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2026年是人形機器人行業大發展的狀態。

現在最危險的誤讀，是把“能動起來”當成“能用起來”，再把“能演示”當成“能商業化”。

在具身智能進入規�；�部署前夕，什么變得越來越關鍵？

人形機器人接入大模型、攝像頭、麥克風、云端控制系統和本地執行機構，變成了一個能夠感知環境、理解指令、做出決策，并把數字世界的判斷轉化為物理動作的智能體。

這一步帶來的變化很大。

過去AI出錯，最常見的后果是一段錯誤文字、一張錯誤圖片，或者一次服務中斷；機器人出錯，后果可能是碰撞、跌倒、夾傷、隱私泄露，甚至被遠程劫持后執行危險動作。

人形機器人安全的核心問題不是“讓模型更善良”這么簡單，而是要讓機器人在真實世界里理解情境、識別邊界，并在模型犯錯、傳感器受干擾、云端權限異常、控制鏈路被攻擊時，仍然有足夠強的兜底能力。

最值得行業警惕的地方：機器人能力上限正在快速提高，但安全下限并沒有同步抬高。

具身智能真正走向家庭、工廠、商場和公共空間之前，行業必須先回答一個更樸素的問題——它到底能不能被信任？

01

機器人的風險，

已經從數字空間進入物理空間

傳統網絡安全的問題，多數還停留在數字空間。賬號被盜、數據泄露、服務宕機，當然嚴重，但影響路徑相對清楚。

機器人不同。它有攝像頭，有傳感器，有無線連接，有云端接口，有本地控制器，還有電機、關節、機械臂和移動底盤。它的完整鏈路是“感知、決策、執行”。只要其中一個環節被誤導，數字漏洞就可能直接轉化為物理傷害。

一部最新旗艦智能手機，如果由專業網絡安全團隊實現遠程完整攻破，通常至少需要數月；一輛成熟智能汽車，要實現多域系統全面破解控制，周期可能更長。

但他們對一臺市面在售的知名品牌具身智能機器人進行滲透測試，從漏洞識別到遠程完整攻破，整個攻擊周期不足8小時，這是產業階段的問題。

當前具身智能產業還處在規模化部署前夕，2025年全球市場規模達到44.4億美元，人形機器人出貨量突破1.3萬臺，預計2035年部署量將超過260萬臺，這個行業還沒有真正大規模鋪開，但安全短板已經提前暴露。

機器人不像手機，可以把風險主要約束在信息和應用層。機器人一旦被劫持，就可能直接影響周邊人群。

在GEEKCON2025上海站安全極客大賽現場，兩臺人形機器人原本可以正常執行“向左轉”“向前走兩步”等指令，但短短幾分鐘后，一臺聯網機器人被攻擊者控制，另一臺未聯網機器人也被近場劫持，最后對假人揮拳。

當機器人進入開放環境，漏洞不再只是設備自己的問題，也可能形成連鎖反應。

這里面至少有三類風險。

◎ 第一類是端側基礎防護不足。

白皮書調研中提到，有的機器狗出廠時自帶固定且無法修改的熱點密碼，路人只要連接熱點，就可能奪取設備控制權。

這種問題放在早期IoT設備上已經不算新鮮，但放在具身智能設備上，風險級別完全不同。

◎ 第二類是云端權限和通信鏈路漏洞。

現在很多機器人依賴云端平臺管理設備、處理語音指令、調用大模型。如果云端控制面權限管理存在漏洞，攻擊者就可能越權訪問設備攝像頭畫面，甚至遠程控制機械臂做出危險動作。

