具身智能安全

转载学习：具身智能安全：内涵及治理（第二十一期CCF秀湖会议报告）

背景与意义

• 具身智能被视为AI创新的下一波浪潮，其核心是“机器人 + 大模型”（如“DeepSeek + 宇树”模式）。
  
• 这种将大模型技术与物理实体（机器人）深度融合的系统，其硬件、软件、算法和数据都存在安全风险，恶意攻击可导致现实危害，威胁人身安全与用户隐私。
  
• 鉴于具身智能的安全挑战同时涉及技术、法律、伦理和社会层面，CCF组织了本次会议，邀请多位专家学者进行研讨。
  

会议概览

• 会议围绕“具身智能安全”主题，组织了五个专题讨论。
  
• 本文旨在总结会议观点，梳理研究实践，展望未来发展，并在内涵、防护治理方面形成初步共识。
  

专题讨论详细内容

专题一：具身智能及其安全总体展望

• 具身智能定义：基于物理实体进行感知和行动，通过与环境的交互来理解问题、做出决策并执行动作，产生智能行为和适应性的AI系统（如机器人、自动驾驶汽车）。
  
• 核心优势：利用多模态大模型（视觉、听觉等）获得强大的泛化、理解、推理和复杂操作能力。
  
• 独特的安全挑战：
  
  
  
  • 跨域特性：同时存在于物理域（硬件）和信息域（软件/算法），安全边界模糊。
    
  • 物理交互性：一旦系统失控或遭受攻击，后果不仅限于信息域，可直接造成物理世界的严重破坏（设备损坏、人员伤亡，甚至社会/国家安全威胁），风险远大于纯软件AI。
    
  • 攻击面扩大：除传统AI安全威胁外，还需面对硬件漏洞、恶意物理信号干扰（声、光、电磁）等新型攻击。
    
  
  
• 专家观点与挑战：
  
  
  
  • 集群机器人安全（金耀初）：可解释性不足（黑箱特性）是提升安全与隐私保护的关键障碍；实时性与高安全要求、人-集群可信交互是难点。
    
  • 三维物理环境中的具身安全（王震）：挑战在于将大模型能力从二维信息空间扩展到三维物理空间（多模态融合，3D理解与重建）、算法效率/精度优化（计算资源限制下的任务规划与泛化）、复杂动态环境的鲁棒控制（不确定条件下的安全执行）；强调安全是系统工程，需“全链路安全保障体系”。
    
  • 信息物理系统（CPS）视角下的威胁范式（朱浩瑾）：核心是网络攻击可通过具身智能直接映射为物理危害。风险包括本体感知安全（传感器欺骗）、智能决策安全（模型后门/数据投毒篡改决策）、硬件执行安全（控制指令劫持）；特别提出适配器安全是嵌入式/可信AI关键瓶颈。
    
  • 产业实践与挑战（何银军，宇树科技）：以人形机器人为例，阐述了驱动技术、运动控制、感知系统、通用AI集成等工程挑战；指出Sim-to-Real迁移、模型部署优化、实时决策与鲁棒执行是关键问题；呼吁产业链上游到下游协同创新。
    
  
  

专题二：具身智能算法及控制安全

• 定义与重要性：在交互过程中确保具身智能体决策与执行行为的安全可靠。对机器人、自动驾驶、智能制造等高动态场景至关重要。
  
• 核心挑战：需要同时满足决策正确性、实时性、安全性和控制鲁棒性等多重、有时相互冲突的要求。
  
• 专家观点与研究前沿：
  
  
  
  • 可信大模型平台（陶建华）：核心挑战是可信性与可解释性。
    
    
    
    • 研究前沿：知识图谱增强大模型事实性、探针/对抗攻击/可视化理解模型黑箱、生成内容安全审核。
      
    
    
  • 人机交互与高效部署（李树涛）：核心是实现自然高效的安全人机交互。
    
    
    
    • 技术进展：多模态情感/意图识别、复杂场景理解（人-人交互、开放域视觉问答）、安全高效部署；未来方向：利用大语言模型（LLM）生成指令/加深多模态学习、模型压缩、端云协同优化。
      
    
    
  • AI原生安全与风险评估（沈超）：风险超越传统网络安全（CIA三要素：机密性、完整性、可用性），威胁个人/社会/国家安全。
    
    
    
    • 研究实践：为AI Agent建立风险矩阵评估；
      
    • 未来方向：建立系统化AI安全评估框架与基准确认可信AI在复杂场景效果提升可解释性以增强安全。
      
    
    
  • 端云协同效率与安全（王志波）：挑战在于资源受限的终端部署万亿级大模型。端云协同引入模型部署策略、资源调度、任务协同等复杂性和新风险（隐私泄露、内容可信度、数据遗忘）。提及自适应红队测试和遗忘学习的新隐私风险；
    
    
    
    • 未来方向：轻量化端侧模型、安全高效的端云协同框架。
      
    
    
  • 可信智能体构建（吴秉哲）：挑战是智能体落地的合规性、可靠性、防御脆弱性。
    
    
    
