人形机器人安全如何成为商业化落地的关键要素

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2026-05-24

2026年，人形机器人产业正处在规模化爆发的临界点。然而，一个普遍的认知误区正在扩散——许多人将“能够移动”等同于“能够实用”，又将“能够演示”视同于“能够商业化”。

在具身智能即将大规模应用的前夕，什么才是决定其成败的真正关键？

当机器人整合了大语言模型、视觉传感器、云端控制平台与本地执行机构，它便从一个简单的机械装置，升级为一个能够感知环境、理解指令、自主决策，并将数字世界的指令转化为物理动作的智能体。这一跨越意义重大，但伴随的风险也呈指数级增长。

以往，人工智能若出现错误，后果可能是一段混乱的文本、一张失真的图片，或是一次服务中断。但机器人一旦出错，结果可能是物理碰撞、意外跌倒、机械夹伤，乃至隐私数据泄露。在极端情况下，甚至可能被远程劫持，执行危险指令。

因此，人形机器人的安全保障，绝非仅仅“让AI模型变得更友好”那么简单。其核心挑战在于：如何让机器人在真实、开放且动态的环境中准确理解情境、识别安全边界，并在模型误判、传感器受扰、云端权限异常或控制链路遭受攻击时，依然具备可靠的“安全兜底”能力。

一个值得全行业高度警惕的现象是：机器人的能力上限正在飞速突破，但其安全能力的下限，却未能同步筑牢。

在具身智能真正步入家庭、工厂、商场等各类场景之前，我们必须首先回答一个更基础、也更根本的问题：它，究竟是否值得信赖？

01 机器人风险：从虚拟空间蔓延至物理世界

传统的网络安全威胁，大多局限于数字领域。账户被盗、数据泄漏、服务瘫痪，这些问题固然严重，但其影响路径相对明确，后果也多停留在虚拟层面。

机器人则截然不同。它集成了摄像头、多类传感器、无线通信模块、云端接口、本地控制器，以及电机、关节、机械臂和移动平台。其完整的工作链路是“感知-决策-执行”。这意味着，该链条上任何一个环节被误导或攻破，数字世界的漏洞都可能立即转化为物理世界的实质性伤害。

举例而言，一部最新的高端智能手机，若想被专业网络安全团队实现远程完全控制，通常需要数月时间；一辆成熟的智能汽车，要实现对其多域系统的全面破解，周期可能更长。然而有测试显示，对一台市面上在售的知名品牌具身智能机器人进行渗透测试，从发现漏洞到实现远程完全操控，整个攻击过程竟可缩短至8小时以内。这背后折射出的，是整个产业发展阶段所面临的共性挑战。

当前，具身智能产业仍处于大规模部署的前期。相关数据显示，2025年全球市场规模已达44.4亿美元，人形机器人出货量突破1.3万台，预计到2035年总部署量将超过260万台。行业尚未真正迎来爆发式增长，但安全短板却已提前显现。

机器人不同于手机，其风险无法被约束在信息与应用层面。机器人一旦被劫持，其影响将直接作用于物理环境，对周边人员安全构成直接威胁。

在GEEKCON 2025上海站的安全极客大赛现场，便上演了惊险一幕：两台人形机器人起初能正常执行“向左转”、“向前两步走”等指令。但短短几分钟内，一台联网的机器人被攻击者完全接管，另一台未联网的机器人也被近场劫持，最终竟对假人模型做出了挥拳动作。

当机器人进入开放环境，其安全漏洞就不再仅是设备自身的问题，更可能引发一系列连锁反应。目前观察，风险主要集中于三大类别：

第一类是终端侧基础防护的严重缺失。有行业白皮书调研指出，部分机器狗产品出厂时竟预设了固定且无法修改的Wi-Fi热点密码。这意味着，任何路人只要连接上该热点，便可能直接获取设备的控制权限。这类问题在早期物联网设备上已不罕见，但出现在具身智能设备上，其风险等级被指数级放大。

第二类是云端权限与通信链路的脆弱性。如今许多机器人依赖云端平台进行设备管理、语音指令处理和大模型调用。如果云端控制面的权限管理存在缺陷，攻击者便可能越权访问设备摄像头画面，甚至远程操控机械臂执行危险动作。这在家庭场景中尤为敏感，因为机器人的摄像头可能持续覆盖客厅、卧室等私人空间。

第三类是AI资产完整性的失控风险。为提升智能水平，许多机器人会将用户语音指令上传至服务器，由云端大模型处理后再返回执行。但据相关材料披露，部分厂商并未对云端接口的真实性进行充分校验。攻击者在同一局域网或近场环境下，有可能将机器人原本连接的官方大模型接口，篡改为自己控制的恶意地址。如此一来，机器人以为自己仍在听从官方指令，实则已被攻击者的模型所操控。

