人形机器人安全测评：2024年商业化必备的7项核心标准

2026年，人形机器人产业正处在规模化应用爆发的临界点。然而，一个普遍的认知误区正在形成——将“能够运动”等同于“能够实用”，将“演示成功”视作“商业可行”。

在具身智能即将大规模部署的关键节点，什么才是真正的决定性因素？

当机器人整合了大语言模型、视觉系统、云端控制平台与本地执行机构，它便从一个执行预设程序的机器，进化为一个能够感知环境、解析指令、自主决策，并将数字世界的逻辑转化为物理世界动作的智能体。这一跨越意义重大，但伴随的风险也呈指数级增长。

传统AI的失误，其后果通常局限于错误信息、生成异常或服务中断。而机器人的失误，则直接关联物理世界：可能导致碰撞、跌倒、机械伤害、隐私侵犯，甚至在极端情况下，因远程劫持而执行危险指令。

因此，人形机器人的安全挑战，远非“让模型输出更合规”那么简单。核心矛盾在于：如何确保机器人在动态、非结构化的真实环境中，具备情境理解与边界识别能力，并在模型幻觉、传感器干扰、云端权限异常或控制链路遭受攻击时，依然拥有可靠的“安全兜底”机制。

一个值得全行业高度警惕的现象是：机器人的能力上限正被快速推高，但其安全能力的基线，却未能同步筑牢。

在具身智能真正步入家庭、工厂、商业及公共空间之前，我们必须优先回答一个更基础、也更关键的问题：它，是否具备了被信任的资格？

01 机器人的风险，已经从数字空间进入物理空间

传统网络安全威胁，其影响大多被限制在数字领域。账户失窃、数据泄露、服务中断，这些事件固然严重，但其影响路径相对明确，后果也多体现于虚拟层面。

机器人则彻底改变了这一范式。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“感知-决策-执行”链路意味着，攻击者只需在任一环节找到突破口，数字漏洞便能即刻转化为物理伤害。

一个对比足以说明问题：对一部最新的旗舰智能手机进行远程完整渗透，专业安全团队可能需要数月；对一辆成熟的智能汽车实现多域系统的全面控制，周期或许更长。然而，针对市面上某知名品牌具身智能机器人的渗透测试显示，从漏洞发现到实现远程完全操控，整个攻击链的完成时间竟可压缩至8小时以内。这背后折射出的，是整个产业在发展阶段上的系统性短板。

当前，具身智能产业仍处于大规模部署的前夜。数据显示，2025年全球市场规模达44.4亿美元，人形机器人出货量突破1.3万台，预计到2035年部署量将超过260万台。行业尚未全面铺开，但安全短板已清晰显现。

机器人不同于手机，其风险无法被约束在信息与应用层。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即时威胁。

在GEEKCON 2025上海站的安全极客大赛上，便上演了极具警示性的一幕：两台人形机器人起初能正常响应“左转”、“前进两步”等指令。但几分钟内，一台联网的机器人被完全控制，另一台未联网的设备也遭近场劫持，最终竟对假人模型做出挥拳动作。

当机器人进入开放环境，其漏洞的影响便超越了设备本身，可能引发连锁风险。目前，风险主要集中于以下三类：

第一类是终端侧基础防护的严重缺失。有行业白皮书指出，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，任何进入信号范围内的用户，都可能直接获取设备的控制权限。这类问题在早期IoT设备上屡见不鲜，但发生在具身智能设备上，其风险等级被急剧放大。

第二类是云端权限与通信链路的脆弱性。目前多数机器人依赖云端平台进行设备管理、语音指令处理与大模型调用。若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流，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，因为机器人的视觉传感器可能持续覆盖客厅、卧室等私密空间。

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，交由云端大模型处理后再返回执行。但据披露，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，有可能将机器人连接的官方大模型接口，劫持替换为自建的恶意地址。此时，机器人自认为仍在听从官方指令，实则已被攻击者的模型所操控。

这正是具身智能安全与传统AI安全最本质的区别：传统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”，后果可能是生成有害文本；而一个机器人基础模型被“越狱”，则可能驱动其定位附近人类，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行动能力，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

当前大模型领域的主流安全思路是“对齐”，即通过训练让模型学习人类价值观，拒绝明显有害的请求，避免生成危险内容。

这套方法论对聊天机器人有效，因为其危险输出通常停留在语义层面。例如，用户询问制造危险品的步骤，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于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。

根本原因在于，同一个动作指令，在不同情境下可能导致截然相反的后果：

• 指令“将壶中的开水倒出”，若壶嘴下方是水杯，此为正常任务；若下方是人的手，同一动作即构成伤害。
• 指令“拿起刀”，在厨房用于切菜是功能实现，在人群旁挥舞则构成威胁。
• 指令“快速移动到目标点”，在空旷区域可行，在儿童附近则需降速或停止。