    • 可信要素：风险智能感知（识别/理解潜在风险）、可靠性增强（行为稳定与安全）、推理可解释性、全链路数据隐私保护。
      
    
    
  
  
• 共识：
  
  
  
  • 承认端到端架构前景但需克服数据和技术瓶颈。
    
  • 大小脑协同分层框架在复杂场景表现优异。
    
  • 重点共识：
    
    
    • 关注端侧模型安全风险：模型压缩/剪枝/量化对安全的影响需深入研究和评估，需设置“安全护栏”（前置/后置评估）。
      
    • 明确能力边界：设计初期即考虑安全，设定任务特定能力边界，融入“本质安全”理念。
      
    • 推动法律法规完善：明确责任归属（如自动驾驶事故），填补法律空白，促进良性发展。
      
    
    
  
  

专题三：信息物理系统（CPS）融合下具身智能安全

• 具身智能作为复杂CPS：集成感知、计算、通信、控制，物理与信息空间要素相互映射交互协同的系统。安全具有复杂性和多样性。
  
• 专家观点与研究前沿：
  
  
  
  • 具身本质与安全维度（蒋树强）：智能与物理体验不可分。系统分“大脑”（决策）、“小脑”（控制）、“本体”（硬件）。安全是广义、多维度概念（身性、交互性、自主性等），超越算法安全，需研究多智能能力组合下的安全（感知+问答+行为等）。
    
  • 移动群智感知安全（苏洲）：攻击类型：通信干扰、感知数据污染、隐私泄露。
    
    
    
    • 防护策略：基于区块链的安全数据共享、基于主观逻辑的信任管理、基于前景理论的安全决策。
      
    • 未来方向：多模态安全感知、动态信任信誉机制、自适应防御机制。
      
    
    
  • 工控视角分层安全（李默涵）：安全层次化分析（微观-机器人级：访问控制与执行安全；中观-车间级：内网防护与流程协同；宏观-企业级：服务接口安全与供应链韧性）。
    
  • 跨域威胁本质（冀晓宇）：核心是跨域安全威胁。根源在于数字与物理域映射失配导致的“带外脆弱性”，可致“精神致幻”（错误决策）和“肉身失控”（危险行为）。
    
    
    
    • 攻击范式：物理攻击信号→物理组件入口→利用算法脆弱性→物理/环境威胁。
      
    • 防护理念：“先天基因编辑”（设计嵌入安全）优于“后天注射疫苗”（部署安全防御）。
      
    
    
  • 感知安全风险（胡鹏飞）：攻击特性：物理性、隐蔽性、多样性。防御需多模态、跨物理域（声/光/电磁/电力）。
    
    
    
    • 未来方向：系统化开发新型攻击方案发掘风险点、探索感知系统安全边界、融合多学科知识（物理/信号处理/材料）提升防御韧性。
      
    
    
  
  
• 共识：
  
  
  • 物理与信息攻击联动带来系统性威胁：物理攻击（传感器感知/执行器控制攻击）可导致信息域错误决策，造成更严重的跨域危害。
    
  • 需定义“安全执行边界”：综合考虑内部结构（动态感知/自我保护/功能降级能力设计）和外部环境（干扰信号/恶意攻击者能力）。
    
  • 实现“端到端安全”需“脑身”配合：信息域（鲁棒算法）与物理域（健壮传感器/执行器防护）协同设置防护；具身智能体需具备主动性与适应性以应对环境变化和新威胁。
    
  
  

专题四：具身智能多模态及对齐安全

• 背景：多模态大模型增强具身智能感知能力（视觉、听觉、触觉等）与推理能力，但也引入新的攻击面（视觉对抗样本越狱等）。
  
• 关键安全问题：行为与人类价值观对齐至关重要，需防止其在复杂物理/社会环境中产生恶意行为。
  
• 专家观点与研究前沿：
  
  
  
  • 软硬件协同可信构建（吕勇强）：硬件层面（利用可信芯片/加固机制构建安全平台）；软件/系统层面（人因工程设计直观安全界面、鲁棒异常检测）；目标是建立软硬件一体、可形式化验证的安全架构。
    
  • 操作可解释性提升（董豪）：
    
    
    
    • 研究前沿：物理引擎仿真 + 3D模型 + 真实图像生成数据集，解决Sim-to-Real难题；探索利用LLM生成策略描述作为解释机制；主动探索学习实现高效可靠决策。
      
    
    
  • 四层安全防御框架（李琦）：风险覆盖网络环境（API安全/环境可信）、代码逻辑（供应链/漏洞防御）、模型决策可靠性（避免事实幻觉）、输出价值对齐（符合价值观）。
    
    
    
    • 对策：网络行为分析、代码触发路径漏洞检测、激活预测事实错误、安全对齐技术价值观纠正。
      
    
    
  • 内生与外生安全视角（杨耀东）：
    
    
    
