重新审视 AI 时代的机器人安全

随着物理 AI 发展，机器人的安全威胁正从传统软硬件故障转向对感知、决策与执行的对抗性操纵，涵盖模型训练、系统架构与运行时感知三层攻击面。研究表明，BadVLA 与成功率达 97% 的 GoBA 可隐蔽篡改运动轨迹，UniPwn 等漏洞链能横向渗透系统夺取控制权，而 VLAttack 等视觉对抗补丁更可将任务成功率降至零。