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摘要
首篇关于具身智能机器人安全的综述文章系统性地探讨了大型语言模型（LLM）在控制机器人过程中面临的安全威胁、现有防御机制及其局限性。研究表明，LLM在物理空间中执行任务时可能引发不可控行为，带来潜在的机器人风险。当前多数防御措施集中于逻辑层面，缺乏与物理安全需求的有效衔接，导致逻辑与物理防护之间存在显著脱节。文章进一步分析了跨模态攻击、指令劫持和环境误判等新型威胁，并呼吁建立统一的安全评估框架以应对未来挑战。
关键词
具身智能, LLM安全, 机器人风险, 防御机制, 物理安全
大型语言模型（LLM）正以前所未有的方式重塑具身智能机器人的行为能力与交互逻辑。通过自然语言理解与生成能力，LLM使机器人能够解析复杂的人类指令，将其转化为可执行的动作序列，从而在家庭、医疗、工业等多样化场景中实现更贴近人类需求的服务。这种深度语义理解能力让机器人不再局限于预设程序的执行者角色，而是逐步演变为具备上下文感知与推理能力的智能代理。尤其在动态环境中，LLM赋予机器人灵活应对突发状况的潜力，例如根据用户模糊表述推断真实意图，或在多轮对话中持续优化任务路径。更重要的是，LLM作为认知中枢，连接感知、决策与行动模块，推动具身智能从“被动响应”向“主动理解”跃迁。然而，这一融合也意味着语言模型的安全隐患将直接映射至物理世界，使得原本存在于代码中的风险可能转化为真实的机器人风险，带来不可忽视的物理安全挑战。
LLM在机器人控制中展现出显著优势，其强大的语义解析和上下文建模能力极大提升了人机交互的自然性与效率。机器人借助LLM可以理解非结构化指令，完成跨任务的泛化操作，展现出前所未有的适应性。然而，这些优势背后隐藏着深刻的局限性。研究指出，当前LLM在面对歧义指令、对抗性提示或环境不确定性时可能出现误判，导致机器人执行偏离预期的行为。更为严峻的是，现有防御机制多集中于逻辑层面的内容过滤与输出管控，未能充分考虑物理空间中的安全约束，造成逻辑与物理防护之间的脱节。当LLM被用于控制具身智能体时，任何一次错误判断都可能引发实际伤害，如误触危险物品或侵犯个人空间。因此，尽管LLM为机器人带来了智能化飞跃，但其在安全性、可控性与责任归属方面的缺陷仍亟待系统性解决。
大型语言模型（LLM）在赋予具身智能机器人强大语义理解能力的同时，也悄然打开了逻辑安全的“潘多拉魔盒”。当LLM作为机器人的决策中枢时，其生成内容的不确定性直接转化为行为指令的风险源。研究表明，LLM可能因受到对抗性提示或上下文误导而输出看似合理实则危险的指令序列——例如建议机器人“使用任何可用工具打开卡住的柜门”，在缺乏物理边界约束的情况下，这一指令可能引导机器人动用尖锐物品甚至施加过大力量，造成设备损坏或人员伤害。更令人担忧的是，当前多数防御机制仍停留在对文本输出的关键词过滤与敏感内容拦截层面，难以识别嵌套于复杂语境中的潜在威胁。这种仅限于逻辑空间的防护策略，无法有效预判指令在真实物理环境中的连锁反应，导致系统对隐蔽性攻击如跨模态欺骗和语义劫持缺乏免疫力。当语言模型的安全漏洞从虚拟世界蔓延至实体操作，每一次看似无害的对话交互，都可能成为触发安全事故的导火索。
一旦LLM生成的指令进入执行阶段，安全问题便从抽象的语言空间跃迁至具体的物理场域，风险等级随之急剧上升。具身智能机器人在执行任务时需与真实环境深度互动，任何由模型误判引发的异常行为都可能造成实际损害。例如，在家庭护理场景中，若LLM因环境误判而指示机器人“将发热患者移至通风处”，机器人可能在无监护情况下实施搬运，导致跌倒或其他身体伤害。工业或医疗环境中，此类错误更可能引发不可逆后果。现有研究指出，当前防御机制普遍忽视物理层面对力反馈、空间边界和人体安全距离的动态监控，使得机器人即便接收到危险指令也无法自主中止行动。逻辑与物理防护之间的脱节，暴露出一个严峻现实：我们正试图用局限于数字世界的安全部署，去守护一个牵涉人身安全的实体系统。当机器人开始“听从语言”而非“遵守规则”，物理安全的防线亟需重构。
