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摘要
随着具身智能机器人在现实场景中的广泛应用，其由大型语言模型（LLM）驱动的决策系统面临日益严峻的安全威胁。LLM在生成指令时可能因语义理解偏差或上下文误判，导致机器人在物理执行中产生不安全行为，形成“具身鸿沟”。当前的防御机制多集中于逻辑层面的内容过滤与提示工程，难以有效应对物理世界中的动态风险，暴露出逻辑安全与物理执行之间的脱节问题。文章指出，亟需构建跨模态、多层次的协同防御体系，以弥合模型输出与真实环境响应之间的差距，提升具身智能系统的整体安全性。
关键词
具身智能, 安全威胁, 语言模型, 防御机制, 物理执行
大型语言模型（LLM）作为具身智能机器人的核心决策引擎，正逐步承担起复杂任务的规划与指令生成。然而，其在语义理解上的不确定性带来了不可忽视的安全隐患。由于LLM依赖于训练数据中的统计规律进行推理，面对模糊或歧义的用户输入时，可能生成看似合理但实际危险的操作指令。例如，在家庭服务场景中，一句“请把药给孩子”若未明确年龄背景和剂量信息，模型可能错误调用过往模式，指示机器人递送未经确认的药物，从而引发严重后果。这种由上下文误判导致的决策偏差，暴露出语言模型在真实环境中缺乏情境感知能力的深层缺陷。更值得警惕的是，攻击者可通过精心设计的提示词（prompt）诱导模型绕过安全过滤机制，执行本应被禁止的行为。当前的防御手段多集中于文本层面的内容审查，难以识别那些在逻辑上成立、但在物理世界中具有破坏性的指令序列，使得整个控制系统处于潜在的脆弱状态。
“具身鸿沟”是连接语言模型输出与机器人物理行为之间的关键断裂带。尽管LLM能够在虚拟空间中流畅地生成自然语言指令，但这些符号化的命令在转化为电机动作、力矩控制和环境交互时，往往面临现实世界的非线性响应与不可预测变量。例如，一个“轻轻关门”的指令在不同材质、风速或儿童手指卡住的情况下，所需施加的力量存在巨大差异，而模型通常无法获取此类细粒度的物理反馈。这种语义抽象与实体操作之间的不匹配，极易导致机器人执行过度或不当动作，造成财产损失甚至人身伤害。更具挑战的是，现有的仿真训练环境难以完全复现真实世界的复杂性，使得模型在部署后暴露于未曾学习过的边缘情况。因此，“具身鸿沟”不仅是技术实现上的障碍，更是安全风险滋生的温床，亟需通过跨模态感知与闭环控制机制加以弥合。
具身智能系统面临的安全威胁可大致分为三类：语义误导、物理越界与协同失效。语义误导源于LLM对输入指令的理解偏差或恶意提示注入，可能导致机器人执行违背伦理或安全规范的任务；物理越界指机器人在执行合法指令时因环境动态变化而超出安全边界，如机械臂运动轨迹意外触碰障碍物或人员；协同失效则发生在多模块耦合系统中，当感知、决策与执行模块之间信息同步滞后或冲突时，引发整体行为失控。这些威胁的影响程度与其所处应用场景密切相关——在工业制造或医疗护理等高风险领域，一次轻微的判断失误都可能演变为重大事故。目前的防御机制仍主要停留在逻辑层的关键词过滤与规则拦截，缺乏对物理执行过程的实时监控与动态干预能力，导致逻辑安全与物理安全之间出现明显脱节。要实现真正可靠的人机共存，必须建立覆盖感知—决策—执行全链条的风险评估体系，并引入具备环境适应性的主动防护机制。
当前针对具身智能机器人的安全防御体系，大多依赖于大型语言模型（LLM）内部的内容过滤机制与提示工程优化，试图通过关键词拦截、语义审查和规则库匹配等方式阻止潜在危险指令的生成。然而，这类方法本质上局限于逻辑层面的文本处理，难以应对物理世界中复杂多变的执行环境。当一条看似合规的语言指令进入机器人控制系统时，现有防御机制往往无法预判其在真实场景中的实际影响。例如，“请把药给孩子”这一指令在语言层面上并无明显风险，但在缺乏身份验证、剂量确认与情境感知的前提下，可能引发严重的医疗安全事故。更令人担忧的是，攻击者可通过精心构造的提示词绕过静态过滤规则，诱导模型生成具有隐蔽危害性的动作序列。此外，仿真训练环境与现实之间的差距进一步削弱了防御系统的有效性，使得机器人在面对未曾学习过的边缘情况时极易失控。因此，现有的安全架构呈现出明显的“重逻辑、轻物理”倾向，未能建立起从语言理解到物理执行的全链条防护屏障，暴露出深层次的结构性缺陷。
要破解具身智能系统中逻辑安全与物理执行之间的脱节困境，必须推动防御机制从单一文本审查向跨模态协同控制转变。理想的整合策略应将语言模型的决策过程与机器人的感知—执行闭环深度融合，构建具备环境反馈能力的动态防护体系。具体而言，在指令生成阶段，LLM不仅需进行语义合法性判断，还应接入实时传感器数据流，评估指令在当前物理状态下的可行性与风险等级。例如，当模型输出“轻轻关门”的指令时，系统应自动调用视觉与力觉模块，检测门缝间是否存在障碍物，并根据材质与风速动态调整施力参数，从而避免因抽象语义误判导致的意外伤害。同时，可在决策层引入可解释性监控模块，对高风险动作路径进行预警干预，实现由“被动过滤”向“主动规避”的升级。这种融合语言逻辑与物理约束的双轨制防御模式，有望弥合“具身鸿沟”，提升机器人在开放环境中的安全适应能力。
面向未来的具身智能安全防御技术，亟需突破传统以文本为中心的防护范式，转向多层次、跨模态、自适应的综合治理体系。首先，应加强多模块耦合系统的协同设计，推动感知、决策与执行单元之间的信息同步与风险共担机制建设，防止因信息滞后或冲突引发的协同失效。其次，发展基于真实世界数据驱动的动态风险评估模型，利用在线学习技术持续更新安全边界，使机器人能够识别并响应未知场景中的潜在威胁。再者，建议建立统一的安全标准框架，涵盖从语言输入到物理输出的全流程监管要求，强化对高风险应用场景（如医疗护理、家庭服务）的合规性审查。最后，鼓励跨学科合作，结合认知科学、控制理论与人工智能安全研究，探索具备情境理解与伦理判断能力的下一代LLM控制器。唯有如此，才能真正实现具身智能系统在复杂现实环境中安全、可靠、可持续的运行。
具身智能机器人的安全问题本质在于大型语言模型（LLM）的虚拟决策能力与物理世界动态执行之间的结构性错配，即“具身鸿沟”。当前防御机制普遍聚焦于逻辑层面的内容过滤与提示工程，难以覆盖物理执行中的实时风险，导致逻辑安全与物理安全严重脱节。文章指出，亟需构建跨模态、多层次的协同防御体系，将语言理解、环境感知与闭环控制深度融合，实现从指令生成到动作落地的全链条风险管控。唯有弥合语义抽象与实体操作之间的差距，提升系统在开放环境中的情境适应性与主动防护能力，方能支撑具身智能在家庭服务、医疗护理等高风险场景中安全、可靠、可持续地运行。