本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/17/best-linux-os-for-robotics-in-2025

大家好，我是Tony Bai。

如果你正投身于机器人技术领域，选择正确的操作系统至关重要。随着人工智能、自动化和机器学习的进步，机器人正变得前所未有的复杂。在为这些智能机器提供动力方面，Linux凭借其开源的灵活性、稳定性以及对机器人框架的广泛支持，仍然是首选。

在本文中，我们将探讨2025年最佳的机器人Linux操作系统，帮助你为你的项目找到完美的发行版——无论你是从事工业自动化、人工智能驱动的机器人技术，还是业余爱好者的创作。我们还将介绍专注于机器人的Linux发行版的最新发展，让你保持领先。

1. Ubuntu机器人操作系统

机器人技术正以前所未有的速度发展，改变着医疗、自动化、制造乃至太空探索等行业。任何机器人系统的基础都是其操作系统，它决定了系统的效率、安全性和性能。

截至2025年，Ubuntu已成为机器人领域的最佳Linux操作系统。凭借其与机器人操作系统（ROS）的无缝集成、优化的实时性能以及对AI驱动机器人技术的扩展支持，Ubuntu成为开发者、研究人员和行业的首选。

为什么Ubuntu是机器人领域的最佳Linux操作系统

Ubuntu在机器人领域的主导地位并非偶然——它建立在多年的持续发展和强大的社区支持之上。以下是Ubuntu脱颖而出的一些关键原因：

1. 与ROS（机器人操作系统）的无缝集成

ROS已成为使用最广泛的机器人中间件，提供了一系列工具和库，帮助开发者构建复杂的机器人应用程序。由于ROS最初就是为Ubuntu设计的，因此集成非常无缝。

• ROS 2与Ubuntu：到2025年，Ubuntu为ROS 2提供了内置支持，ROS 2提供了实时功能、安全增强和对多机器人系统更好的支持。
• 预装ROS软件包：Ubuntu通过预配置的软件包简化了ROS的安装，为开发者节省了大量时间。
• 强大的开发者社区：由于Ubuntu是机器人领域使用最多的操作系统，因此有庞大的支持网络可用于故障排除、教程和协作。

2. 针对嵌入式和边缘设备进行优化

并非所有机器人系统都是大型工业机器——许多现代机器人是需要轻量级和高效软件的小型嵌入式设备。Ubuntu Core是Ubuntu的最小化版本，专为边缘计算和嵌入式机器人技术而优化。

• 基于事务的更新：Ubuntu Core提供自动、故障安全的更新，确保机器人系统保持最新状态，而不会有破坏功能的风险。
• 注重安全的设计：Ubuntu Core包含内置的安全功能，如应用程序沙箱和验证启动机制，这对于在敏感环境中运行的机器人至关重要。
• 低系统资源占用：凭借其轻量级的特性，Ubuntu Core能在小型机器人硬件上高效运行，包括树莓派（Raspberry Pi）、NVIDIA Jetson和定制AI板卡。

3. 安全性与长期维护

安全性是机器人技术中的一个主要问题，尤其是在医疗和国防等行业。Ubuntu背后的公司Canonical提供扩展安全维护（ESM），确保基于Ubuntu的机器人系统获得长期的安全更新。

• 定期安全补丁：这可以防止可能被黑客利用的漏洞，使Ubuntu成为机器人项目最安全的选择之一。
• 行业采用：许多航空航天、汽车和工业自动化公司因其安全优先的方法而信任Ubuntu。

4. 硬件兼容性与行业采用

Ubuntu支持广泛的硬件，从AI驱动的机械臂到自动驾驶无人机。无论你是在开发工业机器人还是个人助理机器人，Ubuntu都为大量的传感器、执行器和计算单元提供驱动程序、库和支持。

可与流行的硬件平台配合使用，例如：

• NVIDIA Jetson AI驱动的机器人套件
• 树莓派（用于小型机器人项目）
• Intel RealSense（用于3D深度感应机器人）
• 定制的基于ARM的机器人系统

因为Ubuntu是一个开源操作系统，制造商也可以为其特定的机器人应用定制内核并进行优化。

Ubuntu机器人技术的最新发展（2025年）

过去一年，Ubuntu的机器人技术生态系统取得了显著进步。以下是2025年一些最激动人心的更新：

1. 针对机器人技术的实时内核增强

实时性能在机器人技术中至关重要，微秒之差可能决定机器人是平稳运行还是彻底失败。2025年，Ubuntu引入了改进的实时内核支持，确保机器人应用满足低延迟处理要求。

