具身智能安全风险的涌现机理与适应性治理框架研究

摘要：伴随具身智能技术在多个领域的广泛应用，其发展也暴露出多个维度的安全风险。技术的算法脆弱性与硬件漏洞、数据的隐私泄露风险与数据质量缺陷、应用的人机交互复杂性与场景动态适应性不足等因素相互耦合，通过非线性作用突破系统稳定阈值，形成涌现性安全风险。据此，本文提出适应性治理框架，以安全性、包容性与协同性为核心理念，构建政府、企业、科研机构及用户的多主体协同治理机制。运用加密认证等技术工具，结合法律规制与伦理规范，设立分级治理和动态调整机制，为具身智能的安全发展提供理论支撑。

关键词：具身智能；安全风险；适应性治理；涌现机理

引言：

人工智能技术的迅猛发展推动具身智能成为新兴前沿领域，其在工业制造、医疗健康、智慧交通等场景的深度应用正重塑人类生产生活方式。然而，具身智能系统于运行过程中面临复杂多样的安全风险，算法模型存在的潜在缺陷、数据隐私泄露威胁及应用场景安全隐患等，都严重制约其规模化应用。当前阶段，针对具身智能安全风险展开的系统性研究仍显不足，治理体系尚存完善空间。鉴于此，本文深入探究具身智能安全风险的涌现机理，构建出具备适应性的治理框架，旨在为其安全有序发展提供理论支撑与方法指引。

1.具身智能概述

1.1具身智能的概念与发展历程

具身智能强调智能体的认知能力、行为模式、物理形态及其所处环境存在紧密关联，该概念突破了传统人工智能单纯依赖算法架构与数据驱动的局限性，强调通过实时环境感知与多模态交互实现复杂任务自主决策的智能涌现机制。其理论渊源可追溯至20世纪80年代认知科学领域对传统认知主义“离身性”假设的批判性反思，。随着高精度传感器技术、自适应控制算法及仿生机器人学的协同发展，具身智能在理论建模与实践应用层面均取得突破性进展。当前，该技术已在工业自动化、精准医疗、智能服务等领域形成规模化应用，展现出重塑产业生态的技术颠覆性。

1.2具身智能的特点与应用领域

具身智能的“感知-决策-行动”一体化特征，凭借智能体靠传感器对环境信息的实时感知、通过算法的迅速决策以及利用执行器的精准行动得以体现。在工业领域复杂生产线上，具身智能机器人能较灵活操作以提升生产效率与产品质量；在医疗场景，手术机器人靠精准操作可辅助医生开展高难度手术进而降低手术风险；在服务领域，具身智能体有提供个性化服务的能力，像家庭陪伴机器人能陪老人聊天、提醒健康事项等。这些应用显著拓展了人类能力边界[1]。

1.3具身智能的技术基础与实现路径

具身智能以人工智能、机器人和传感器作为核心技术。其中，人工智能算法能够为智能体提供决策方面的依据，而深度学习算法能够使智能体拥有强大的学习与认知能力；机器人技术能够给具身智能提供物理方面的载体，进而实现自主运动与操作；传感器能够为智能体感知环境提供相关数据，像视觉、听觉和触觉传感器等。要达成具身智能，一方面要构建可以模拟人类感知与行动的机器人平台，另一方面要通过大量的数据对算法进行训练，让其具备应对复杂环境的能力。与此同时，还需要实现各技术之间的协同以及优化，以此提升具身智能系统的整体性能[2]。

2.具身智能安全风险的涌现机理

2.1技术复杂的非线性叠加

具身智能系统融合了人工智能、机器人学、传感器技术等多领域成果，而此系统的技术架构，呈现出高度非线性的特征。算法层面，深度学习模型的黑箱特性以及对数据的依赖性，致使微小的输入扰动，就可能引发决策上的突变。在硬件层面来讲，传感器融合算法需要协同视觉、惯性等多模态的数据，倘若某一传感器出现故障或者数据产生冲突，那么系统的决策逻辑将会陷入混乱的状态。

2.2训练数据的合规性风险

训练数据作为具身智能系统的“数字基因”，其合规性会直接对模型的安全性产生影响。在数据采集的环节中，要是未经授权的敏感信息（如医疗场景里的患者生理数据）被归入到训练集中，就有可能引发隐私泄露的风险；在标注过程中，人工偏差或自动化工具的错误，会导致标签受到污染，从而让模型学习到错误的语义关联。

