> ### 摘要
> 具身智能系统依赖视觉感知实现环境交互，但其底层视觉模型存在固有感知漏洞，易受对抗性图像、物理域扰动等视觉攻击干扰，导致导航失误、任务失败甚至安全失控。研究表明，仅需对输入图像施加人眼不可辨的微小像素扰动（如L∞范数<8/255），即可使主流视觉编码器分类错误率提升逾70%。此类攻击暴露了系统在AI鲁棒性与系统安全方面的关键短板，亟需从感知—决策—执行全链路强化防御机制。
> ### 关键词
> 具身智能, 视觉攻击, 系统安全, 感知漏洞, AI鲁棒性
## 一、具身智能系统概述
### 1.1 具身智能系统的基本概念与技术架构
具身智能并非悬浮于数据云端的抽象算法，而是将感知、决策与物理行动深度耦合的生命化系统——它“有身体”，因而必须真实看见、触摸、避让、适应。其技术架构绝非单一视觉模型的独舞，而是一条从摄像头与传感器阵列采集原始光信号，经视觉编码器提取语义特征，再输入具身推理模块生成动作指令，最终驱动机械执行器完成闭环交互的精密链条。这条链路中，视觉模块是整座大厦的第一道窗；窗若模糊、扭曲或被悄然篡改，后续所有理性判断都将建于流沙之上。正因如此，当研究揭示“仅需对输入图像施加人眼不可辨的微小像素扰动（如L∞范数<8/255），即可使主流视觉编码器分类错误率提升逾70%”时，震动的不只是AI安全领域——那是对整个具身范式根基的一次叩问：我们交付给机器的“眼睛”，是否正无声地向恶意敞开着门？
### 1.2 具身智能在现代社会中的应用场景
从无接触配送机器人穿行于医院走廊递送药品，到家庭陪伴型机器人识别儿童手势并响应情绪需求；从工业巡检臂在变电站中自主定位锈蚀部件，到城市服务机器人实时解析交通标线完成跨路口协同调度——具身智能正以静默而坚定的姿态，嵌入人类生活最需要可靠感知与温柔响应的毛细血管之中。这些场景之所以令人安心，正源于我们默认其视觉系统能忠实地“看见真实”：红灯是红灯，楼梯是楼梯，婴儿的手是需要轻握而非规避的对象。可一旦视觉攻击穿透防御，在配送途中将“禁行标识”误判为“通行箭头”，或将“湿滑地面”识别为“坚实平台”，那便不是代码的失误，而是具身存在对现实承诺的断裂。
### 1.3 具身智能系统感知机制的工作原理
具身系统的感知机制，本质上是一场持续进行的“现实翻译工程”：光学信号→数字表征→空间理解→行为映射。其中，视觉编码器承担着最关键的语义转译职能——它将千万级像素压缩为数百维向量，再交由下游模块解码为“前方有障碍”“左侧可通行”“物体正在移动”等具身命题。然而，这份高效翻译背后潜藏着结构性脆弱：模型习得的是统计相关性，而非物理因果性；它擅长识别“斑马”却未必理解“条纹”与“生物运动”的必然绑定。于是，对抗性扰动得以利用高维特征空间中的非直观曲率，在不改变图像语义的前提下，精准撬动决策边界——这不是欺骗眼睛，而是绕过“理解”，直击数学表征的缝隙。这种漏洞，不是偶然误差，而是感知范式在深度学习框架下尚未愈合的创口。
### 1.4 具身智能系统的发展趋势与挑战
具身智能正加速迈向多模态融合、长程任务规划与真实环境泛化的新阶段，但技术跃迁的光芒之下，阴影亦在拉长。当前最迫近的挑战，并非算力不足或数据匮乏，而是“鲁棒性赤字”与“安全债务”的双重挤压：一方面，AI鲁棒性尚未建立起面向物理世界扰动的验证标准；另一方面，系统安全缺乏覆盖感知—决策—执行全链路的纵深防御范式。当视觉攻击已能以L∞范数<8/255的扰动规模触发逾70%的分类错误率，任何孤立强化某一层模块的努力，都如同为纸船加装钛合金龙骨——结构失衡，终难远航。真正的出路，不在更“聪明”的识别，而在更“审慎”的感知：让系统学会质疑所见，标记不确定，延迟信任，并在动作执行前保留物理世界的校验锚点。这不仅是技术升级，更是对具身智能伦理重量的一次郑重称量。
