在全球人工智能技术迅猛发展的浪潮中，具身智能作为融合人工智能与物理实体的前沿技术，正成为全球科技竞争与产业变革的新引擎。习近平总书记强调：“人工智能带来前所未有发展机遇，也带来前所未遇风险挑战。”《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》也明确提出：“加强网络、数据、人工智能、生物、生态、核、太空、深海、极地、低空等新兴领域国家安全能力建设。”在具身智能加速向工业制造、医疗健康、城市治理等产业领域渗透与规模化落地的关键阶段，如何系统性化解其安全风险，不仅是技术命题，更是关乎产业健康发展、国家主权、经济安全与社会稳定的重大战略课题。当前，具身智能在从实验室走向产业化应用的进程中，正面临多重安全挑战，亟须以系统性思维构建安全与产业协同共进的新范式，为产业高质量发展注入安全动能。

　　具身智能产业安全发展的核心挑战

　　具身智能作为融合感知、决策与行动的智能体，其安全风险具有高度复杂性与不可逆性，直接影响其产业化进程和市场信任度。当前发展已暴露出系统性安全短板，主要体现在技术稳健性不足、伦理边界模糊、治理机制滞后以及产业生态脆弱四个方面。

　　在技术层面，具身智能的“感知—决策—执行”闭环存在显著脆弱性。其依赖的多模态传感器易受环境干扰（如光照突变、电磁干扰），导致感知失真；决策算法在动态场景中易陷入“局部最优”的方案，引发非预期行为。例如，在自动驾驶领域，具身智能车辆的视觉传感器在遭遇暴雨、强光等恶劣天气时，对交通信号灯、行人等关键目标容易产生错误识别，导致决策系统发出错误指令，进而引发交通事故。更严峻的是，深度学习模型的“黑箱特性”使安全风险难以追溯，安全评估缺乏量化标准。技术安全是人工智能发展的生命线，但现有技术标准覆盖不足，多数产品尚未通过基础安全认证，与国际先进水平相比存在明显差距。

　　在伦理层面，数据隐私与责任界定面临双重挑战。具身智能需高频采集环境数据（如人体生物特征、空间轨迹等），个人信息保护法虽为个人信息保护提供了法律基础，但其在动态、连续采集场景下的具体适用细则仍在完善中，存在隐私泄露风险。行业监测显示，部分智能助老机器人存在未经充分告知或明示同意即上传数据的情况。同时，当具身智能发生事故时，责任主体在开发者、部署方与使用者之间难以清晰界定，直接冲击社会信任。当前，符合具身智能技术特性的系统化伦理框架尚未完全建立，“技术先行、伦理滞后”的失衡现象仍需高度重视。

　　在治理层面，监管体系与技术迭代速度存在不匹配的问题。现行网络安全法、数据安全法等法律法规对具身智能这一新兴领域的适用性有待进一步明确，针对其“物理交互”特性的专项监管条款尚在探索和完善中。国务院发展研究中心在《中国发展报告2025》中研判，具身智能市场在2035年有望突破万亿元。但目前针对具身智能的安全监管机构建设与专业化监管工具（如监管沙盒）的应用仍处于初步阶段。国际上，欧盟《人工智能法案》等前沿立法已将部分具身智能应用纳入高风险类别进行规制，而我国建立与之适配且科学的分级分类监管体系亦是当前的重要议题。这种治理滞后将制约产业创新与安全发展的平衡，尤其是在能源、交通等关键基础设施领域，若安全风险管控不足，其影响范围将远超传统网络安全事件。

　　在产业生态层面，当前产业链上下游对安全投入的驱动力和协同性不足。一方面，市场初期往往更关注功能实现和成本控制，安全投入被视为增加成本的“非必要项”，导致安全性能在市场竞争中未能成为决定性因素，形成“劣币驱逐良币”的风险。另一方面，具身智能产业涉及芯片、传感器、算法、软件、硬件制造、系统集成、运营服务等多个环节，安全责任链条长，但缺乏有效的安全标准贯穿和利益共享机制，难以形成合力。安全技术研发、安全测试认证、安全服务等第三方产业生态尚不成熟，无法为中小企业提供有效的安全赋能，使得整个产业的安全基线水平提升缓慢。

　　构建安全发展的系统路径

　　破解具身智能安全困局，需以国家战略为引领，构建涵盖“制度、技术、产业与开放协作”的系统性安全体系，其根本目标是服务于产业的高质量、可持续发展。这既是统筹发展和安全、推动高质量发展的内在要求，也为塑造我国在具身智能产业的全球竞争力提供了关键保障。

　　完善制度根基，构建敏捷治理框架。安全发展的前提是制度先行。应加快研究制定与具身智能发展相适应的法规与标准体系，明确安全底线与责任框架，将安全要求嵌入技术研发与应用的全生命周期。可依托国家人工智能相关试验与示范区，探索建立安全评估与测试认证机制，逐步建立覆盖关键环节的安全标准。同时，推动人工智能伦理治理要求在具身智能领域的具体落实，鼓励并引导企业开展产品安全与伦理影响评估。通过前瞻性的制度设计，推动治理模式从被动响应向主动预防转变，为产业提供清晰稳定的发展预期。

　　强化技术攻关，筑牢安全可控底座。技术自主是安全发展的核心。需着力突破具身智能在环境感知可靠性、决策可解释性、系统自身安全性等方面的关键技术瓶颈。例如，研发能适应复杂动态环境的智能模型，开发从数据到硬件的层级安全技术。在工业等关键领域，应重视核心安全组件的自主研发与替代，提升产业链韧性。国家层面已将人工智能安全技术列为重点方向，需加速相关研发与标准落地，切实将关键核心技术掌握在自己手中，为智能时代的安全发展奠定坚实基础。

　　培育产业生态，推动安全价值转化。安全需融入产业才能创造价值。应建立健全具身智能产品与系统的安全测试、评估与认证体系，推动将公认的安全性能纳入行业采购与应用的重要参考指标，引导市场形成“优质优价”的导向。可在智能制造、特种服务等条件成熟的领域建设应用示范，推广安全可信的技术与产品解决方案。同时，积极培育第三方安全服务产业，形成“技术研发—标准检测—产业应用”的良性循环，使安全真正成为企业的核心竞争力，实现产业发展与安全水平的同步提升。

　　深化开放协作，参与全球安全治理。安全治理需在立足国情的基础上，积极融入国际体系。应主动参与人工智能国际标准制定等工作，推动建立与具身智能安全相关的国际测试、评估与认证互认机制。通过双边、多边对话，加强与主要经济体在人工智能治理领域的交流，探索跨境数据流动等议题的安全合作框架。在共建“一带一路”等国际合作中，分享中国在技术应用与安全治理方面的实践经验。以开放务实的姿态参与全球治理，既有助于我国产业融入全球市场，也能为构建包容、公正的全球智能治理体系贡献中国智慧。

（责编：郑继民）