具身智能安全挑戰與產業化路：API漏洞、數據安全與合規風險

具身智能（Embodied Intelligence）是一種基於物理實體進行感知和行動的人工智能系統，通過與環境的交互获取信息、理解問題、做出決策並實現行動。然而，具身智能的發展也帶來了一系列的安全挑戰，包括API漏洞、數據安全和合規風險等。

API漏洞

具身智能系統通常需要與外界環境進行交互，通過API（Application Programming Interface）與第三方工具進行通信協作。然而，這類協議本身可能存在設計缺陷，使攻擊者可以改工具描述、植入藏指令或後門。例如，模型上下文協議（Model Context Protocol）和代理對代理協議（Agent to Agent Protocol）等標準化接口允許智能體和第三方工具間通信協作，但這類協議本身可能存在安全風險。

數據安全

具身智能系統需要海量的數據進行訓練和學習，然而這些數據可能存在私露的風險。例如，通過攝像頭、克風等傳感器設備收集的個人信息（如生物特征、行為習等）存在未授權收集、露、取或用的風險。此外，數據集的時效性不足可能引發可信度危機，定制化訓練可能導致用戶數據露等。

合規風險

具身智能系統的發展需要守相關的法律和倫理規範，然而這些規範尚未完善，人機倫理衝突時的責任屬問題仍未解決。例如，自動汽車的發展需要守交通法規和倫理規範，但相關的法律和倫理規範尚未完善，可能導致人身傷害或財產損失等風險。

產業化路

具身智能的產業化需要從技術防、法律約束、倫理治理等多維度協同應對， 以確保具身智能的可控性和安全性。例如，通過強化人工智能2.0時代個體的信息掌控和自決能力，構建精準多元的數據主體責任陣，打造靈活高效的數據治理監管工具體系等。

結論

具身智能的發展帶來了一系列的安全挑戰，包括API漏洞、數據安全和合規風險等。為了確保具身智能的可控性和安全性，需要從技術防、法律約束、倫理治理等多維度協同應對，構建精準多元的數據主體責任陣，打造靈活高效的數據治理監管工具體系等。

參考資料與原文來源

• 原文來源: 華為雲盤春季技術大會發布多項重升級
• 原文來源: 具身智能安全治理
• 原文來源: 具身智能體數據私風險的合作治理
• 原文來源: 人工智能安全治理白皮書（2025）
• 原文來源: 張欣：生成式人工智能的數據風險與治理路

🧠本文由 DreamJ AI 技術新聞生成系統 自動撰寫並進行語意優化，僅供技術研究與教學使用。
請以原廠公告、CVE 官方資料與安全建議為最終依據。