自动化所&UCL等合作综述 | 基于视觉语言模型的具身智能安全

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全文导读

具身智能旨在研发可与环境开展目的性物理交互的智能体。不同于纯计算式人工智能，机器人、自动驾驶车辆等各类具身智能系统，能够在复杂、动态且时常具备不确定性的物理世界中打通感知、认知与行动三者间的壁垒。这种物理执行能力与认知能力的融合，被学界普遍视作迈向通用人工智能(AGI)的关键一环。

视觉语言模型(VLMs)依托海量图文数据集完成训练，在视觉解析、自然语言理解以及多模态推理方面表现出优异性能。在此基础上，视觉-语言-动作模型(VLAs)应运而生，该类模型能够依据视觉感知信息与语言指令输出机器人动作指令。此类模型融合了感知模块(如 ViT、ResNet网络)、基于大语言模型实现的语言理解模块，以及负责底层控制信号、高层行为规划输出的动作生成模块，让机器人可在各类环境中完成多样化、具备泛化能力的作业行为。正因如此，视觉语言模型与视觉-语言-动作模型被大量集成至具身智能系统中，借助场景解析、目标导向推理、语言驱动执行以及人性化交互机制，为系统的环境感知、任务规划、指令遵从与人机交互功能提供底层支撑。

尽管视觉语言模型、视觉语言动作模型具备颠覆性的应用潜力，将二者嵌入具身智能系统会带来严峻的安全难题。运行于真实物理场景中的机器人本身就属于安全关键系统。一旦系统出现任意一类故障，例如对视觉场景、语言指令产生误判、输出危险的动作序列、推理时延过高，或是易遭受对抗操控攻击，均会引发严重后果，轻则造成财产损毁、任务失败，重则引发人身伤害。大模型本身具备概率化输出特性，且决策过程普遍存在黑箱不可解释问题，进一步加剧了各类安全隐患，难以保障系统运行的可靠性与可预测性。

本综述围绕视觉语言模型与具身智能的交叉领域，全面梳理该方向核心安全问题，重点剖析模型幻觉、数据伪造、隐私泄露、对抗攻击以及人机交互安全五大模块。文章详述了视觉语言模型现阶段的落地应用模式，系统分析了该类模型诱发的各类安全风险，同时探究其本身用于安全防护的正向价值。与此同时，本文阐释了视觉语言模型所具备的语义锚定、多模态对齐、上下文推理等能力，如何主动提升具身系统的安全性与决策可解释性。行文全程融入公平性、责任界定、人类信任度等维度的伦理问题分析。本文通过凝练出一批具备较高研究价值的前沿方向，以期构建安全、稳定、可信的视觉语言模型驱动型具身智能系统，推动具身智能领域规范化、严谨化的科研发展。

第2章首先阐述视觉语言模型在具身智能系统中的集成方式，重点介绍其在感知、规划、指令解析与人机交互环节承担的功能。第3章继而分析系统在可靠性、鲁棒性以及非预期行为方面显现的各类新兴安全风险。在此基础上，第4章依托视觉语言模型自身在上下文理解、多模态推理层面的固有优势，梳理了各类风险缓解方案。第5章进一步探讨更广范畴下的伦理问题，涵盖责任划分、决策透明性与人的监管机制。第6章提炼核心研究观点并指明未来研究方向，第7章对全文进行总结。总而言之，视觉语言模型的嵌入虽催生了全新的安全与伦理问题，也为打造更智能、行为合规可控的具身智能系统提供了广阔的发展前景。本文后续章节的整体架构如图1所示。

图1 具身智能中视觉语言模型集成方案与安全防护策略总览