机器人通信协议在过去十年（2015–2025）的演进，本质上是从**“实验室级的消息传递”向“工业级确定性分发”，再到“云原生具身智能互联”**的范式转移。

协议的进化解决了机器人系统在不同阶段的核心痛点：从最初的“连得上”，到后来的“保实时”，再到现在的“通数据”。

一、 协议演进的三大阶段

1. 实验室标准期 (2015–2018)：以 TCPROS 为核心的 ROS 1

• 主流协议： 基于 TCP/UDP 的自定义应用层协议（TCPROS）。
• 架构特征： 中心化（Master-based）。所有节点必须向 Master 注册，通信链路建立后进行点对点传输。
• 核心痛点：
• 单点故障： Master 宕机导致整个网络崩溃。
• 缺乏服务质量（QoS）： 无法针对不同数据（如急停信号 vs. 视频流）配置优先级，导致网络拥塞时控制指令延迟。
• 协议栈臃肿： 序列化开销大，在嵌入式硬件上表现不佳。

2. 工业级标准化期 (2019–2022)：DDS 与 ROS 2 的统治

• 主流协议： DDS (Data Distribution Service) 标准。
• 架构特征： 全分布式（Decentralized）。利用 RTPS (Real-Time Publish-Subscribe) 协议实现节点的动态发现。
• 关键突破：
• QoS 策略引入： 开发者可以配置“可靠性”、“持久性”和“截止日期”。
• 实时性保障： 协议栈支持在实时操作系统（RTOS）上运行，满足了自动驾驶和协作机器人的毫秒级控制需求。
• 跨平台兼容： DDS 是一套工业成熟标准，使得机器人能更便捷地与工业 PLC 和传感器互联。

3. 具身智能与云原生期 (2023–2025)：Zenoh 与零拷贝技术

• 主流协议： Zenoh、CycloneDDS 以及增强型内存协议。
• 架构特征： 云边端协同（Cloud-Edge-Robot Collaboration）。
• 前沿技术：
• 零拷贝（Zero-copy）： 针对具身智能所需的大规模视觉流（BEV 特征图、4K 图像），协议支持在内核空间直接共享内存，数据传输不再占用 CPU 资源进行序列化，吞吐量提升数倍。
• Zenoh 协议： 解决了 DDS 在 Wi-Fi 抖动、跨网段通信以及超低功耗设备上的复杂性，实现了统一的数据分发语义。
• TSN 集成： 协议层直接下沉与 TSN (时间敏感网络) 交换机对接，实现微秒级的硬件同步。

二、 核心参数十年对比表

三、 2025 年协议层的专业共识

在 2025 年，协议不再仅仅是“传话筒”，它演变成了**“数据逻辑层”**：

1. 语义感知通信： 协议开始具备理解能力。当带宽受限时，协议层会自动丢弃“背景像素”，而优先传输包含“避障目标”的关键 Token。
2. 软硬件深度耦合： 在人形机器人中，协议层往往与底层执行器驱动通过 EtherCAT 或私有高频协议深度整合，主频率已从 100Hz 普遍跨越到 1000Hz - 2000Hz，以支撑复杂的全身力控算法。
3. 异构网络透明化： 无论数据是发生在本地进程间、边缘服务器间还是云端大模型间，开发者只需使用一套 API（如 Zenoh），协议层会自动选择最优传输路径（共享内存 vs. 网络套接字）。

总结：从“连通”到“理解”

过去十年的演进，是将机器人协议从实验室的简易工具重塑为工业级的数字底座。2025 年的标志性成果是：协议实现了极低的时延波动（Jitter），并且能够支撑起具身智能所需的海量多模态数据分发。