张明明

打开X，每个人都在用力的喊自己的标。

黑莓BB昨天发布了一项新的研究报告《深入机器人内部：架构基准报告》，很值得一看的。该报告探讨了随着机器人系统日益由软件驱动、具备AI能力，并越来越多地与人类在工作场所及日常生活中协同部署，机器人开发正在发生怎样的变化。梳理下要点： 1、硬件进步不再是瓶颈；软件如今占据主导地位 研究显示，将近三分之一的机器人开发者（27%）将软件架构与集成视为其最大的性能瓶颈，而仅有16%的人认为瓶颈在于硬件。这表明，未来的进步将较少依赖新硬件，而更多取决于能否构建出具备可预测性、安全性并能处理混合关键级别任务的系统。随着机器人从受控环境更广泛地进入城市街道和工厂车间等动态现实场景，开发者们逐渐意识到，软件基础才是决定创新成功与否的关键因素。 2、85%的开发者预计在未来三到五年内，软件在机器人领域将发挥更加重要的作用。开发团队预计其最大的投入将集中在人工智能驱动的决策（51%）和网络安全（51%），其次是操作系统和实时控制软件（37%）。这进一步反映出，随着机器人系统变得愈加复杂、互联和分布式，软件基础正日益成为战略性资产。 3、在人类环境中部署的增加推动了更高要求 机器人开发团队已经感受到这种影响。超过五分之四的受访者（83%）表示，他们的系统目前已与人类协同部署。在当前尚未与人类协同部署的团队中，有三分之二（67%）预计将在未来三到五年内实现这一部署。从手术室到繁忙的车间，机器人在这些控制程度较低的环境中日益普及，推动了对可靠性、安全性和可预测行为的更高期望。近全部受访者（95%）表示，确定性的实时执行对其所开发的系统至关重要。 4、令人意外的是，尽管这一需求近乎普遍，大多数开发团队仍在继续依赖并非为实时或安全关键型用途而设计的软件。研究揭示，91%的受访者至少部分地在其通用操作系统（GPOS）上运行此类工作负载，尽管经安全认证的商业解决方案被视作 评级 最符合其需求的选择。因此，86%的通用操作系统用户表示愿意更换其操作系统；这一反差凸显了随着机器人部署规模扩大，灵活性与对可预测、有保障行为的需求之间日益加剧的矛盾。 5、认证延迟和安全需求带来新的压力 监管与合规要求进一步加剧了这些挑战。三分之二的受访者（66%）报告称项目因认证流程而延误，在英国和德国，这一比例升至约70%。相比之下，中国仅有56%的受访者报告出现延误，因为当地的监管要求远没有那么严格。这些延误直接影响开发成本、交付周期和商业风险。网络安全（例如ISO/SAE 21434）和功能安全标准（例如ISO 10218）是最难合规的领域，分别有51%和49%的受访者提及。 看下来这份报告想表达的意思是： 1）全球机器人领域开发团队显然正在朝着更智能、更自主的系统迈进，但数据显示，他们同时也遇到了现有架构的真实局限——这些架构从一开始就没有为应对如此高的复杂性或问责要求而设计。 2）当下机器人领域或者物理AI领域四大核心挑战：集成复杂性、认证延迟、人机交互中的功能安全风险、在最关键时刻确保行为可预测性。当然这些问题都是可以解决的。通过聚焦于更强大的软件基础，开发者能够为更快的创新以及新一代安全、可靠且高度自主的机器人奠定基础。 3）而BB的QNX系统提供的高性能基础软件有助于简化机器人、汽车、医疗设备、工业控制、商用车辆、铁路以及航空航天和国防等行业中最复杂的挑战。QNX赋能组织在高性能边缘计算、基于标准的虚拟化技术和云支持等领域开创新的可能性。 在世界最关键系统中被广泛信赖的QNX，继续在多个领域保持领先地位，包括机器人和医疗行业，其技术已被十大医疗设备制造商中的九家部署。 这更加验证了五月初对于黑莓的一个判断： “之前与英伟达的深度合作让黑莓进一步打开物理 AI（Physical AI） 的巨大市场。它强化了 BB 从“手机公司”向“安全软件公司”的转型，目标是让 QNX 成为 AI 驱动的机器人/工业/医疗设备里的“看不见的安全基础”。” 继续看到BB在边缘AI及物理AI的关键安全平台正在快速发展的信号。过去这一个月黑莓走势，已经不能再说困境反转的可能性正在增强，而是走出困境迎来价值重估。 一周前还说BB走的不快，现在看实则一点不慢。😎

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