01 通用机器人智能基础模型的应用日益广泛 机器人软件市场正从针对特定任务的编程转向基础模型，这些基础模型能够在一个通用的软件架构中解释语言、视觉和物理环境。这种转变可以缩短应用程序开发周期，并提高机器人在制造、物流和服务环境中的灵活性。因此，基础模型开发正成为机器人软件市场发展趋势的重要组成部分。 2025年6月，谷歌DeepMind推出了基于Gemini 2.0架构的设备端Gemini Robotics版本。该模型可在机器人硬件本地运行，只需50-100次演示即可适应新任务，从而减少了开发更多机器人功能所需的数据量。
02 数字孪生技术在机器人仿真和训练中的应用日益广泛 机器人开发人员越来越多地利用数字孪生和物理精确的仿真环境来开发、测试和验证机器人系统，然后再将其部署到实际工厂中。仿真使开发人员能够在不损坏昂贵设备或中断生产的情况下生成训练数据、重现罕见的运行条件并评估机器人行为。这种方法对于需要大量交互数据的AI机器人尤为重要。仿真驱动的开发正在推动机器人软件行业向虚拟优先工程和更快的软件迭代方向发展。 2025年3月，NVIDIA推出了Isaac GR00T N1以及用于机器人开发的新仿真框架。该公司还发布了GR00T合成数据蓝图，能够在11小时内生成约78万条合成轨迹，相当于约6500小时的人类演示数据。
01 仓库中自主移动机器人的部署日益增多 仓库越来越需要能够适应不断变化的环境、与工作人员协调工作、确定任务优先级并在没有固定基础设施的情况下绕过障碍物的机器人。随着物流运营商部署的机器人数量不断增加，软件的重要性也日益凸显，它不仅用于控制单个机器人，更用于协调机器人之间的协同工作。因此，仓库自动化的扩展正在推动机器人软件市场需求的增长。
01 与各种工业系统集成会增加部署复杂性 机器人软件必须与控制器、传感器、制造系统、企业应用以及不同制造商提供的机器人进行通信。对于运营新旧机器人混合集群的工厂而言，这种碎片化问题尤为突出。因此，尽管自动化需求不断增长，但集成复杂性可能会抑制机器人软件市场的增长。
01 工业机器人无代码编程的扩展 无代码和低代码软件为缺乏专业机器人程序员的制造商提供了使用机器人自动化的契机。可视化界面使生产员工无需编写大量代码即可定义任务、修改轨迹和重新部署机器人。更简便的编程方式可以提高多品种、小批量生产的自动化经济效益，尤其适用于需要频繁重新配置机器人的应用场景。因此，简化的部署方式有助于软件供应商提升在中小制造商中的机器人软件市场份额。
01 确保人工智能控制机器人的安全物理行为 随着人工智能使机器人获得更高的自主性，软件必须确保其生成的行为在人员、设备和不可预测的物理环境中保持安全。语言或视觉模型可能会生成看似合理的行为，但实际上却违反物理约束或造成碰撞风险。随着机器人软件市场规模不断扩大，并向着越来越自主的机器发展，如何确保可靠的物理安全仍然是一项重大挑战。