这正是具身智能安全与普通AI安全最根本的差异：普通AI的输出是内容，而机器人的输出是动作。

一个聊天机器人被“越狱”，可能只是输出有害文本；但一个机器人基础模型被“越狱”，则可能定位附近的人类，并执行碰撞、抓取、拖拽等物理动作。它既继承了大模型固有的脆弱性，又叠加了在物理世界中的执行能力，其风险复合程度前所未有。

02 仅靠“模型对齐”，无法保障机器人安全

当前大模型领域最主流的安全思路是“对齐”（Alignment），即通过训练让模型学习人类价值观与偏好，拒绝明显有害的请求，不生成危险内容。

这套方法对聊天机器人有效，因为其危险输出大多停留在语义层面。例如，用户询问制造爆炸物的步骤，模型直接拒绝即可。

然而，机器人面对的是千变万化的物理世界，安全判断高度依赖于具体情境。Science Robotics在2026年4月29日发表的论文《Beyond alignment: why robot foundation models need context-aware safety》明确指出，仅依靠让AI“对齐”人类意图，远不足以保障机器人安全。

原因在于，同一个动作指令，在不同情境下可能意味着截然不同的后果：

指令机器人“把开水从壶里倒出来”，如果杯子在壶嘴下方，这是正常任务；但如果一只手在壶嘴下方，同样的动作就变成了危险行为。
指令机器人“拿起刀”，在厨房切菜是合理任务，在人群旁挥动则构成安全风险。
指令机器人“快速移动到目标点”，在空旷区域没有问题，在儿童附近则可能需要降速甚至停止。

因此，机器人安全绝不能仅看指令文本本身，而必须综合考量环境、对象、距离、姿态、速度、周边人员、工具属性以及任务目的等多重因素。

论文中还揭示了一个更令人担忧的案例：研究者仅将攻击性提示词包装成一段虚构的电影剧本对话，就成功欺骗了一台商用机器狗，让它定位附近人类并模拟投放爆炸装置。这个案例的重要性在于，它表明机器人基础模型的安全边界，可能被精巧的语言包装所绕过；而一旦被绕过，其后果将直接侵入物理空间。

与此同时，传统的机器人安全框架也遇到了新挑战。过去的工业机器人运行在受控环境中，控制逻辑明确，动力学模型可描述，安全边界可以预先定义。控制障碍函数（CBF）、紧急停止、机械限位、安全围栏等措施，都是围绕相对确定的系统设计的。

但当基础模型进入机器人控制栈后，输入变成了多模态的：语言目标、视觉场景、开放世界上下文、历史记忆和任务规划交织在一起。大量与安全相关的信息隐藏在环境变量中，不一定能被传感器完整观测，却又必须在运行时进行实时推断。这使得安全问题从“预设规则约束动作”，转变为“实时理解情境并约束动作”。

此外，具身智能机器人必须接触声、光、电磁等物理信号，这些信号可能不通过传统软件漏洞，却能直接影响传感器和决策链路：

通过特定频率的超声信号，可以诱导机器人做出转身等误动作，无需接触任何软件或指令；
通过对抗样本图像，能让基于视觉的动作模型将“抓取胡萝卜”误判为“抓取厨刀”；
通过诱导攻击，甚至可能突破机器人的价值观约束，使其做出挥手打人、拉扯电线等危险动作。

国内曾有一家机器人企业在工厂产线直播时，因补光灯光过强导致视觉传感器失灵，进而造成产线停工。这类问题不能简单归因为“黑客技术高超”，它揭示出机器人安全的边界远比纯软件安全更宽泛，涵盖了模型安全、网络安全、云端安全、终端安全、传感器安全、功能安全和物理安全等多个维度。

如果企业仍只将安全理解为“让模型不要回答坏问题”，那就严重低估了具身智能所面临的真实且复杂的风险图景。

03 安全必须内建于产品架构，而非发布前的补丁

那么，机器人安全真正需要构建的是什么？是一套贯穿产品全生命周期的能力基线。一个三层防护框架，或许有助于我们理解机器人安全的新范式。

第一层是声明式护栏。可以理解为给机器人一部“AI宪法”，明确禁止其触及的场景、对象和动作。例如，禁止操作武器，禁止在人体危险距离内高速挥动机械臂，禁止越权访问用户隐私数据。这类规则可以写入规划模型的系统提示（System Prompt），也可用于训练专门的安全探针（Safety Probe）。但声明式规则只能解决部分问题，因为真实世界的危险，往往不是以“坏指令”的形式出现，更多是“好指令遇到了坏情境”。

第二层是架构式护栏。安全必须嵌入控制栈的输入、中间状态和输出等多个关键节点，实现任务规划与动作执行的解耦。机器人不能仅依赖一个大模型从头管到尾，而需要外部接地模块、世界模型、信任根模型和执行侧安全层协同工作。简而言之，就是模型可以提出行动计划，但这个计划能否执行，必须经过环境理解、权限校验、风险评估和执行约束等多重关卡。