• 更快的响应时间：改进后的内核确保机器人的运动和决策能够无延迟地发生。
• 为多任务机器人提供更好的调度：对于同时执行多项操作的工业机器人非常有用。
• 增强的稳定性：减少机器人功能中的意外崩溃和延迟。

2. AI与机器学习集成

现代机器人依赖于AI驱动的决策，Ubuntu已采取重要措施来优化机器人在机器学习方面的能力。

• 内置的AI库，如TensorFlow、PyTorch和OpenCV，都为Ubuntu进行了预配置。
• ROS 2现在包含了基于AI的运动规划和计算机视觉改进。
• 边缘AI支持：机器人可以在本地处理AI任务，而不是依赖云计算，从而减少延迟并改善实时决策。

3. 扩展对机器人硬件的支持

Ubuntu已扩大其硬件支持范围，包括更多的工业机械臂、自动驾驶车辆和人形机器人。开发者现在可以将Ubuntu用于更广泛的机器人组件，包括：

• 用于自动驾驶机器人的LIDAR传感器
• 用于云连接机器人的5G连接支持
• 用于基于感知的机器人的高级摄像头和深度感应模块

通过这种扩展的兼容性，Ubuntu可以加快机器人应用程序的原型设计和部署。

机器人社区对Ubuntu的评价

机器人社区因其可靠性、灵活性和强大的开发者生态系统而广泛接受Ubuntu。

• 许多机器人专家认为精通Linux是必备技能，因为大多数机器人工具都是为Ubuntu构建的。
• 在Reddit和Stack Overflow等论坛的讨论中，经常强调Ubuntu相比其他操作系统选项提供了更好的支持、库和长期稳定性。
• NASA、特斯拉和波士顿动力等公司都使用Ubuntu进行机器人研究和开发。

Ubuntu是机器人技术的未来

凭借以下优势，Ubuntu已在2025年牢固确立了其作为最佳机器人Linux操作系统的地位：

• 无缝的ROS 2集成
• 支持实时计算
• AI和机器学习优化
• 增强的安全性和长期维护
• 广泛的行业采用

无论你是在构建自动驾驶无人机、工业机器人，还是以研究为中心的AI驱动机器人系统，Ubuntu都为成功提供了最佳基础。

如果你计划进入机器人领域，学习Ubuntu、ROS和AI驱动的机器人开发是你能做出的最明智的决定。

2. Debian机器人操作系统

在快速发展的机器人世界中，选择正确的操作系统可以决定一个项目的成败。机器人工程师、研究人员和爱好者需要一个不仅稳定可靠，而且配备最新工具和库以支持开发的操作系统。在2025年，Debian机器人操作系统已成为机器人领域最佳的基于Linux的操作系统，提供了无与伦比的稳定性、灵活性和尖端软件支持的组合。

为什么选择Debian用于机器人技术？

Debian长期以来以其对自由和开源软件的承诺而闻名，这使其成为机器人开发者的一个有吸引力的选择。与专有系统不同，Debian确保了对庞大工具库的无限制访问，允许开发者在没有许可限制的情况下进行实验、创新和协作。

以下是Debian在2025年成为机器人领域首选Linux发行版的原因：

• 稳定性和可靠性：Debian以其严格的测试过程而闻名。每个稳定版本都经过广泛审查，确保机器人应用程序平稳、一致地运行。
• 全面的软件包仓库：Debian维护着最大的软件仓库之一，其中包括数千个专门为机器人应用设计的软件包。
• 社区支持：一个强大而活跃的Debian社区为持续的改进、错误修复和功能增强做出贡献，使机器人开发者更容易解决问题和改进他们的项目。
• 安全性和性能：Debian增强的安全功能确保机器人系统免受潜在威胁，这在工业自动化和自主系统等关键应用中尤为重要。

与ROS的无缝集成

机器人操作系统（ROS）是现代机器人开发的支柱。它提供了必要的工具、库和驱动程序，帮助开发者高效地创建复杂的机器人应用程序。Debian与ROS的深度集成确保了无缝的开发体验，允许用户在没有兼容性问题的情况下利用ROS的功能。

