IEEE Spectrum 刊文：物理 AI 时代机器人安全需重新定义
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- 物理 AI 的安全问题从故障安全扩展到对抗性操纵下的安全。
- 攻击面覆盖训练管线、系统基础设施和运行时感知三个层面。
- 后门攻击可让模型通过测试却在触发时产生异常行为。
- 系统漏洞可绕过 AI 模型直接控制机器人，甚至影响整批设备。
- 运行时攻击无需修改固件或入侵网络，仅靠操纵输入即可。
- 机器人安全保证缺失的一层是网络安全，需覆盖全生命周期。
- 设计阶段需识别网络风险，部署前需测试攻击效果，运行中需监控行为影响。
IEEE Spectrum 发布由 VicOne 赞助的文章，讨论物理 AI 时代机器人安全面临的新挑战。文章指出，传统机器人安全关注的是机器在故障时能否保持安全，而物理 AI 提出了更难的问题：当攻击者改变机器人所看到、所决策或所执行的内容，即使系统表面没有故障，机器是否还能保持安全。文章从三个层面梳理了攻击面：训练管线中的后门攻击（如 BadNets、BadVLA、GoBA）、系统基础设施漏洞（如 UniPwn 蓝牙漏洞链、ROS 2 与 DDS 中间件问题）、以及运行时感知与推理操纵（如 RoboPAIR、BadRobot、VLAttack、FreezeVLA）。文章认为，机器人安全保证中缺失的一层是网络安全，需要从设计、部署前测试到运行中监控的全生命周期保障。
关键事实
- 2017 年的 BadNets 研究证明模型可在多数条件下表现正常，但在特定隐藏触发器出现时失效，例如将停止标志误分类为限速标志。
- NeurIPS 2025 上研究人员提出 BadVLA，针对 Vision-Language-Action（VLA）模型的后门攻击，可在触发器存在时使机器人动作轨迹出现条件性偏差，且在后门在任务迁移和模型微调下仍然有效。
- 2025 年的 GoBA 研究表明，咖啡杯等普通物体可作为可靠触发器，攻击成功率达 97%，且不降低干净输入上的性能。
- 2025 年 9 月披露的 UniPwn 是一个影响某主要厂商四足和人形机器人的蓝牙漏洞利用链，利用硬编码密钥解密流量、绕过认证检查，并通过命令注入实现 root 级执行，该漏洞被描述为可蠕虫化传播。
- ROS 2 和基于 DDS 的系统中的漏洞可导致任意代码执行，或滥用未认证主题传递恶意命令。
- 2024 年的 RoboPAIR 展示精心构造的提示词可诱导 LLM 控制的机器人进入不安全轨迹；BadRobot 暴露了更深层的架构弱点：机器人口头拒绝危险命令，但运动控制器仍执行该动作。
本站视角
这篇文章对国内做机器人、具身智能和 AI 安全落地的团队有直接参考价值。首先，它系统性地把物理 AI 的攻击面拆成训练管线、系统基础设施、运行时感知三层，这个框架可以直接用于安全评估清单。其次，文中引用的 BadVLA、GoBA、UniPwn、RoboPAIR、BadRobot、VLAttack、FreezeVLA 都是具体可查的研究或漏洞披露，说明问题不是理论推演，而是已有实证。对正在把 VLA 模型部署到真实机器人上的团队来说，这意味着仅靠功能安全测试和模型准确率指标远远不够，必须把对抗性输入测试和运行时行为监控纳入流程。需要指出的是，本文由 VicOne 赞助，文末引导下载其白皮书并推广其 Radeis 产品，因此对风险的描述可能带有商业动机，读者应结合独立研究判断。但文章提出的核心判断——网络安全是机器人安全保证中缺失的一层——值得认真对待。国内机器人厂商和 AI 安全团队应关注 ROS 2 与 DDS 中间件的认证与隔离配置，并在部署前用仿真环境测试对抗性视觉输入和提示注入对动作轨迹的影响。
背景与影响
传统机器人安全主要关注功能安全，即机器在故障或意外操作条件下能否保持安全。随着 AI 与机器人技术快速发展，现代机器人通过多模态传感器感知环境，使用 AI 模型理解上下文，并将理解转化为物理动作。这种对数据完整性的依赖带来了传统安全评估可能无法完全捕捉的风险。文章由 VicOne 赞助，VicOne 提供物理 AI 安全验证工具 Radeis，可与 NVIDIA Isaac Sim 配合在部署前测试对抗性输入对机器人行为的影响。文章还提到 VicOne Lab R7 的演示显示，串联三个无线漏洞可在 60 秒内触发机器人失控行为。
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