第三层是算法式护栏。模型必须学会理解具体情境。这意味着在训练阶段，就要使用与安全上下文高度相关的数据；在部署运行时，仍需保留经典控制方法作为最终兜底。相关论文提到，在一项针对模拟与现实四足机器人的研究中，视觉语言模型（VLM）根据视觉观察推理出情境依赖的安全约束，再由具有概率保证的控制障碍函数（CBF）强制执行。结果显示，该系统防止的不安全行为数量，几乎是传统无上下文推理方法的五倍。这充分证明，未来的机器人安全绝非单一技术所能解决，而是一个分层的系统工程。

国内产业界也在积极跟进。例如，冀晓宇团队已构建了涵盖1.5K个安全场景、5000条文本指令、20K条图像数据的安全测评数据集，并开发了虚实结合的检测评估平台，旨在推动行业从“性能竞赛”转向“安全竞赛”。这个方向至关重要，因为当前具身智能行业太容易被运动能力、交互流畅度和任务完成效率所吸引，而常常忽略非功能性的安全要求。

像RoboSec Top10这样的关键风险清单，则将问题拆解得更为具体：终端权限、云端通信、控制逻辑、感知欺骗、AI资产完整性等各个环节，都需要被纳入严格的测试范围。业内将具身智能安全影响划分为L1至L5共五级，从信息泄露到人身伤害逐级递增。任何导致安全兜底失效的漏洞，都属于L4到L5级的高风险。

行业需要将安全评估标准，从“是否存在漏洞”升级为“漏洞会造成何种物理后果”。

例如，一个摄像头越权访问漏洞，在普通智能音箱上可能意味着隐私泄露；但在家庭机器人上，就等同于用户的家庭生活被实时窥视。
一个模型接口校验漏洞，在普通App里可能导致错误回答；在机器人上，则可能让恶意模型接管整个决策链条。
一个传感器误识别问题，在手机拍照上只是识别错物体；在机器人抓取任务中，则可能混淆胡萝卜和刀具。

工业机器人领域已有相对成熟的功能安全体系，如ISO 10218标准、力控、急停、安全围栏、SIL/PL安全等级等。但在消费级、科研级和新兴的人形机器人领域，许多产品仍停留在“演示驱动”阶段。

尽管部分领先企业已经建立了安全应急响应中心并招募专业人才，但仍有不少企业处于安全能力空白状态：没有专职的机器人安全团队，产品出厂前缺少完整的安全测试，漏洞响应机制也不成熟。

从商业化角度看，安全从来不是功能的对立面，而是功能不可或缺的一部分。B端客户在选择机器人时，不会只看它会不会行走、会不会抓取、会不会对话，更会审视它能否通过严格的采购审计、是否支持权限分离、通信是否加密、日志是否可追溯、异常状态能否安全降级、漏洞披露后能否快速修复。

同样，C端用户也绝不会长期容忍一个虽然技术炫酷，但可能泄露家庭画面、误碰老人儿童、容易被近场信号干扰的机器人。

因此，具身智能的竞争：

表面上看，是运动控制、世界模型、视觉语言动作（VLA）、多模态理解和成本控制的竞争；
往深处看，更是安全架构、测评体系和责任边界的竞争。

一家真正成熟的机器人公司，必须能回答一组更为棘手的问题：

在异常光照条件下，视觉系统是否会误判？
关键传感器被遮挡后，机器人是否会安全停机？
云端模型服务被劫持时，本地系统是否能识别并拒绝执行？
本地权限被攻击后，危险动作是否能被有效隔离？
当儿童突然进入行动路径时，机器人是否能及时降速或停止？
机械臂靠近人体时，是否有不可逾越的硬约束？
用户数据是否默认进行脱敏处理？
漏洞被披露后，是否有明确的响应服务等级协议（SLA）？

这些问题或许不够“炫酷”，也不适合在发布会上演示，但它们恰恰决定了机器人能否从实验室和展台，真正走向并安全地融入我们复杂多变的现实世界。

小结

具身智能发展的下一阶段，核心是让它在复杂环境里变得更可靠、更可信。机器人越智能，就越不能只依赖一个“善良的大模型”来保证安全。它需要声明式规则告诉它什么绝对不能做，需要架构式护栏确保错误的计划无法直达执行端，需要算法式护栏让它理解每一个具体情境，同时也需要经典的功能安全机制在“最后一米”进行强制兜底。

对于整个行业而言，现在迫切需要转换一个评价标准：从“性能竞赛”走向“安全竞赛”。这不再是锦上添花，而是具身智能能否拿到商业化入场券的关键前提与核心基石。

来源:https://www.ofweek.com/ai/2026-05/ART-201715-8420-30688282.html

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