪些因素最限制机器人系统在实际应用中的性能表现？排在第一的是"软件架构与集成"，超过四分之一（27%）的受访者选了它；美国 35%、中国 34%、英国 33%，都有至少三分之一的人持这个看法。

后面依次是监管或部署限制（21%）、硬件能力（20%）、数据可用性或数据质量（16%）和传感器质量（14%）。

架构问题一旦出现，最先被拖累的是开发团队。51% 的受访者提到"调试与维护工作量增加"，其中中国高达 70%、美国 60%；43% 提到对资深或专业工程师的依赖加深，另有 43% 提到功能开发速度放缓。

放到软件开发流程里看，"集成复杂性"是最常被点名的大挑战，42% 的受访者这么认为，日本和美国都到了 49%；"调试与测试"排第二，41% 提及，中国受访者高达 60%。

架构早已不是后台的技术细节，而是决定系统成败的战略变量。

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三、合规不是小事，三分之二的项目被认证拖慢过

监管是报告点出的第二大障碍。监管或部署限制是限制机器人系统实际性能的第二大因素，在法国、德国和加拿大甚至被提及最多；监管合规也是机器人软件开发里的第三大挑战。

更直观的是认证带来的延期：66% 的受访者报告，曾因需要获取特定行业的认证而导致项目延期，德国达到 70%、英国 69%。

合规挑战里，网络安全监管要求最高，占 51%；紧随其后是机器人与自主系统的功能安全标准（49%）、与机器人相关的 AI/机器学习法规（44%），人机交互与协作机器人安全要求（38%）和数据隐私法规（37%）也在榜上。

国别差异也很明显：67% 的中国受访者提到功能安全标准，英国则有近六成提到网络安全（59%）和 AI 与机器学习（58%）。

报告给出的应对思路很直接：从架构层面复用专为安全关键型系统设计的预认证软件组件，这样既能缩短认证周期，也能降低集成风险和长期维护成本。

在合规这件事上，最省时间的做法不是事后补救，而是从架构选型时就选对组件。

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四、人人都要确定性实时执行，可一谈扩展就没底了

确定性实时执行，是这份报告里共识度最高的一项。95% 的受访者表示它对业务"非常"（45%）或"比较"（50%）重要；这一比例在美国为 99%、中国 98%、英国 97%。

在看重确定性的受访者中，几乎所有人（95%）都相信现有架构在实际工作负载下能持续提供确定性行为。

但问题出在扩展上：只有 25% 的受访者确信现有架构能够"显著"扩展，58% 认为只能"适度"扩展；中国、英国和美国的信心较高，日本最低。这说明当下的确定性，更多是靠精细约束和优化"抠"出来的，而不是架构本身留了余量。

风险也在这里。近七成（69%）受访者对与机器人故障或失灵相关的潜在法律责任感到"比较"或"非常"担忧；问到谁该担责，32% 指向制造商，22% 指向软件供应商，20% 指向系统集成商。

非确定性行为带来的影响也很具体：安全风险增加（46%）、系统不稳定（44%）、测试负担加重（35%）、性能表现下降（34%）。

大家嘴上都说要确定性，真到"能不能扩展"这一步，信心立刻就见了底。

五、预算和工期一紧，"安全让路"的风险就上来了

报告还专门问了一个不太好听的问题：工期和预算的压力，会不会让开发者在安全性这类关键环节上妥协？84% 的受访者认为"可能"，其中 30% 表示"强烈认同"；在美国（92%）、加拿大（90%）和英国（89%），约九成的人认同这一点。

再往下一层看成本：机器人系统开发中最大的软件相关成本是工程时间（28%），显著高于其他选项；"测试和验证"排第二，占 22%，商业软件许可、持续维护、认证与合规成本各占 17%、17%、16%。

至于监管能不能跟上技术，受访者倒是偏乐观：87% 认为监管框架"肯定"或"可能"能跟上创新步伐，95% 的美国受访者持此观点；平均有 32% 认为"肯定"能跟上。

预算压力不可怕，可怕的是它会悄悄把安全挪到最后一排。

六、换操作系统这件事，八成多企业已经动了心思

操作系统的选择，被报告当成一项基础性的架构决策。数据显示，85% 的受访者表示会考虑更换当前的操作系统，其中正在使用通用操作系统的受访者里，有 86% 对更换持开放态度。

促使他们换的原因排在前五的是：性能挑战（32%）、安全性担忧（30%）、可扩展性限制（30%）、集成性挑战（28%）、许可费用（24%）。而选新系统时最看重的因素，第一位是安全性（47%），接着是实时性能（34%）、安全认证（30%）、可扩展性（30%）和易集成性（29%）。

那现在大家都在用什么方案？经过安全认证的商用现成（COTS）操作系统最普遍，占 31%；其次是把虚拟化 Linux 与实时操作系统结合的方案，占 27%；23% 用开源 Linux 加微控制器安全岛；16% 走内部自研。

