重新思考 AI 时代的机器人安全：从物理故障到感知与决策攻击

随着机器人通过多模态传感器和 AI 模型感知环境并将判断转化为物理动作，其安全越来越依赖决策数据的完整性，而传统安全评估难以覆盖这类风险。研究显示，攻击者可篡改机器人所见、所听或所理解的内容来影响其行为：BadVLA 针对 VLA 模型植入后门，GoBA 用咖啡杯等普通物体作触发器，报告 97% 攻击成功率；UniPwn 蓝牙漏洞链可影响四足和人形机器人并具备蠕虫式传播能力。