## 二、视觉攻击的本质与类型
### 2.1 视觉攻击的定义与基本原理
视觉攻击并非传统意义上的“入侵服务器”或“窃取密钥”，而是一种悄然作用于感知入口的精密干扰——它不破坏代码，却篡改“所见”；不切断连接，却扭曲意义。其基本原理在于利用深度神经网络在高维特征空间中对输入微扰的非线性敏感性：模型将图像映射为向量的过程，并未建立与物理世界几何、光照、材质等因果规律的强绑定，而是依赖训练数据中统计浮现的脆弱相关性。于是，攻击者只需在原始图像上施加人眼不可辨的微小像素扰动（如L∞范数<8/255），即可在特征空间中沿决策边界的“最陡下降方向”推动表征跃迁，使视觉编码器输出完全错误的语义解释。这不是对系统的暴力摧毁，而是一次温柔的误导——像在清醒者眼前垂下一缕幻光，令其笃信虚妄为真实。
### 2.2 对抗性攻击在视觉系统中的表现形式
在具身智能的视觉系统中，对抗性攻击不再停留于实验室图像分类的静态误判，而演化为动态、连续、具身化的失效链。它可能表现为：一张贴在电梯按钮旁的微纹理贴纸，让导航模块将“关门键”识别为“紧急停止”；一段嵌入交通监控视频流的时序扰动，使服务机器人将闪烁的施工警示灯误读为“通行许可”；甚至仅靠一副特制眼镜反射特定光谱，在机械臂视觉视野中抹去操作台边缘——所有这些，都无需接入系统内部，仅凭光与像素的微妙协谋，便足以瓦解从“看见”到“行动”的信任链条。研究已证实，此类攻击可使主流视觉编码器分类错误率提升逾70%，而这一数字背后，是每一次误判都可能触发一次真实的物理动作偏差。
### 2.3 自然场景下的视觉攻击技术分类
自然场景中的视觉攻击正加速脱离数字域的“图像编辑”范畴，向物理世界纵深渗透。依据扰动载体与部署方式，可粗略分为三类：其一是**数字注入型**，即通过摄像头固件漏洞或视频流接口，向系统注入经扰动的帧序列；其二是**物理伪装型**，如打印在物体表面的对抗性图案、喷涂于地面的误导性标线，或佩戴于人体的干扰服饰，直接作用于光学成像环节；其三是**环境诱导型**，借助可控光源、烟雾粒子或镜面反射，在真实光照条件下构造局部感知盲区或语义混淆场。三者共同指向一个严峻现实：当攻击面从“数据”延展至“光”“材”“境”，防御边界便再也无法被防火墙框定。
### 2.4 视觉攻击对具身智能系统的影响评估
视觉攻击对具身智能系统的影响，绝非孤立模块的精度滑坡，而是引发感知—决策—执行全链路的级联失稳。一旦视觉编码器因L∞范数<8/255的扰动导致分类错误率提升逾70%，下游具身推理模块便被迫在错误前提下规划路径、分配资源、预判风险；机械执行器则忠实地将这些失真判断转化为物理动作——配送机器人撞向本应规避的廊柱，巡检臂误触高压部件，陪伴机器人对儿童伸来的手做出退避反应。这种影响已超越算法误差范畴，直指系统安全的本质：当“看见”不再可靠，“存在”便失去锚点。而当前防御体系的碎片化现状，更使每一次成功攻击都成为对整个具身范式可信度的无声消解。
## 三、总结
具身智能系统因深度依赖视觉感知而面临严峻的视觉攻击威胁，其核心脆弱性源于视觉编码器在高维特征空间中对微小扰动的非线性敏感性。资料明确指出：“仅需对输入图像施加人眼不可辨的微小像素扰动（如L∞范数<8/255），即可使主流视觉编码器分类错误率提升逾70%”。这一量化事实揭示了感知漏洞并非理论风险，而是已验证的系统性短板，直接冲击AI鲁棒性与系统安全两大支柱。视觉攻击已突破数字图像边界，延伸至物理伪装与环境诱导等自然场景，使防御难以依托传统网络安全范式。因此，强化具身智能安全不能止步于单点模型加固，亟需构建覆盖感知—决策—执行全链路的纵深防御机制，将“质疑所见、标记不确定、保留物理校验”内化为系统基本能力。
