劉典
在全球人工智能技術迅猛發展的浪潮中，具身智能作為融合人工智能與物理實體的前沿技術，正成為全球科技競爭與產業變革的新引擎。習近平總書記強調：“人工智能帶來前所未有發展機遇，也帶來前所未遇風險挑戰。”《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》也明確提出：“加強網絡、數據、人工智能、生物、生態、核、太空、深海、極地、低空等新興領域國家安全能力建設。”在具身智能加速向工業制造、醫療健康、城市治理等產業領域滲透與規模化落地的關鍵階段，如何系統性化解其安全風險，不僅是技術命題，更是關乎產業健康發展、國家主權、經濟安全與社會穩定的重大戰略課題。當前，具身智能在從實驗室走向產業化應用的進程中，正面臨多重安全挑戰，亟須以系統性思維構建安全與產業協同共進的新范式，為產業高質量發展注入安全動能。
具身智能產業安全發展的核心挑戰
具身智能作為融合感知、決策與行動的智能體，其安全風險具有高度復雜性與不可逆性，直接影響其產業化進程和市場信任度。當前發展已暴露出系統性安全短板，主要體現在技術穩健性不足、倫理邊界模糊、治理機制滯后以及產業生態脆弱四個方面。
在技術層面，具身智能的“感知—決策—執行”閉環存在顯著脆弱性。其依賴的多模態傳感器易受環境干擾（如光照突變、電磁干擾），導致感知失真；決策算法在動態場景中易陷入“局部最優”的方案，引發非預期行為。例如，在自動駕駛領域，具身智能車輛的視覺傳感器在遭遇暴雨、強光等惡劣天氣時，對交通信號燈、行人等關鍵目標容易產生錯誤識別，導致決策系統發出錯誤指令，進而引發交通事故。更嚴峻的是，深度學習模型的“黑箱特性”使安全風險難以追溯，安全評估缺乏量化標準。技術安全是人工智能發展的生命線，但現有技術標準覆蓋不足，多數產品尚未通過基礎安全認證，與國際先進水平相比存在明顯差距。
在倫理層面，數據隱私與責任界定面臨雙重挑戰。具身智能需高頻采集環境數據（如人體生物特征、空間軌跡等），個人信息保護法雖為個人信息保護提供了法律基礎，但其在動態、連續采集場景下的具體適用細則仍在完善中，存在隱私泄露風險。行業監測顯示，部分智能助老機器人存在未經充分告知或明示同意即上傳數據的情況。同時，當具身智能發生事故時，責任主體在開發者、部署方與使用者之間難以清晰界定，直接沖擊社會信任。當前，符合具身智能技術特性的系統化倫理框架尚未完全建立，“技術先行、倫理滯后”的失衡現象仍需高度重視。
在治理層面，監管體系與技術迭代速度存在不匹配的問題。現行網絡安全法、數據安全法等法律法規對具身智能這一新興領域的適用性有待進一步明確，針對其“物理交互”特性的專項監管條款尚在探索和完善中。國務院發展研究中心在《中國發展報告2025》中研判，具身智能市場在2035年有望突破萬億元。但目前針對具身智能的安全監管機構建設與專業化監管工具（如監管沙盒）的應用仍處于初步階段。國際上，歐盟《人工智能法案》等前沿立法已將部分具身智能應用納入高風險類別進行規制，而我國建立與之適配且科學的分級分類監管體系亦是當前的重要議題。這種治理滯后將制約產業創新與安全發展的平衡，尤其是在能源、交通等關鍵基礎設施領域，若安全風險管控不足，其影響范圍將遠超傳統網絡安全事件。
在產業生態層面，當前產業鏈上下游對安全投入的驅動力和協同性不足。一方面，市場初期往往更關注功能實現和成本控制，安全投入被視為增加成本的“非必要項”，導致安全性能在市場競爭中未能成為決定性因素，形成“劣幣驅逐良幣”的風險。另一方面，具身智能產業涉及芯片、傳感器、算法、軟件、硬件制造、系統集成、運營服務等多個環節，安全責任鏈條長，但缺乏有效的安全標準貫穿和利益共享機制，難以形成合力。安全技術研發、安全測試認證、安全服務等第三方產業生態尚不成熟，無法為中小企業提供有效的安全賦能，使得整個產業的安全基線水平提升緩慢。
構建安全發展的系統路徑
破解具身智能安全困局，需以國家戰略為引領，構建涵蓋“制度、技術、產業與開放協作”的系統性安全體系，其根本目標是服務于產業的高質量、可持續發展。這既是統籌發展和安全、推動高質量發展的內在要求，也為塑造我國在具身智能產業的全球競爭力提供了關鍵保障。
完善制度根基，構建敏捷治理框架。安全發展的前提是制度先行。應加快研究制定與具身智能發展相適應的法規與標準體系，明確安全底線與責任框架，將安全要求嵌入技術研發與應用的全生命周期。可依托國家人工智能相關試驗與示范區，探索建立安全評估與測試認證機制，逐步建立覆蓋關鍵環節的安全標準。同時，推動人工智能倫理治理要求在具身智能領域的具體落實，鼓勵并引導企業開展產品安全與倫理影響評估。通過前瞻性的制度設計，推動治理模式從被動響應向主動預防轉變，為產業提供清晰穩定的發展預期。
強化技術攻關，筑牢安全可控底座。技術自主是安全發展的核心。需著力突破具身智能在環境感知可靠性、決策可解釋性、系統自身安全性等方面的關鍵技術瓶頸。例如，研發能適應復雜動態環境的智能模型，開發從數據到硬件的層級安全技術。在工業等關鍵領域，應重視核心安全組件的自主研發與替代，提升產業鏈韌性。國家層面已將人工智能安全技術列為重點方向，需加速相關研發與標準落地，切實將關鍵核心技術掌握在自己手中，為智能時代的安全發展奠定堅實基礎。
培育產業生態，推動安全價值轉化。安全需融入產業才能創造價值。應建立健全具身智能產品與系統的安全測試、評估與認證體系，推動將公認的安全性能納入行業采購與應用的重要參考指標，引導市場形成“優質優價”的導向。可在智能制造、特種服務等條件成熟的領域建設應用示范，推廣安全可信的技術與產品解決方案。同時，積極培育第三方安全服務產業，形成“技術研發—標準檢測—產業應用”的良性循環，使安全真正成為企業的核心競爭力，實現產業發展與安全水平的同步提升。
深化開放協作，參與全球安全治理。安全治理需在立足國情的基礎上，積極融入國際體系。應主動參與人工智能國際標準制定等工作，推動建立與具身智能安全相關的國際測試、評估與認證互認機制。通過雙邊、多邊對話，加強與主要經濟體在人工智能治理領域的交流，探索跨境數據流動等議題的安全合作框架。在共建“一帶一路”等國際合作中，分享中國在技術應用與安全治理方面的實踐經驗。以開放務實的姿態參與全球治理，既有助于我國產業融入全球市場，也能為構建包容、公正的全球智能治理體系貢獻中國智慧。
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