2.3人机交互的认知不对称

具身智能系统的人机交互界面是安全风险的一个高发区域。当人类用户依据自然语言或者肢体动作下达指令的时候，由于系统在语义理解方面存在局限（如多义词的歧义）或者传感器出现误读（如手势识别偏差），可能引发指令错配的情况（如智能家居机器人会把“关闭窗帘”错误地听成“关闭电源”）。权限控制机制的不完善，进一步加剧了风险的暴露，恶意的用户可通过精心构造的指令，绕过安全校验，从而实现对设备的非法操控。

2.4 风险涌现的多层级复杂性

具身智能的安全风险，遵循着复杂系统的涌现规律，呈现出跨层级传导的特征。在微观层面上，技术模块的局部故障（如传感器噪声）经算法放大之后，会在中观层面上引发决策异常（如路径规划出现错误）；中观层面的失效，会进一步在宏观层面上触发系统性危机（如物流机器人集群发生碰撞）。外部环境因素（如电磁干扰、极端天气）作为一种催化剂，能够激活潜伏的风险并加快风险耦合进程。

3.具身智能安全风险的适应性治理框架

3.1适应性治理的理念与原则

适应性治理强调对传统固定模式的颠覆，着重依据具身智能安全风险的变化情况，灵活地对治理策略予以调整。就安全原则来讲，需从硬件至软件，全方位地将对人类的潜在威胁予以排除。而包容原则所倡导的是，不同规模的企业、具有多元背景的研究人员以及各类用户参与到治理之中，从而使治理方案更为全面。至于协同原则，则是打破部门、行业、组织的限制，以此促使各方在信息与资源方面能够互通有无。这三大原则相互配合，不但能对系统安全予以保障，还可为具身智能的持续创新充分留出空间[3]。

3.2治理主体与协同机制

在治理主体与协同机制方面，政府通过制定标准以及对违法违规行为进行打击，为具身智能发展营造良好的环境。企业作为技术的生产者与使用者，将安全设计融入到产品的全生命周期当中。科研机构对技术难题与安全隐患展开深入研究，以此为治理提供技术方面的保障。用户把真实使用体验予以反馈，助力优化治理方案。各方借由搭建线上线下沟通平台，对数据与经验进行共享，在项目中实施联合行动，进而打破沟通与协作的障碍，使治理合力得以凝聚。

3.3治理工具与策略选择

具身智能系统通过多层级安全架构实现全面防护，例如：基于混沌加密、量子密钥分发等算法加密技术，确保数据传输与存储的不可破解性；采用多因子生物特征识别的认证技术实现设备与使用者的双向身份核验，有效阻断非法访问；通过基于深度学习的异常检测技术，实现系统漏洞的实时监测与自动修复；国家出台专项法规明确各方法律责任，通过差异化监管政策建立奖惩机制引导产业规范发展；同时，行业组织制定伦理设计准则，将人权保护、算法公平等价值理念嵌入产品研发全流程，确保技术发展符合社会伦理规范。

3.4分级治理与动态调整机制

基于风险发生概率及可能产生的影响把具身智能安全风险划分为低、中、高等不同等级，并针对各等级配置相应资源的分级治理。鉴于具身智能技术与应用场景持续变化，建立起动态评估机制，通过定期审查治理成效、及时调整治理策略以确保治理工作始终精准高效。

结论：综上所述，本文通过系统梳理具身智能在技术、数据及应用层面的风险源，基于复杂系统理论揭示安全风险的涌现机理与传导机制。结合工业自动化和智能医疗等领域的实证案例，验证了理论模型的解释效力。研究创新性地提出具身智能安全风险适应性治理框架，从理念原则、治理主体、治理工具以及分级动态调整机制等多维度提出针对性治理策略，研究成果为具身智能在多领域安全、可持续应用提供理论支撑，且未来可进一步探索更精准的风险量化评估方法与跨区域协同治理模式。

参考文献：

[1]周靖.具身的人工智能体究竟何以可能？[J].河南社会科学，2023，31（10）：93-99.

[2]张昌盛.从具身智能到具身智能体[J].北京工业大学学报（社会科学版）， 2024，24（06）：154-165.

【3】王弘毅. 驶入万亿具身智能新蓝海[N]. 安徽日报，2025-03-31（012）.

【项目信息】中国矿业大学校级专项（校二十大），“数字经济赋能高质量发展的路径研究”，2023ESD23