Debian的包管理系统使安装ROS变得简单直接。Debian科学团队积极维护一个专门用于机器人相关软件包的仓库，确保用户始终能访问到最新版本的基本工具。

对于那些从事高级机器人系统开发的开发者来说，Debian对ROS 2（ROS的下一代版本）的支持确保了与更新框架的兼容性、增强的实时性能和改进的安全功能。

Debian机器人技术的最新发展

Debian机器人技术在2025年持续发展，取得了显著进步。以下是一些最新的更新：

1. 扩展的机器人软件包仓库

Debian科学团队一直在积极扩展机器人软件包仓库。此次更新包括了流行工具的新的和改进的版本，例如：

• Gazebo – 一款强大的仿真工具，用于在虚拟环境中测试机器人应用。
• MoveIt! – 一个广泛用于机械臂和操纵器的运动规划框架。
• OpenCV – 这个计算机视觉库的最新版本现已针对机器人应用中的更佳性能进行了优化。
• Navigation Stack – 升级的模块，用于改进自主机器人的路径规划和避障功能。

通过这些更新，开发者无需安装第三方仓库即可访问最前沿的工具。

2. 实时内核支持

实时处理对于机器人技术至关重要，精确的计时和快速的响应率是必不可少的。Debian现在正式支持实时Linux内核（RT-PREEMPT），允许开发者以最小的延迟运行对时间敏感的机器人应用程序。

这项更新对于工业机器人、机器人手术和自主无人机尤其有益，因为在这些领域，即使是毫秒级的延迟也可能导致严重问题。

3. 增强的安全功能

随着机器人更多地融入工业和智能环境，安全风险也随之增加。作为回应，Debian为机器人系统引入了先进的安全功能，包括：

• 强制访问控制（MAC） – 强制执行严格的安全策略，以防止对机器人系统的未授权访问。
• 安全启动支持 – 确保只有经过验证和信任的软件才能在机器人硬件上运行。
• 自动安全更新 – 实时保护机器人应用免受漏洞和新兴威胁的侵害。

凭借这些增强功能，Debian机器人操作系统现在成为依赖机器人进行自动化、医疗和国防的行业的一个更安全的选择。

社区与支持

Debian最大的优势之一是其社区驱动的开发模式。与专有机器人软件不同，Debian受益于全球数千名开发者和研究人员对其改进的贡献。Debian科学邮件列表、论坛和Git仓库是宝贵的资源，用户可以在这些地方讨论问题、分享解决方案和协作项目。

Debian科学团队还确保Debian机器人操作系统与最新的技术进步保持同步，使初学者和专家都能更容易地开始机器人开发。

为什么在2025年选择Debian机器人操作系统？

Debian机器人操作系统不仅仅是一个操作系统；它是一个生态系统，使开发者、研究人员和企业能够充满信心地构建先进的机器人系统。从其无缝的ROS集成和实时内核支持，到其强大的安全功能和广泛的软件包仓库，Debian为2025年的机器人开发提供了一切所需。

无论你是从事自主机器人、工业自动化还是AI驱动的机器人应用，Debian机器人操作系统都提供了一个稳定、安全和强大的基础，以构建机器人技术的未来。

你在项目中使用Debian机器人操作系统吗？在下面的评论中分享你的想法和经验吧！

3. 基于ROS的发行版 (ROS 2)

机器人操作系统（ROS）一直是机器人行业的变革者，为开发机器人应用程序提供了一个强大而灵活的框架。多年来，ROS 2已发展成为致力于尖端机器人解决方案的开发者、研究人员和公司的首选。

当我们进入2025年，ROS 2发行版已经成熟，提供了改进的实时能力、增强的安全性和更广泛的兼容性。如果你正在寻找最佳的机器人Linux操作系统，本指南将带你了解最新的ROS 2发行版、它们的特性以及运行它们的理想Linux发行版。

理解ROS 2发行版

ROS 2发行版是ROS 2框架的定期发布版本，包含了最新的改进、安全补丁和功能升级。

每个发行版都有一个定义的生命周期，通常每两年提供一次长期支持（LTS），而非LTS版本则作为实验性功能的测试平台。选择正确的ROS 2发行版取决于项目稳定性要求、硬件兼容性和功能需求等因素。