    • 内生安全：具身大模型自发遵循人类价值观的能力（如何实现/验证价值对齐）。
      
    • 外生安全：抵御对抗攻击和分布外场景失效的鲁棒性（如何提升开放环境韧性）。
      
    • 独特挑战：具身模型需同时对齐数据、人类偏好、客观物理反馈和物理规律。
      
    • 呼吁：亟需技术与社会层面共同推进研究、立法与治理，开发保障价值对齐与物理鲁棒性的方法。
      
    
    
  
  
• 共识：
  
  
  • 多模态是核心能力，需关注新模态带来的安全风险：物理部署需求全模态感知（视觉/文本/听觉/触觉等），引入新模态时需同步规划前后端安全防护以应对扩大的攻击面。
    
  • 对齐是关键安全环节：必须同时满足人类价值观对齐（社会公共利益）和物理规律对齐（客观物理反馈和限制），二者相互验证补充提升系统安全性。
    
  
  

专题五：具身智能网络通信及数据安全

• 核心问题：终端采集隐私数据、与云端交互时，需确保数据在采集、传输、存储、处理全流程的安全与隐私，同时不影响智能操作。
  
• 专家观点与研究前沿：
  
  
  
  • 网络体系结构安全本质（罗洪斌）：TCP/IP体系内生安全不足。
    
    
    
    • 未来方向：探索兼容现有生态的基础性安全创新网络架构（借鉴基础科学原理/对称性），寻求安全机制与开放性的平衡。
      
    
    
  • 大模型驱动的数据安全（王骞）：挑战在于数据保护策略（加密/脱敏/访问控制）、训练数据遗忘（结构化遗忘技术）、抵抗对抗攻击、隐私增强学习（差分隐私/联邦学习的可行性与效率）。呼吁共建安全基准、提升可解释性。
    
  • 宏观社会安全反思（田臣）：需超越单系统安全，探索AI（尤其具身智能）对社会的系统性失业、财富集中、生存挑战）。研究需融合微观（行为）与宏观（社会结构/经济/伦理）层面。
    
  • IoT感知层安全与隐私（靳文强）：
    
    
    
    • 挑战与方向：隐私保护下的高效感知方法；识别音频/数据输入新风险（耳机振动窃听、传感器推断屏幕输入）；开发轻量嵌入式防御机制。
      
    
    
  • 可验证安全约束与密码学（成秀珍）：
    
    
    
    • 核心挑战：如何在保护数据隐私的同时验证多方安全约束的执行（如协同感知规则/控制策略合规）。
      
    • 研究前沿：应用安全多方计算（SMC）和零知识证明（ZKP）技术解决此问题，设计高效实用的协议并集成到实际具身智能场景（协同感知/分布式控制/策略验证）。
      
    
    
  
  
• 共识：
  
  
  • 安全与异构融合是通信核心需求：边缘多样性、系统异构性对通信协议各层提出新要求，同时须保障通信数据安全与隐私。
    
  • 辩证看待低时延需求：
    
    
    
    • 高动态场景（如自动驾驶）要求低时延设计/本地算力。
      
    • 通信要求不高的场景可考虑系统综合成本设计网络协议，避免绝对低时延的不必要消耗。
      
    
    
  
  

共识与倡议

共识

• 战略地位与创新性：具身智能是迈向通用人工智能（AGI）的最可能路径（人机物融合新质生产力），是智能科学新范式，是科技创新的必由之路。
  
• 固有安全风险与紧迫性：作为横跨物理域和信息域的复杂系统，面临更复杂的软硬件协同安全风险。一旦失控后果严重，急需开展研究并制定评测标准。
  
• 信息物理融合安全特殊性：安全问题从信息空间延展到物理空间，必须特别关注信息物理融合安全带来的独特挑战。
  
• 人机交互安全重要性：必须关注避免人身损害的交互安全问题，研究相应防护技术。
  
• 全流程与跨领域安全：安全涵盖软硬件协同、全流程全生命周期。需要不同安全领域研究者合作。伴随技术革新，将产生安全责任归属、法律监管、伦理等新社会问题，需要文理/工法等学科的交叉合作研究。
  

倡议

• 建立健全体系框架与标准：
  
  
  
  • 建立系统化的具身智能安全体系框架。既要关注传统安全问题在新场景下的变化，更要主动发掘其独有的安全挑战。
    
  • 综合考虑学科交叉需求和实际适用性，建立具身智能安全标准与评测平台。
    
  • 形成覆盖全流程全生命周期的标准评测规范。
    
  
  
• 推动关键软硬件自主可控：
  
  
  
  • 推动具身智能核心软硬件国产化、自主化，打造安全可靠自主的产业链供应链。
    
  • 保障产业安全，提升国际话语权。
    
  
  
• 促进产学研深度融合与人才培养：
  
  
  
  • 促进产业界、学术界和教育界的优势互补与深度合作。
    
  • 培养具备深厚学科交叉背景（如AI安全、控制工程、网络通信、密码学、伦理学、法学）和国际竞争力的复合型人才。
    
  • 形成人才驱动与技术创新并进的局面，保障产业健康良性发展。
    
  
  

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