家庭場景尤其敏感，因為機器人的攝像頭不是普通監控，它可能持續出現在客廳、臥室邊緣、老人和兒童活動區域。

◎ 第三類是AI資產完整性失控。

很多機器人為了提升智能性，會把用戶語音指令上傳到服務器，由云端大模型處理后再返回執行。

材料中提到，部分廠商并未充分校驗云端接口真實性，攻擊者在同一局域網或近場環境下，可能把機器人原本連接的官方大模型接口篡改成自己控制的惡意地址。

這樣機器人以為自己還在聽官方模型，其實已經在聽攻擊者的模型。

這就是具身智能安全和普通AI安全最大的不同：普通AI的輸出是內容，機器人的輸出是動作。

◎ 一個聊天機器人被越獄，可能輸出有害文本；

◎ 一個機器人基礎模型被越獄，可能定位附近的人，執行碰撞、抓取、投放、拖拽等動作。

它繼承了大模型的脆弱性，又疊加了物理世界的執行能力。

02

只做“模型對齊”，

解決不了機器人安全

現在大模型行業最常用的安全思路，是對齊。讓模型學習人類偏好，拒絕明顯有害請求，不生成危險內容。

這套辦法對聊天機器人有效，因為聊天機器人的危險輸出大多是語義層面的。比如用戶索要制造爆炸物的步驟，模型拒絕即可。

但機器人面對的是物理世界，安全判斷高度依賴情境。

Science Robotics在2026年4月29日發表的論文《Beyond alignment: why robot foundation models need context-aware safety》指出，僅靠讓AI“對齊”人類意圖，遠不足以保證機器人安全。

因為同一個動作，在不同情境下可能完全不同。

◎ 讓機器人“把開水從壺里倒出來”，如果杯子在壺嘴下面，這是正常任務；如果一只手在壺嘴下面，同樣動作就變成危險行為。

◎ 讓機器人“拿起刀”，在廚房切菜是任務，在人群旁揮動就是風險。

◎ 讓機器人“快速移動到目標點”，在空曠區域沒問題，在兒童旁邊就可能需要降速甚至停止。

機器人安全不能只看指令文本本身，而要看環境、對象、距離、姿態、速度、可接觸人群、工具屬性和任務目的。

論文中還提到，研究者僅僅把攻擊提示包裝成虛構電影劇本對話，就能欺騙一臺商用機器狗，讓它定位附近人類并投放爆炸裝置。

這個案例之所以重要，是因為它說明機器人基礎模型的安全邊界，可能被語言包裝繞過；而一旦繞過，后果會進入物理空間。

傳統機器人安全框架也遇到了新問題。過去機器人運行在受控環境里，控制邏輯明確，動力學模型可描述，安全邊界可以提前定義。控制障礙函數（CBF）、緊急停止、機械限位、安全圍欄、ISO指南和歐盟機械條例等，都是圍繞較確定的系統來設計的。

但基礎模型進入機器人控制棧之后，輸入變成了多模態：語言目標、視覺場景、開放世界上下文、歷史記憶和任務規劃。

很多安全相關的信息隱藏在環境變量里，不一定能被傳感器完整觀測，卻又必須在運行時在線推斷。

這就讓安全問題從“預設規則約束動作”，變成“實時理解情境并約束動作”。

具身智能機器人必須接觸聲、光、電磁等物理信號，這些信號可能不通過傳統軟件漏洞進入系統，卻能影響傳感器和決策鏈路。

◎ 通過超聲信號，可以讓機器人做出轉身等誤動作，無需接觸軟件或指令；

◎ 通過對抗樣本圖像，能讓視覺動作模型把“抓胡蘿卜”誤判為“抓烹飪刀”；

◎ 通過誘導攻擊，甚至可能破除機器人的價值觀約束，讓其做出揮手打人、扯電線等危險動作。

國內一家機器人企業在工廠產線直播時，曾因補光過強導致傳感器失靈、產線停工。

這類問題不是“黑客很厲害”這么簡單，機器人安全的邊界比軟件安全更寬，包括模型安全、網絡安全、云端安全、端側安全、傳感器安全、功能安全和物理安全。

如果企業只把安全理解為“模型不要回答壞問題”，那就低估了具身智能的風險。

03

安全必須成為產品架構，

而不是發布前的補丁

機器人安全真正要補的是一套能力基線，三層護欄可以作為理解機器人安全新范式的框架。

◎ 第一層是聲明式護欄。

也就是給機器人一部“AI憲法”，明確哪些場景、對象和動作不可觸碰。比如禁止操作武器，禁止在人體危險距離內高速揮動機械臂，禁止越權訪問用戶隱私數據。這類規則可以寫進規劃模型的系統提示，也可以用來訓練安全探針。