2025年的关键ROS 2发行版

1. Jazzy Jalisco (LTS) – 2024年5月23日发布

最新的LTS版本Jazzy Jalisco，将获得五年的支持，使其成为工业应用和长期项目的最佳选择。它引入了：

• 针对时间敏感机器人操作的先进实时能力
• 通过加密通信和认证功能增强的安全性
• 扩展了对不同硬件平台的兼容性
• 更好的中间件支持，以提高性能和可伸缩性

2. Iron Irwini (非LTS) – 2023年5月23日发布

虽然Iron Irwini不是LTS版本（支持期1.5年），但它充当了新创新的试验场。希望尝试尖端机器人功能的开发者可以从中受益：

• 更快的开发周期和频繁的更新
• 实验性的中间件改进
• 提前接触可能包含在未来LTS版本中的功能

3. Humble Hawksbill (LTS) – 2022年5月23日发布

Humble Hawksbill在2025年仍然是一个受欢迎的选择，因为它将获得支持直到2027年。它在以下方面发挥了关键作用：

• 改进中间件通信协议
• 改进工具和调试能力
• 在基于ARM的平台上有更好的性能

对于在Humble上启动的项目，迁移到Jazzy Jalisco可以确保长期稳定性。

ROS 2的最新发展（2025年）

ROS 2持续发展，为机器人技术生态系统带来了几项关键改进：

1. 实时支持

凭借改进的实时调度，ROS 2现在可以处理更复杂的机器人任务，并具有确定性的性能。

2. 安全性增强

通过安全的通信协议和更好的认证机制，ROS 2现在比以往任何时候都更安全，解决了工业机器人和自动驾驶汽车中的安全问题。

3. 跨平台兼容性

虽然Ubuntu仍然是主要的操作系统，但ROS 2已将其支持扩展到Debian、Fedora、Windows甚至macOS。

4. 更好的中间件性能

DDS（数据分发服务）中的中间件改进增强了大型机器人系统中的延迟、可靠性和可伸缩性。

随着机器人技术的不断进步，ROS 2仍然是行业领先的框架，其中Jazzy Jalisco（LTS）是2025年的首选。

对于ROS 2的最佳Linux操作系统，Ubuntu 22.04 LTS作为最稳定和得到最广泛支持的选项脱颖而出。然而，开发者也可以灵活选择Debian、Fedora和Arch Linux。

随着在实时性能、安全性和跨平台支持方面的持续改进，ROS 2正在塑造2025年及以后机器人技术的未来。保持对最新发展的了解，可以确保你的机器人项目保持未来竞争力。

4. Fedora机器人操作系统

在不断发展的机器人世界中，选择正确的操作系统对于无缝开发和部署至关重要。截至2025年，Fedora机器人操作系统凭借其专门的工具、强大的社区支持和对开源原则的承诺，已成为机器人领域最强大的Linux发行版之一。无论你是尝试自主机器人的业余爱好者，还是开发工业自动化解决方案的专业人士，Fedora机器人操作系统都提供了一个量身定制的综合平台，以满足你的需求。

为什么Fedora机器人操作系统脱颖而出

Fedora机器人操作系统是Fedora项目的一个专门分支，专为机器人专家设计。它提供了一套精心策划的软件包，涵盖了机器人技术的各个方面，从仿真到硬件接口。以下是Fedora机器人操作系统在2025年广受欢迎的关键原因：

1. 全面的软件套件

Fedora机器人操作系统包含一套广泛的预装软件包，使开发者可以轻松上手，而无需花费数小时设置环境。Fedora机器人操作系统中的一些核心工具包括：

• Gazebo – 一款强大的3D机器人模拟器，使开发者能够在虚拟环境中测试机器人应用程序。
• OpenCV – 广泛用于图像处理和机器学习任务的计算机视觉库。
• Arduino IDE – 用于编程微控制器的流行开发环境。
• Player/Stage – 在学术界和研究中广泛使用的仿真工具。
• Gazebo, V-REP, and Webots – 先进的机器人仿真软件，用于训练AI模型和在虚拟环境中测试算法。

2. 与ROS（机器人操作系统）的无缝集成

Fedora机器人操作系统的最大优势之一是其与ROS的无缝集成，ROS是使用最广泛的机器人软件框架。ROS提供了一些基本服务，例如：

• 硬件抽象 – 使控制传感器、电机和执行器变得更加容易。
• 底层设备控制 – 提供对机器人硬件组件的直接访问。
• 进程间通信 – 促进不同机器人模块和进程之间的无缝通信。

Fedora机器人操作系统预配置了最新版本的ROS 2，确保与尖端的机器人应用兼容。这种集成使开发者能够利用广泛的ROS生态系统，包括库、驱动程序和可视化工具。

3. 强大的社区支持

Fedora机器人操作系统得益于一个由开发者、研究人员和机器人爱好者组成的活跃社区。Fedora机器人特别兴趣小组（SIG）致力于确保Fedora用户能够获得最新的机器人软件和更新。该小组积极维护Fedora的机器人软件包，提供教程，并帮助用户解决问题。

Fedora机器人技术的最新发展

Fedora机器人团队一直积极地将该领域的最新进展融入其中。2025年一些最显著的更新包括：

1. 增强的仿真工具

仿真在机器人开发中起着至关重要的作用，它允许开发者在物理机器人上部署算法之前进行测试。Fedora机器人操作系统通过集成以下内容显著改善了其仿真能力：

• Ignition Gazebo – 一款提供高保真物理和传感器仿真的高级模拟器。
• AI驱动的仿真环境 – 支持基于机器学习的仿真，机器人可以在其中学习并适应环境。