当前针对大型语言模型（LLM）的逻辑安全防御主要依赖于内容过滤、输出审核和提示工程等技术手段，旨在阻止模型生成违法、有害或不当的文本。这些机制在纯语言交互场景中已展现出一定的有效性，例如通过关键词屏蔽或上下文敏感性检测来拦截潜在风险指令。然而，在具身智能机器人系统中，此类防御措施暴露出根本性的局限。它们大多停留在语义表层，难以识别嵌套于合理表述中的隐性威胁——如“用重物压住松动的电线”看似无害，实则可能引发短路或砸伤事故。更关键的是，现有逻辑防护体系缺乏对物理后果的预判能力，无法评估一条语言指令在真实环境中执行后可能导致的连锁反应。当LLM被用于控制具备行动能力的机器人时，仅靠逻辑层面的“语言把关”已远远不够。研究指出，跨模态攻击和指令劫持等新型威胁正利用这一漏洞，通过精心构造的对话路径绕过过滤机制，诱导机器人执行危险行为。因此，尽管逻辑安全防线不断加固，其与实际物理风险之间的鸿沟却愈发明显。
在具身智能系统的安全架构中，物理安全防御通常依赖传感器反馈、运动限制和紧急制动等机制，用以保障机器人在执行过程中的操作安全性。这类措施关注力矩、距离、速度等可量化的物理参数，能够在检测到异常接触或越界行为时及时中止动作。然而，这些机制往往独立运行于LLM决策系统之外，缺乏与上层语言逻辑的有效联动。这意味着即使机器人感知到即将发生碰撞或施加过大力量，若未接收到明确的停止指令，仍可能继续执行来自LLM的危险命令。更为严峻的是，当前多数系统并未建立从语言意图到物理动作的风险映射模型，导致逻辑层无法预知某项指令在物理空间中的潜在危害，而物理层也无法理解所执行动作的语义背景。这种双向隔阂使得安全防护呈现出“上层看不见风险，下层听不懂警告”的割裂状态。当LLM指示机器人“协助老人起身”却被误解为“强行拉起”，物理系统若无语义认知能力，便难以判断该行为是否超出安全边界，从而埋下重大安全隐患。
实现逻辑安全与物理安全的深度融合，构建统一的跨层防御体系，是应对具身智能机器人安全风险的关键方向。然而，这一整合面临多重技术和理念上的挑战。首先，语言模型的黑箱特性使得其决策过程难以解释，导致物理控制系统无法准确追溯某一指令的生成依据，进而影响风险评估的可靠性。其次，不同模态之间的语义鸿沟阻碍了信息的有效传递：自然语言中的模糊表达（如“轻轻推一下”）难以精确转化为力控参数，而传感器数据的变化也难以反向映射为语言层面的安全警报。此外，现有的安全框架多由各自独立的研究团队开发，缺乏统一的标准与接口，导致逻辑防护模块与物理执行模块之间难以协同运作。文章强调，当前亟需建立一个涵盖语义分析、行为预测与动态监控的综合性安全评估框架，以弥合逻辑与物理层面的断裂。唯有如此，才能确保LLM驱动的机器人不仅“听得懂人话”，更能“明白什么不能做”，真正实现智能与安全的并行发展。
在具身智能机器人日益深入人类生活空间的背景下，单一维度的安全防护已无法应对LLM驱动系统所带来的复杂风险。必须构建一个涵盖逻辑、语义与物理层面的多层次安全框架，以实现从语言输入到动作执行的全链条风险管控。该框架应首先在语言层集成先进的语义分析模块，不仅能识别显性危险词汇，更能通过上下文推理发现潜在威胁指令，如“用重物压住松动的电线”这类表面合理但实际高危的操作建议。其次，在决策转化阶段，需引入行为预测模型，将LLM生成的动作序列映射至物理空间，模拟其可能引发的环境变化与交互后果，从而提前拦截可能导致伤害的行为路径。最后，在执行终端，物理安全系统必须具备反向反馈能力，当传感器检测到力矩异常或距离越界时，能够主动中断任务并向上层发出语义级警报，而非仅作被动响应。唯有打通逻辑与物理之间的信息壁垒，建立动态联动机制，才能真正构筑起覆盖“意图—决策—行动”的立体化防御体系。
强化学习为解决LLM控制下机器人的安全控制问题提供了新的可能性。通过在仿真环境中设置丰富的安全奖励函数，机器人可在大量试错中学会规避危险行为，逐步形成对安全边界的内在认知。例如，在家庭服务场景中，系统可设定“不接触高温物体”“保持与人体安全距离”等负奖励信号，使机器人在执行LLM指令时自动评估动作的风险成本，并优先选择更安全的替代路径。这种基于经验积累的自适应机制，弥补了传统规则系统难以穷举所有危险情境的缺陷。更重要的是，强化学习模型可与语言理解模块协同训练，实现对模糊指令如“帮忙整理厨房”的安全解码——即便LLM建议使用刀具归位，机器人也能依据过往经验判断当前环境下是否适宜操作锋利物品。然而，现有研究仍面临训练样本偏差与现实迁移难题，如何确保虚拟环境中习得的安全策略能在真实世界稳定生效，仍是亟待突破的关键瓶颈。