但聲明式規則只能解決一部分問題。因為真實世界里，危險不總是以“壞指令”的形式出現，更多時候是好指令遇到了壞情境。

◎ 所以第二層是架構式護欄。

安全必須嵌入控制棧的輸入、中間狀態和輸出多個節點，把規劃和執行解耦。

機器人不能只靠一個大模型從頭管到尾，而需要外部接地模塊、世界模型、信任根模型和執行側安全層共同工作。

簡單說，就是模型可以提出計劃，但計劃能不能執行，要經過環境理解、權限校驗、風險評估和執行約束。

◎ 第三層是算法式護欄。

模型要學會讀情景，訓練時就要使用與安全上下文相關的數據；部署時還要保留經典控制方法兜底。

論文提到，一項在模擬與現實四足機器人上的研究中，VLM根據視覺觀察推理情境依賴的安全約束，再由具有概率保證的CBF強制執行。

結果顯示，該系統防止的不安全行為幾乎是無上下文推理方法的五倍。

這說明未來機器人安全不是單一技術能解決的，而是分層系統工程。

國內產業也在補課。冀曉宇團隊已經構建了涵蓋1.5K個安全場景、5000條文本指令、20千條圖像數據的安全測評數據集，以及虛實結合的檢測評估平臺，希望推動行業從“性能打榜”轉向“安全打榜”。

這個方向很重要，因為當前具身智能行業太容易被運動能力、交互能力和任務完成效率吸引，卻忽略非功能性安全。

RoboSec Top10關鍵風險清單，也把問題拆得更具體：端側權限、云端通信、控制邏輯、感知欺騙、AI資產完整性等環節都需要納入測試。

具身智能安全影響劃分為L1至L5五級，從信息泄露到人身傷害逐級遞增；任何導致安全兜底失效的漏洞，都屬于L4到L5級高風險。

行業需要把機器人安全從“有沒有漏洞”升級為“漏洞會造成什么物理后果”。

◎ 比如一個攝像頭越權訪問漏洞，在普通智能音箱上可能是隱私泄露；在家庭機器人上，就是用戶家庭生活被實時觀看。

◎ 一個模型接口校驗漏洞，在普通App里可能導致錯誤回答；在機器人上，可能讓惡意模型接管決策鏈。

◎ 一個傳感器誤識別問題，在手機拍照里只是識別錯物體；在機器人抓取里，可能把胡蘿卜和刀混淆。

工業機器人領域已經有較成熟的功能安全體系，比如ISO 10218、力控、急停、安全圍欄、SIL/PL等級等。

但消費級、科研級和新興人形機器人領域，很多產品還停留在演示驅動階段。

部分企業已經建立安全應急響應中心、招募專業安全人才，但不少企業仍處在安全能力空白狀態：沒有專職機器人安全團隊，產品出廠前缺少完整安全測試，漏洞響應機制也不成熟。

從商業化角度看，安全不是功能的對立面，而是功能的一部分。

B端客戶不會只看機器人會不會走、會不會拿、會不會對話，還會看它能不能通過采購審計、是否支持權限分離、通信是否加密、日志是否可追溯、異常狀態能否降級、漏洞披露后能否快速修復。

C端用戶也不會長期容忍一個會炫技但可能泄露家庭畫面、誤碰老人兒童、被近場信號干擾的機器人。

所以具身智能的競爭：

◎ 表面看是運動控制、世界模型、VLA、多模態理解和成本下降；

◎ 往深處看，是安全架構、測評體系和責任邊界的競爭。

真正成熟的機器人公司，還要能回答一組更難的問題：

◎ 異常光照下是否會誤判？

◎ 傳感器被遮擋后是否會停機？

◎ 云端模型被劫持時是否能識別？

◎ 本地權限被攻擊后是否能隔離？

◎ 兒童突然進入行動路徑時是否能降速？

◎ 機械臂靠近人體時是否有硬約束？

◎ 用戶數據是否默認脫敏？

◎ 漏洞披露后是否有響應SLA？

這些問題不好看，也不適合發布會炫技，但決定機器人能否從實驗室和展臺進入真實世界。

小結

具身智能的下一階段是讓它在復雜環境里更可靠。

機器人越智能，越不能只靠“善良的大模型”來保證安全，需要聲明式規則告訴它什么不能做，需要架構式護欄確保錯誤計劃不能直達執行端，需要算法式護欄讓它理解具體情境，也需要傳統功能安全在最后一米強制兜底。

行業現在需要轉換一個評價標準：從“性能打榜”走向“安全打榜”，對于具身智能來說是商業化入場券。

       原文標題 : 人形機器人安全：具身智能商業化的核心入場券