智能体“越界”：如何回应具身智能 的新挑战？_风闻

今年2月，北京市发布《具身智能产业培育行动计划（2025-2027年）》，提出三年内培育千亿级产业集群，推动智能体在工业、医疗、家庭等场景的规模化应用。具身智能技术作为人工智能领域的重要分支，正逐渐成为与各行各业深度融合的创新驱动力，其相关应用快速扩展至社会经济的各个层面，推动生产力的跃升和生活方式的变革。伴随着技术的快速发展，具身智能在感知与认知、学习与泛化、安全性、隐私保护以及人机关系等多个方面都面临着挑战。探索分层治理的路径框架，确保技术发展与法律治理同步推进，对我国具身智能技术的健康发展和产业竞争力的提升具有重要意义。

具身智能引发的涟漪

（一）数据隐私危机。相比传统数据收集，具身智能设备收集方式更加隐蔽和难以监管，且并不总是基于用户的明确同意，可能在未经许可的情况下进入、拍摄他人私密空间，公开他人私密活动，处理他人个人信息，进而将隐私威胁转变为实害结果。同时，具身智能设备依赖实时数据传输，易成为网络攻击目标，其安全防护存在隐患。例如，某品牌家用机器人因系统存在严重漏洞，黑客可轻易入侵并监控镜头。此类事件暴露了数据在传输与云端存储中的双重风险，既可能被拦截篡改，也可能因集中存储成为攻击“靶心”。

（二）责任归属难题。当具身智能体引发损害时，开发者、使用者、运营方的责任划分模糊。以特斯拉自动驾驶事故为例，车主指控系统缺陷，企业则归咎于驾驶员操作不当，传统法律中的过错责任原则难以覆盖智能体自主行为的复杂性。此外，具身智能侵权还可能引发算法责任、数据责任等新的责任形态，如果存在算法歧视或错误，导致具身智能体做出侵权行为，算法开发者是否应该承担相应的责任？对于数据的收集、使用和管理过程中出现的问题，相关主体又该如何承担责任？

（三）实体侵害风险。相比生成式人工智能，具身智能体可以自主行动并与环境产生互动，如果遭受病毒、木马攻击，或者智能体自身决策失误，产生错误的物理交互行为，可能引发人身伤害、财产损失，例如，服务机器人操作失误、自动驾驶事故、生产事故等，机器伤人该如何防护，成为亟需解决的重要问题。

（四）伦理道德困境。具身智能的决策可能因数据偏见导致歧视，歧视决策以及基于决策产生的行为和结果，可能侵犯他人人格权、公平交易权、知情权、选择权等权利。例如，人形机器人在医疗、教育、家庭等敏感领域的应用，可能引发对人类情感的不当操纵、对儿童和老年人的不当影响等问题。算法歧视还可能加剧社会不平等，导致某些群体在就业、教育等方面受到不公正对待。在缺乏统一伦理准则的情况下，企业和社会各界在技术应用中的道德风险难以得到有效管控，不仅影响技术的健康发展，还可能引发公众对技术的不信任和抵触情绪

分层治理的先行探索

具身智能技术的治理需要兼顾创新激励与风险防范，应从“法规—监管—技术—伦理”4个层次构建治理框架。

**（一）法规先行，为智能体划清“责任边界”。**基于ISO 13482（服务机器人安全要求）等规范，推动制定具身智能安全标准。健全贯穿事故调查、技术鉴定、证据收集和质证等环节的责任认定程序。通过规制具身智能产品、服务和系统的透明性与可解释性，破除算法黑箱，确保事故原因可追溯。针对具身智能自主决策引发的损害，可借鉴德国《自动驾驶法》经验，探索“AI责任保险”机制，要求企业按技术风险等级缴纳保费，同时设立政府主导的风险补偿基金，用于无法归责时的救济保障。

**（二）创新监管，推动形成多元共治格局。**建立分级分类监管机制，定期对具身智能体的数据安全状况进行检查和评估。加强行业自律，建立严格的数据最小化收集原则，限制非必要数据采集，探索建立人形机器人隐私保护行业联盟，定期开展行业自律检查，对违反隐私保护规定的企业进行通报和处罚。采用“监管沙盒”模式，允许企业在可控环境中试错，引导企业查找问题、改进设计、降低风险。扩大公众参与，推动建立AI影响社会听证制度，开展数据安全与AI伦理教育，提升公众风险意识，强化治理韧性。加速AI监管工具（例如，中国信通院的“智御”大模型、差分隐私技术等）研发推广，实现动态合规监测，构建AI赋能个人信息保护新范式。

**（三）技术赋能，助力破解数据安全难题。**促进数据标准化建设，推动制定统一的数据标准和规范，提高数据的互操作性和可复用性；建立数据质量评估体系，定期对数据集进行评估和优化，确保数据的真实性，通过构建高质量数据集，有效减少仿真数据与实际数据之间的差异，提高具身智能技术的可靠性和安全性。加强数据隐私保护技术的研究，确保数据在流通和使用过程中的安全性和合规性；增加用户知情权和控制权，提升数据处理透明度，对于敏感数据进行本地存储与匿名化处理，避免云端集中泄露风险。发挥区块链存证技术优势，赋予电子数据自我验真功能，通过减少主观干预增强电子证据的客观性，保障电子证据还原案件事实的完整性，为具身智能责任认定提供技术范本。

**（四）伦理约束，为高风险场景“精准扎篱”。**推动建立政府、行业、学界和公众等多方参与的伦理审查机制，确保技术应用的合规性和伦理性。针对技术风险等级差异，率先在医疗、交通、政务等领域划定“红线”，实施强制性审查，必要时附加人工干预机制。例如，福田在全国首创的《政务辅助智能机器人管理暂行办法》明确规定，每个数智员工必须配备“人类监护人”，为技术发展筑牢了责任底线。推动制定具身智能行为准则，约束其自主决策边界，禁止完全替代人类核心权益的场景（如情感陪伴机器人不得替代法定监护人职责）。