智能體“越界”：如何回應具身智能 的新挑戰？_風聞

今年2月，北京市發佈《具身智能產業培育行動計劃（2025-2027年）》，提出三年內培育千億級產業集羣，推動智能體在工業、醫療、家庭等場景的規模化應用。具身智能技術作為人工智能領域的重要分支，正逐漸成為與各行各業深度融合的創新驅動力，其相關應用快速擴展至社會經濟的各個層面，推動生產力的躍升和生活方式的變革。伴隨着技術的快速發展，具身智能在感知與認知、學習與泛化、安全性、隱私保護以及人機關係等多個方面都面臨着挑戰。探索分層治理的路徑框架，確保技術發展與法律治理同步推進，對我國具身智能技術的健康發展和產業競爭力的提升具有重要意義。

具身智能引發的漣漪

（一）數據隱私危機。相比傳統數據收集，具身智能設備收集方式更加隱蔽和難以監管，且並不總是基於用户的明確同意，可能在未經許可的情況下進入、拍攝他人私密空間，公開他人私密活動，處理他人個人信息，進而將隱私威脅轉變為實害結果。同時，具身智能設備依賴即時數據傳輸，易成為網絡攻擊目標，其安全防護存在隱患。例如，某品牌家用機器人因系統存在嚴重漏洞，黑客可輕易入侵併監控鏡頭。此類事件暴露了數據在傳輸與雲端存儲中的雙重風險，既可能被攔截篡改，也可能因集中存儲成為攻擊“靶心”。

（二）責任歸屬難題。當具身智能體引發損害時，開發者、使用者、運營方的責任劃分模糊。以特斯拉自動駕駛事故為例，車主指控系統缺陷，企業則歸咎於駕駛員操作不當，傳統法律中的過錯責任原則難以覆蓋智能體自主行為的複雜性。此外，具身智能侵權還可能引發算法責任、數據責任等新的責任形態，如果存在算法歧視或錯誤，導致具身智能體做出侵權行為，算法開發者是否應該承擔相應的責任？對於數據的收集、使用和管理過程中出現的問題，相關主體又該如何承擔責任？

（三）實體侵害風險。相比生成式人工智能，具身智能體可以自主行動並與環境產生互動，如果遭受病毒、木馬攻擊，或者智能體自身決策失誤，產生錯誤的物理交互行為，可能引發人身傷害、財產損失，例如，服務機器人操作失誤、自動駕駛事故、生產事故等，機器傷人該如何防護，成為亟需解決的重要問題。

（四）倫理道德困境。具身智能的決策可能因數據偏見導致歧視，歧視決策以及基於決策產生的行為和結果，可能侵犯他人人格權、公平交易權、知情權、選擇權等權利。例如，人形機器人在醫療、教育、家庭等敏感領域的應用，可能引發對人類情感的不當操縱、對兒童和老年人的不當影響等問題。算法歧視還可能加劇社會不平等，導致某些羣體在就業、教育等方面受到不公正對待。在缺乏統一倫理準則的情況下，企業和社會各界在技術應用中的道德風險難以得到有效管控，不僅影響技術的健康發展，還可能引發公眾對技術的不信任和牴觸情緒

分層治理的先行探索

具身智能技術的治理需要兼顧創新激勵與風險防範，應從“法規—監管—技術—倫理”4個層次構建治理框架。

**（一）法規先行，為智能體劃清“責任邊界”。**基於ISO 13482（服務機器人安全要求）等規範，推動制定具身智能安全標準。健全貫穿事故調查、技術鑑定、證據收集和質證等環節的責任認定程序。通過規制具身智能產品、服務和系統的透明性與可解釋性，破除算法黑箱，確保事故原因可追溯。針對具身智能自主決策引發的損害，可借鑑德國《自動駕駛法》經驗，探索“AI責任保險”機制，要求企業按技術風險等級繳納保費，同時設立政府主導的風險補償基金，用於無法歸責時的救濟保障。

**（二）創新監管，推動形成多元共治格局。**建立分級分類監管機制，定期對具身智能體的數據安全狀況進行檢查和評估。加強行業自律，建立嚴格的數據最小化收集原則，限制非必要數據採集，探索建立人形機器人隱私保護行業聯盟，定期開展行業自律檢查，對違反隱私保護規定的企業進行通報和處罰。採用“監管沙盒”模式，允許企業在可控環境中試錯，引導企業查找問題、改進設計、降低風險。擴大公眾參與，推動建立AI影響社會聽證制度，開展數據安全與AI倫理教育，提升公眾風險意識，強化治理韌性。加速AI監管工具（例如，中國信通院的“智御”大模型、差分隱私技術等）研發推廣，實現動態合規監測，構建AI賦能個人信息保護新範式。

**（三）技術賦能，助力破解數據安全難題。**促進數據標準化建設，推動制定統一的數據標準和規範，提高數據的互操作性和可複用性；建立數據質量評估體系，定期對數據集進行評估和優化，確保數據的真實性，通過構建高質量數據集，有效減少仿真數據與實際數據之間的差異，提高具身智能技術的可靠性和安全性。加強數據隱私保護技術的研究，確保數據在流通和使用過程中的安全性和合規性；增加用户知情權和控制權，提升數據處理透明度，對於敏感數據進行本地存儲與匿名化處理，避免雲端集中泄露風險。發揮區塊鏈存證技術優勢，賦予電子數據自我驗真功能，通過減少主觀干預增強電子證據的客觀性，保障電子證據還原案件事實的完整性，為具身智能責任認定提供技術範本。

**（四）倫理約束，為高風險場景“精準扎籬”。**推動建立政府、行業、學界和公眾等多方參與的倫理審查機制，確保技術應用的合規性和倫理性。針對技術風險等級差異，率先在醫療、交通、政務等領域劃定“紅線”，實施強制性審查，必要時附加人工干預機制。例如，福田在全國首創的《政務輔助智能機器人管理暫行辦法》明確規定，每個數智員工必須配備“人類監護人”，為技術發展築牢了責任底線。推動制定具身智能行為準則，約束其自主決策邊界，禁止完全替代人類核心權益的場景（如情感陪伴機器人不得替代法定監護人職責）。