2. 改进的硬件支持

随着机器人硬件的迅速扩展，Fedora机器人操作系统已包括对以下内容的支持：

• 新的机器人传感器和执行器 – 确保软件和硬件组件之间的无缝通信。
• 树莓派和Jetson Nano优化 – Fedora机器人操作系统现在在低功耗硬件上运行更高效，非常适合DIY机器人项目。
• 扩展的驱动程序支持 – Fedora机器人操作系统现在包括用于机械臂、激光雷达传感器和人形机器人的额外驱动程序。

3. 教育资源和教程

了解到机器人技术对初学者可能具有挑战性，Fedora机器人操作系统在教育资源上投入了大量资金。这些资源包括：

• 分步教程 – 涵盖从设置开发环境到编程机器人运动的所有内容。
• 交互式学习模块 – 用户可以在虚拟训练环境中练习为不同的机器人任务编写代码。
• 在线社区论坛和黑客马拉松 – 为开发者提供协作、学习和分享见解的空间。

为什么开发者更喜欢Fedora机器人操作系统而非其他Linux发行版

机器人社区经常争论用于开发的最佳操作系统。虽然像Ubuntu和Debian这样的其他Linux发行版被广泛使用，但Fedora机器人操作系统具有明显的优势：

• 最新的内核和软件包 – Fedora以跟上最新技术而闻名，确保开发者能够访问尖端功能。
• 为性能和安全优化 – Fedora的安全特性使其成为工业和研究应用的首选。
• 使用DNF实现无缝包管理 – Fedora的包管理系统效率高，减少了在其他发行版中经常遇到的依赖问题。

此外，基于Linux的操作系统通常比Windows更受机器人开发者的青睐，因为它们提供：

• 更好地控制操作系统功能 – 直接访问系统资源。
• 更简便的依赖管理 – 简化了机器人库的安装。
• 开源的灵活性 – 可根据项目需求进行完全定制。

Fedora机器人操作系统无疑是2025年最佳的机器人Linux发行版之一。凭借其广泛的软件套件、强大的ROS集成、改进的硬件支持和活跃的社区，它为机器人专家开发、测试和部署他们的项目提供了一个理想的环境。

随着机器人技术的不断发展，Fedora机器人操作系统仍然致力于走在创新的前沿，使其成为有抱负的和专业的机器人专家的首选。如果你正在寻找一个强大、可靠且面向未来的机器人Linux操作系统，Fedora机器人操作系统是完美的选择。

5. 用于机器人的OpenEmbedded Linux (Yocto)

机器人领域正以前所未有的速度发展，人工智能、自动化和边缘计算的进步推动了对强大且可定制的操作系统的需求。在2025年，由Yocto项目驱动的OpenEmbedded Linux，作为机器人领域最佳的基于Linux的操作系统之一脱颖而出。它提供灵活性、可扩展性和优化性能的能力，使其成为从事机器人应用的开发者的首选。

如果你参与机器人开发——无论是在工业自动化、自动驾驶汽车、无人机还是AI驱动的机器人系统中——了解OpenEmbedded Linux和Yocto的能力将至关重要。在这篇博文中，我们将深入探讨OpenEmbedded Linux（Yocto）如何成为机器人的理想操作系统，探索其最新发展，并讨论其对机器人行业的影响。

什么是OpenEmbedded Linux和Yocto项目？

OpenEmbedded Linux

OpenEmbedded是一个开源的构建框架和交叉编译环境，专为创建针对嵌入式设备的Linux发行版而设计。与Ubuntu或Fedora等通用Linux发行版不同，OpenEmbedded允许开发者专门为他们的硬件和应用需求定制和优化他们的Linux构建。

Yocto项目

Yocto项目由Linux基金会于2010年发起，是一个与OpenEmbedded协同工作的合作项目，旨在简化和标准化为嵌入式和物联网设备定制Linux发行版的开发。以BitBake为核心构建系统，Yocto项目为开发者提供工具、模板和最佳实践，以创建最小化、高效且针对硬件优化的基于Linux的操作系统。

对于机器人开发者来说，OpenEmbedded和Yocto项目的结合使他们能够创建为机器人应用量身定制的轻量、快速且针对特定硬件的Linux发行版。

为什么OpenEmbedded Linux (Yocto)是2025年机器人的理想选择

高度定制化与模块化

• 与传统的Linux发行版（预装了软件和功能）不同，OpenEmbedded Linux让开发者可以构建一个只包含其机器人系统所需内容的发行版。
• 这种模块化的方法确保了一个优化且轻量级的操作系统，从而提升性能。