面对LLM不可完全预测的行为输出，建立高效的人机协作安全监控机制成为保障具身智能系统可靠运行的最后一道防线。这一机制强调人类操作员在关键决策节点上的介入能力，尤其是在高风险场景中赋予人最终的否决权。通过可视化界面实时呈现LLM的意图解析过程、动作规划路径及潜在风险评分，人类监督者可迅速识别异常指令并及时干预。同时，系统应支持双向通信，允许人类以自然语言形式进行安全校正，如回应“请勿移动此物品”或“调整力度至最低”，这些反馈不仅用于即时修正行为，还可作为训练数据持续优化模型的安全表现。此外，多用户协同监控模式也展现出应用前景，多个远程观察者可共同参与风险评估，提升判断的鲁棒性。文章指出，未来的人机协作不应局限于被动监控，而应发展为一种动态共治结构，让人类的价值判断深度嵌入机器人的行为逻辑之中，真正实现智能延伸与安全保障的有机统一。
在具身智能机器人安全这一高度交叉的领域，学术界与工业界的协同正逐渐从松散的技术交流走向深度的联合攻关。学术机构凭借其在大型语言模型（LLM）可解释性、对抗攻击检测和跨模态风险建模方面的理论优势，为系统性安全框架的构建提供了基础支撑；而工业界则以其在真实场景部署、硬件集成与实时控制方面的工程能力，推动研究成果向实际应用转化。当前已有多个合作范式浮现：一些研究团队与机器人制造商联合开发具备语义感知能力的安全中间件，尝试将逻辑层的风险识别结果动态映射至物理执行模块；另一些项目则依托企业提供的大规模交互数据，在仿真环境中训练具备风险预判能力的强化学习代理。然而，这种协作仍面临目标错位的挑战——学术追求的是机制透明与理论完备，工业更关注响应速度与系统稳定性。如何在保障安全性的前提下兼顾效率与成本，成为双方必须共同面对的核心议题。文章指出，唯有建立开放共享的数据平台与统一接口标准，才能真正实现从“实验室防护”到“现场防御”的跨越。
目前全球范围内针对具身智能机器人的安全标准尚处于初步探索阶段，不同国家和地区在技术路径与监管重点上呈现出显著差异。欧美部分研究机构已开始将LLM驱动行为的风险评估纳入机器人伦理框架，强调对意图误解、指令劫持等新型威胁的前置防控，并倡导建立涵盖自然语言输入、决策生成与物理输出的全链路审计机制。相比之下，亚洲部分地区更侧重于物理层的即时响应能力，如强制配备多级急停装置与高灵敏度力觉反馈系统，以应对可能的接触性伤害。尽管这些努力体现了对物理安全的高度警觉，但普遍缺乏对逻辑层面潜在漏洞的系统性考量。此外，现有标准多集中于单一模态或孤立模块，未能有效整合语言理解与动作执行之间的风险传导路径。文章呼吁加快国际间标准制定的协调进程，推动形成既覆盖语义安全性又兼容物理约束的通用规范体系，避免因区域割裂而导致防护盲区的扩大。
随着具身智能机器人逐步进入家庭、医疗与公共空间，政策法规在塑造其安全发展轨迹中的作用日益凸显。当前多数现行法律仍基于传统自动化系统的责任认定模式，难以适应由大型语言模型（LLM）引发的模糊权责边界——当机器人因语义误判造成损害时，责任应归于开发者、使用者还是模型本身，尚无明确界定。这种制度滞后不仅削弱了安全投入的激励机制，也增加了公众对智能系统的信任危机。文章强调，亟需出台专门针对LLM控制型机器人的监管指南，明确要求部署前必须通过包含跨模态攻击测试、环境误判模拟与紧急干预验证在内的综合性安全评估。同时，政策应鼓励建立第三方认证机制，推动企业主动披露系统的风险处理能力与防御层级。只有将技术治理纳入法治轨道，才能确保具身智能在迈向更高自主性的同时，不偏离以人为本的安全底线。
本文作为首篇关于具身智能机器人安全的综述文章，系统梳理了大型语言模型（LLM）在控制具身智能机器人过程中面临的安全威胁、现有防御机制的局限性及未来发展方向。文章强调，LLM在物理空间中执行任务时可能引发不可控行为，带来真实的机器人风险；而当前多数防御措施集中于逻辑层面，缺乏与物理安全需求的有效衔接，导致逻辑与物理防护之间存在显著脱节。针对跨模态攻击、指令劫持和环境误判等新型威胁，文章呼吁建立统一的安全评估框架，并推动多层次安全架构、强化学习辅助控制与人机协作监控机制的协同演进。同时，跨领域合作、国际标准协调与政策法规引导被确认为实现长期安全治理的关键路径。