这一点在《猎聘具身智能人才报告拆解：1.4万家企业抢人》里有更细的口径拆解，感兴趣可以翻过去看。

如果企业还没把 RTOS 纳入架构，报告的语气很明确：是时候考虑加进去了。

七、钱往哪投：AI 决策和网络安全，各拿走一半以上

既然软件越来越关键，预算自然要重新分配。被问及未来三到五年机器人软件的预算会转向哪里时，AI 或机器学习决策能力（51%）和网络安全（51%）并列第一，都拿到超过半数受访者的选择；操作系统和实时控制（38%）、经过安全认证的软件（37%）紧随其后。

物理 AI 是另一条主线。九成（90%）受访者认为，未来三到五年内基于物理 AI 的机器人对企业战略至关重要，在中国这一比例升到 95%，其中 58% 认为"非常"关键；报告引用 PwC 预计，到 2030 年全球物理 AI 市场规模可能高达 4,300 亿欧元。

但期待和信心之间存在落差：只有 29% 的受访者对自己能在现实环境中做出安全、可预测的决策表示"非常有信心"。发展优先事项也印证了这一方向：AI 能力的提升以 48% 居首，安全认证与监管合规（36%）、运营效率（32%）、成本降低（29%）和软件可复用性（28%）排在其后。

钱愿意投给 AI，却不敢说自己有把握，这份报告里最真实的信心差就在这里。

八、七个国家的答卷里，藏着各自的焦虑

报告最后一章按区域做了拆解，各国的关注点差别很大。美国最看重操作系统（58% 视其为最关键组件，七国均值只有 40%），混合架构采用率最高（70%），也最常把"软件架构与集成"当瓶颈（35%），并有 99% 认为确定性实时执行重要。

中国受访者最自信：99% 相信团队能跟上监管，100% 相信现有架构能持续提供确定性，32% 认为架构能在未来三到五年显著扩展，均高于其他国家；57% 把"AI 能力的提升"列为头号任务，96% 相信物理 AI 系统能做出一致且可预测的决策。

换个角度看同一件事，《9.9万起售、一年出货5500台》算的是另一笔账。

日本则整体偏保守：只有 14% 把操作系统视为关键组件，最看重的是构建系统和调试器等开发工具（60%）；对物理 AI"非常有信心"的仅 16%，对架构能显著扩展的仅 12%，表示"强烈乐观"的只有 8%。

德国走的是务实风控路线：65% 采用混合架构，但把操作系统视为关键组件的只有 10%，51% 更看重安全应用和安全关键型组件；因认证导致项目延期的比例最高（70%）。

想在原文里把各国的完整数据逐页对照，可以到运营动脉（www.yydm.cn）检索这份报告。

同一份问卷，美国担心架构、中国强调自信、日本承认差距。

这份《2026 机器人软件架构基准研究报告》是谁做的？

报告由 QNX（BlackBerry 旗下部门）出品，委托 OnePoll 于 2026 年 2 月和 3 月开展线上调研。调研对象是 1,000 名从事机器人技术开发或相关软件工程的专业人士，覆盖中国、法国、德国、日本、北美（加拿大和美国）以及英国七个市场。

报告里最关键的几个数字是哪些？

85% 的受访者预计未来三到五年软件在机器人技术中的作用会提升，89% 认为基于物理 AI 的机器人对企业战略至关重要。

架构层面，64% 的企业采用混合架构，91% 用通用操作系统运行至少部分实时或安全关键型任务；95% 看重确定性实时执行，但只有 25% 确信现有架构能显著扩展。

为什么说机器人软件架构是个"战略问题"？

27% 的受访者把"软件架构与集成"列为当前限制机器人系统实际性能的最大因素，高于监管、硬件、数据等其他选项。架构问题还会带来调试与维护工作量增加（51%）、对资深工程师依赖加深（43%）、功能开发速度放缓（43%）等连锁影响。

合规和认证到底拖了多少后腿？

66% 的受访者表示，曾因需要获取特定行业的认证而直接导致项目延期，德国 70%、英国 69% 最高。合规挑战里排前三位的是网络安全监管要求（51%）、功能安全标准（49%）以及与机器人相关的 AI/机器学习法规（44%）。

报告对操作系统选择给出了什么建议？

85% 的受访者会考虑更换当前操作系统；当下最常见的策略是经过安全认证的 COTS 操作系统（31%）和虚拟化 Linux 加 RTOS（27%）。报告认为，若企业尚未把 RTOS 纳入软件架构，引入 RTOS 很可能带来收益，并建议投入一种可扩展的基础架构以满足虚拟化和 RTOS 需求。

各国在调研中有哪些明显差异？

美国最看重操作系统和混合架构，99% 认为确定性实时执行重要；中国最自信，100% 相信现有架构能持续提供确定性。日本整体最保守，仅 16% 对物理 AI 系统做出一致决策"非常有信心"；德国最务实风控，51% 更看重安全应用与安全关键型组件。

延伸阅读：同一话题的几篇报告解读

这几篇报告解读和本文互为补充，看完能拼出更完整的一张图。

《德勤医美报告：2030年规模有望破6000亿》——讲的是2030年规模有望破6000亿

《普华永道机器人白皮书：谐波减速器国产化75%》——顺着这条线可以接着看

《从故宫到新一线：这份报告把中国最值得押注的旅游目的地画了个圈》——同一批数据支撑的另一个视角

《罗兰贝格人形机器人报告》——和本文互为参照的另一组样本