硬件抽象与兼容性

• 机器人项目通常涉及各种各样的硬件组件，从传感器和执行器到专用处理器和AI加速器。
• OpenEmbedded的基于层的结构使开发者能够创建板级支持包（BSP），从而可以轻松地与不同的硬件架构集成。

长期支持与安全性

• Yocto项目定期发布带有安全补丁的LTS（长期支持）版本，使其成为机器人应用的一个安全稳定的选择。
• 安全性是机器人技术中的一个主要问题，尤其是在自主系统和工业自动化中，而OpenEmbedded Linux提供了安全启动、内核加固和访问控制策略等功能。

更好的资源效率

• 机器人应用通常在低功耗和资源受限的硬件上运行。
• OpenEmbedded Linux允许开发者创建极简的Linux构建，减少系统开销并最大化效率。

强大的社区与行业采用

• Yocto项目得到了嵌入式Linux社区和英特尔、高通、恩智浦和德州仪器等主要行业参与者的强力支持。
• 这意味着为机器人开发者提供了持续的改进、广泛的文档和长期的可靠性。

OpenEmbedded Linux在机器人技术领域的最新发展（2025年）

1. 上游Linux对机器人硬件的支持

在2025年，像Linaro和高通这样的公司通过将对高通机器人RB5等机器人平台的支持上游化，为OpenEmbedded Linux做出了重大贡献。这一发展确保了下一代机器人系统更好的兼容性、实时处理和AI集成。

2. 改进的培训与学习资源

随着基于Yocto的Linux系统的日益普及，Bootlin和Yocto项目社区等组织推出了新的培训项目、研讨会和在线课程。这些资源使开发者更容易为机器人项目学习、实施和优化OpenEmbedded Linux。

3. 扩展的AI与机器学习能力

OpenEmbedded Linux在集成AI和机器学习框架（如TensorFlow Lite和ROS 2（机器人操作系统））方面取得了重大改进。这使得机器人系统能够执行边缘AI推理、实时决策和高级自动化。

4. 全行业采用与标准化

许多机器人公司和研究机构已转向使用基于Yocto的Linux发行版作为其嵌入式机器人平台。这一转变正在帮助创建一个更加标准化的软件生态系统，减少碎片化并改善机器人设备间的兼容性。

OpenEmbedded Linux在机器人技术中的应用

工业自动化

OpenEmbedded Linux正在为需要高性能计算、实时处理和强大安全功能的新一代自动化制造机器人提供动力。

自动驾驶汽车与无人机

机器人公司正在使用基于Yocto的Linux来开发自主无人机和自动驾驶汽车，确保低延迟通信和AI驱动的导航。

医疗机器人

医疗机器人，如手术机器人和康复设备，受益于OpenEmbedded Linux提供安全、实时和稳定操作系统环境的能力。

AI驱动的家庭与服务机器人

智能助手、配送机器人和其他AI驱动的机器人解决方案利用OpenEmbedded Linux进行定制化的AI模型和实时的语音/图像处理。

OpenEmbedded Linux是2025年最佳的机器人操作系统吗？

随着机器人行业的不断扩大，对可定制、轻量级和高性能操作系统的需求比以往任何时候都更加关键。由Yocto项目驱动的OpenEmbedded Linux无疑是2025年机器人领域最佳的Linux操作系统。

其提供针对特定硬件的优化、实时处理、安全性和AI集成的能力，使其成为全球机器人专家、工程师和开发者的首选。随着持续的进步和行业采用，OpenEmbedded Linux必将在未来几年塑造机器人技术的未来。

如果你正在开发一个机器人项目，并且需要一个可扩展且高效的Linux操作系统，那么OpenEmbedded Linux (Yocto)是2025年的最佳选择。

下一步是什么？

探索OpenEmbedded Linux：https://www.openembedded.org/wiki/Main_Page

了解更多关于Yocto项目的信息：www.yoctoproject.org

开始开发：Yocto文档

你在机器人项目中使用OpenEmbedded Linux吗？在下面的评论中分享你的想法和经验吧！

结论

在2025年选择最佳的机器人Linux操作系统取决于你的具体需求。如果你需要一个支持良好、对初学者友好的选项，Ubuntu机器人操作系统是你的不二之选。对于稳定性和长期项目，Debian机器人操作系统是一个绝佳的选择。那些从事AI驱动或实验性机器人技术的人应该考虑Fedora机器人操作系统，而嵌入式系统开发者可以依赖基于Yocto的Linux发行版。随着ROS 2、AI和实时内核优化的不断进步，Linux仍然是塑造机器人技术未来的首选操作系统。