因此，评估机器人安全绝不能仅看指令文本，必须综合考量环境对象、距离、姿态、速度、在场人员、工具属性及任务目的等多重因素。

该论文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伪装成一段虚构的电影剧本对话，便成功诱导一台商用机器狗定位附近人类并模拟投放爆炸装置。此案例的关键在于，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面临新挑战。过去的工业机器人在受控环境中运行，控制逻辑明确，动力学模型可描述，安全边界可预先定义。控制障碍函数、急停、机械限位、安全围栏等措施，均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，输入变为多模态融合：语言目标、视觉场景、开放世界上下文、历史记忆与任务规划交织在一起。大量与安全相关的信息隐含在环境变量中，未必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与决策链路：

• 特定超声波信号可能诱导机器人产生转身等误动作，无需触碰任何软件或指令接口；
• 对抗样本图像能让视觉动作模型将“抓取胡萝卜”误判为“抓取厨刀”；
• 诱导攻击甚至可能突破机器人的价值观约束，使其做出挥手击打、拉扯电线等危险行为。

国内曾有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，进而引发产线停工。这类问题不能简单归咎于“黑客技术高超”，它揭示出机器人安全的边界远比软件安全更宽，涵盖了模型安全、网络安全、云端安全、终端安全、传感器安全、功能安全与物理安全等多个维度。

如果企业仍将安全简单理解为“让模型拒绝回答坏问题”，便严重低估了具身智能所面临的真实风险全景。

03 安全必须成为产品架构，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？是一套贯穿产品生命周期的能力基线。一个三层防护框架，或许有助于理解机器人安全的新范式。

第一层是声明式护栏。可理解为为机器人设立一部“AI宪法”，明确禁止触及的场景、对象与动作。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。这类规则可写入规划模型的系统提示，或用于训练专门的安全探针。但声明式规则只能解决部分问题，因为真实世界的危险，往往并非以“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、中间状态及输出等多个节点，实现规划与执行的解耦。机器人不能仅依赖单一模型进行端到端控制，而需要外部接地模块、世界模型、信任根模型与执行侧安全层协同工作。简言之，模型可以提出行动规划，但该规划能否执行，必须经过环境理解、权限校验、风险评估与执行约束等多重关卡审核。

第三层是算法式护栏。模型必须具备理解具体情境的能力。这意味着在训练阶段，就需引入与安全上下文相关的数据；在部署阶段，仍需保留经典控制方法作为最终兜底。相关研究显示，在一项针对模拟与现实四足机器人的实验中，视觉语言模型根据视觉观察推理出情境依赖的安全约束，再由具备概率保证的控制障碍函数强制执行。结果表明，该系统防止的不安全行为数量，接近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构建能力。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”。这一方向至关重要，因为当前具身智能行业极易被运动能力、交互流畅度与任务完成效率所吸引，而常常忽视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，均需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，均属于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“漏洞会引发何种物理后果”。

• 例如，一个摄像头越权访问漏洞，在智能音箱上可能意味着隐私泄露；但在家庭机器人上，则等同于用户的居家生活被实时窥视。
• 一个模型接口校验漏洞，在普通App中可能导致错误回答；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，在手机拍照上仅是识别错误；在机器人抓取任务中，则可能混淆胡萝卜与刀具。

工业机器人领域已具备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、科研级及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建立安全应急响应中心并招募专业团队，但仍有不少企业处于安全能力空白状态：缺乏专职的机器人安全团队，产品出厂前未经过完整的安全测试，漏洞响应机制亦不成熟。

从商业化视角看，安全从来不是功能的对手，而是功能不可或缺的组成部分。B端客户在选择机器人时，不会仅关注其行走、抓取、对话能力，更会审视其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炫技，但可能泄露家庭画面、误碰老人儿童、易受近场信号干扰的机器人。

因此，具身智能的竞争：

• 表面上是运动控制、世界模型、视觉语言动作、多模态理解与成本控制的竞争；
• 深层次看，更是安全架构、测评体系与责任边界的竞争。

一家真正成熟的机器人公司，必须能够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，机器人是否会进入安全停机状态？
• 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？
• 机械臂接近人体时，是否存在不可逾越的硬性约束？
• 用户数据是否默认进行脱敏处理？
• 漏洞被披露后，是否有明确的服务等级协议来定义响应时效？

这些问题或许不够“炫酷”，也不适合在发布会演示，但它们恰恰决定了机器人能否从实验室和展台，真正走向并融入我们复杂而真实的现实世界。

小结

具身智能发展的下一阶段，核心是使其在复杂环境中变得可靠。机器人越智能，就越不能仅依赖一个“善良的大模型”来保障安全。它需要声明式规则告知其绝对禁止的行为，需要架构式护栏确保错误计划无法直达执行端，需要算法式护栏使其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，当前迫切需要转换评价标准：从“性能竞赛”走向“安全竞赛”。这不再是锦上添花，而是具身智能能否获得商业化入场资格的关键前提。

来源：互联网