免责声明

本文中的信息基于截至2025年的最新可用更新。2025年最佳的机器人Linux操作系统可能因特定的硬件、软件更新和项目要求而异。在选择操作系统之前，请务必验证其与你的机器人框架的兼容性。本文仅供参考，不构成专业建议。

本文翻译自文章《Best Linux OS for Robotics in 2025》- https://techrefreshing.com/best-linux-os-for-robotics-in-2025/

你的Go技能，是否也卡在了“熟练”到“精通”的瓶颈期？

• 想写出更地道、更健壮的Go代码，却总在细节上踩坑？
• 渴望提升软件设计能力，驾驭复杂Go项目却缺乏章法？
• 想打造生产级的Go服务，却在工程化实践中屡屡受挫？

继《Go语言第一课》后，我的《Go语言进阶课》终于在极客时间与大家见面了！

我的全新极客时间专栏 《Tony Bai·Go语言进阶课》就是为这样的你量身打造！30+讲硬核内容，带你夯实语法认知，提升设计思维，锻造工程实践能力，更有实战项目串讲。

目标只有一个：助你完成从“Go熟练工”到“Go专家”的蜕变！ 现在就加入，让你的Go技能再上一个新台阶！

商务合作方式：撰稿、出书、培训、在线课程、合伙创业、咨询、广告合作。如有需求，请扫描下方公众号二维码，与我私信联系。

本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/08/17/create-pointer-to-simple-types

大家好，我是Tony Bai。

在 Go 中创建一个指向基本类型（如 int 或 string）的指针，为何比创建一个指向结构体的指针更繁琐？这个长期存在的“人体工程学”问题，由 Go 语言的共同创造者之一 Rob Pike 在提案 #45624 中再次带入公众视野，并由此引发了一场长达数年、充满深度思辨的社区大讨论。最终，在权衡了多种方案的利弊后，社区逐渐形成共识，Go 提案委员会倾向于接受 new(v) 语法。本文将和大家一起回顾这场关于指针初始化的“十年之辩”，深入探讨各种方案的优劣，并解读为何 new(v) 可能成为最终赢家。

背景：一个困扰开发者多年的“小”问题

在 Go 中，我们可以用 p := &S{a: 3} 这样简洁的语法，一步到位地创建一个指向已初始化结构体的指针。但如果我们想创建一个指向 int 值 3 的指针，就必须写成：

a := 3
p := &a

这种不对称性在处理大量使用指针来表示“可选”字段的场景时（例如，与 JSON、Protobuf 或 AWS SDK 交互），会变得异常繁琐。开发者往往不得不在项目中定义或引入大量的辅助函数，如：

func StringPtr(s string) *string {
    return &s
}
// 还有 Int64Ptr, BoolPtr, Float64Ptr...

正如 @adonovan 在提案讨论中通过代码分析所展示的，这种模式在 Go 开源生态中极为普遍，存在数千个这样的辅助函数和数十万次的调用。这清晰地表明，语言层面提供一个更简洁的解决方案是众望所归。

方案之争：一场关于语法、语义与哲学的辩论

Rob Pike 的提案及其漫长的讨论过程，涌现了多种解决方案，每种方案都代表了一种不同的语言设计哲学。

方案一：扩展 & 操作符

这是最直观的想法，主要有两种变体：

1. &T(v) (让类型转换变得可寻址): p := &int(3)。这是 Rob Pike 最初提出的方案之一。它利用了“类型转换必然会创建新值”这一语义，逻辑自洽。
2. &v (让非地址表达式变得可寻址): p := &3 或 p := &time.Now()。这个方案更通用，但也最危险。正如 rsc 和其他核心成员指出的，这会产生严重的歧义。例如，&m[k] 在 m 是 slice 时是取地址，但在 m 是 map 时却变成了“拷贝值并取地址”，这会引入大量难以察觉的 bug。

由于存在严重的“最小惊动原则”问题，扩展 & 的方案最终未被采纳。

方案二：引入新的泛型内建函数

随着 Go 1.18 泛型的引入，一个显而易见的解决方案是提供一个泛型辅助函数。

// 可以是内置的，也可以是开发者自己写的
func ptr[T any](v T) *T {
    return &v
}

// 使用方式:
p := ptr(3)
p2 := ptr(time.Now())

这个方案得到了许多开发者的支持，因为它无需对语言规范做任何大的改动。然而，它的缺点也很明显：

• 命名之争：应该叫 ptr, ref, addr, newOf 还是 varOf？每种名称都有其支持者和反对者。例如，ptr 和 ref 可能会让人误以为是取现有变量的引用，而不是创建一个新的拷贝。
• 标准库位置：这样一个基础的函数应该放在哪里？builtin？还是一个新的标准库包？这本身就是一个难题。

方案三：扩展 new 内建函数 (最可能的胜出者)

这是提案的核心，也是最终获得Go提案委员会青睐的方向。它同样有几种变体：

1. new(T, v)：new 接受一个可选的第二个参数用于初始化。例如 p := new(int, 3)。这非常明确，但缺点是类型 T 往往是冗余的，显得很“啰嗦”，例如 new(time.Duration, time.Second)。
2. new(v)：new 可以直接接受一个值，并根据值的类型推断出要分配的指针类型。例如 p := new(3) 会创建一个 *int。这是最简洁的方案。

new(v) 的核心争议与共识

new(v) 的主要争议在于语法歧义。当看到 new(pkg.X) 时，读者无法仅从语法上判断 pkg.X 是一个类型（new(T)）还是一个常量值（new(v)）。

然而，经过深入讨论，提案委员会认为：
* 这种歧义在实践中问题不大，因为绝大多数情况下，上下文足以让开发者区分类型和值。
* 相比于 &v 带来的严重语义混乱，new(v) 的语法歧义是次要的、可接受的。
* new 这个词本身就清晰地传达了“创建新事物”的意图，避免了 & 操作符的“拷贝还是引用”的混淆。
* 考虑到 new(T) 的使用频率远低于 &T{}，将其“回收”并赋予更强大的功能，是对语言的一次有益的“清理”。

最终，提案委员会倾向于接受 new(expr) 的形式。

new(expr) 将如何工作

根据讨论的共识，未来的 new(expr) 将遵循以下规则：

• 基本用法: p := new(3) 将创建一个 *int，其值为 3。s := new(“hello”) 将创建一个 *string，其值为 “hello”。
• 类型推断: 对于无类型常量，将使用 Go 的默认类型规则（例如，整数默认为 int，浮点数默认为 float64）。
• 显式类型: 如果需要指定不同于默认的类型，需要使用类型转换：p64 := new(int64(3))来创建一个int64类型变量p64，而不是默认的int指针类型变量。
• 无上下文类型推断: new(v) 不会根据赋值的上下文来推断类型。例如，var p *int64 = new(3) 将会编译失败，因为 new(3) 的类型是 *int，不能赋值给 *int64。

结论：小改动，大便利

从 Rob Pike 最初的提案，到社区长达数年的激烈辩论，new(v) 的最终可能胜出是 Go 语言演进过程的一个缩影。它通过一个微小但精心设计的语法扩展，解决了困扰社区多年的一个普遍痛点。

这个决策过程本身，也充分体现了 Go 团队的设计哲学：

1. 优先考虑语言的一致性和无歧义性，因此拒绝了看似更简洁但充满陷阱的 &expr 方案。
2. 在不破坏兼容性的前提下，勇于重塑旧有特性，将使用率不高的 new 重新利用，赋予其更强大的生命力。
3. 充分倾听并分析社区的真实数据，@adonovan 的大规模代码分析为该功能的需求提供了强有力的数据支撑。

虽然我们仍需等待该提案在未来某个 Go 版本中正式落地，但可以预见，当它到来时，我们代码库中那些重复的 Ptr 辅助函数将成为历史。这正是 Go 语言持续进化、不断提升开发者幸福感的魅力所在。

你的Go技能，是否也卡在了“熟练”到“精通”的瓶颈期？

• 想写出更地道、更健壮的Go代码，却总在细节上踩坑？
• 渴望提升软件设计能力，驾驭复杂Go项目却缺乏章法？
• 想打造生产级的Go服务，却在工程化实践中屡屡受挫？

继《Go语言第一课》后，我的《Go语言进阶课》终于在极客时间与大家见面了！

我的全新极客时间专栏 《Tony Bai·Go语言进阶课》就是为这样的你量身打造！30+讲硬核内容，带你夯实语法认知，提升设计思维，锻造工程实践能力，更有实战项目串讲。

目标只有一个：助你完成从“Go熟练工”到“Go专家”的蜕变！ 现在就加入，让你的Go技能再上一个新台阶！

商务合作方式：撰稿、出书、培训、在线课程、合伙创业、咨询、广告合作。如有需求，请扫描下方公众号二维码，与我私信联系。