随着具身AI机器人与智能移动载体的技术成熟，它们正快速进入公共与家庭场景，大幅改变了我们的工作与生活模式。然而，这种高度自主、能与物理世界互动的设备，一旦面临安全威胁，其后果将远超传统的网络攻击。

VicOne LAB R7实验室负责人张裕敏对此发出警示，强调业界对机器人安全的理解仍处于初阶阶段，许多厂商甚至将具高风险的远程控制功能视为产品“功能”的一部分，而非安全漏洞。

为此，VicOne LAB R7实验室借由此次受访的机会，对外公布一份详尽的安全风险检核表包括：《具身AI智能移动载体安全风险检核表》（以下简称《安全检核表》），以及《具身AI智能移动载体延伸相关领域安全风险检核表》（以下简称《安全检核表2》），目的就是希望可以为整个机器人产业链、企业甚至个人用户，提供一套确认安全风险的基本核实基准。

张裕敏明确指出，这份检核表应被视为一个确认安全风险的基础清单，所有列出的项目都应该是安全检核的基本项目。

他更表示，这张检核表堪称“全球第一份”针对机器人所推出的安全检核表，希望可以做到抛砖引玉的效果，借此引领社会大众能够正视具身AI机器人带来的全面挑战。

针对机器人本体，从硬件底层到智能核心的深度验证

针对具身AI智能移动载体本身的安全，VicOne LAB R7实验室公布的《安全检核表》，已经涵盖了从最底层的硬件芯片到最上层的AI模型，要求进行多达数十项的严格检查。

张裕敏认为，从产业到个人，若要引进具身AI机器人或相关智能移动载体时，都可以参考检核表的具体项目做逐一查验。

针对在最底层的硬件层（Hardware Level），进行安全检查必须深入到芯片与传感器。

为了防范恶意固件植入与后门，《安全检核表》则要求必须验证芯片安全启动（Secure Boot）、硬件加密模块（HSM/TEE），能否抵御旁信道攻击（Side-Channel Attack），通过电力分析、电磁辐射或时间串行分析，测试是否泄露密钥或模型资讯。

此外，传感器安全的验证，如模拟假信号攻击（GPS spoofing）或传感器注入，也是确保机器人不会被欺骗而做出错误行为的关键。

向上推进到固件层与操作系统层，检核的重点是系统完整性与权限隔离。《安全检核表》要求必须对固件进行严谨的签章验证，并模拟中间人攻击，以确保OTA更新的过程中不会被恶意篡改。

在操作系统层面（如Ubuntu、Yocto或RTOS）上，则要求定期进行操作系统程序修补（OS Patch）与软件升级（Update），落实root/sudo权限管控，以及全面的安全加固（Hardening），以防范权限提升攻击。

在机器人中介层，特别是广泛采用的ROS/ROS2机器人操作系统，安全挑战尤其严峻。

由于ROS1默认无安全机制，任何知道Master URI的节点都能连接，造成未授权节点恶意指令注入或数据窃取。

因此，《安全检核表》要求必须激活DDS-Security，验证ROS/ROS2节点验证与访问控制，确保节点间的通信使用TLS加密信道，并测试DoS防护，防止恶意节点发布大量消息阻断控制信号。

至于最上层的AI模型层，张裕敏认为，重点就是要防范针对VLA/VLM模型的攻击。对于具身AI机器人的智慧核心，即VLA/VLM模型层，《安全检核表》提出了专业化的检查项目，因为攻击者不再需要入侵传统的IT系统，而是直接锁定模型的逻辑和认知。

《安全检核表》强调，必须对模型进行完整性验证，包含对签章和Hash（散列值）的验证，并进行严格的提示词注入攻击（Prompt injection）的测试与安全策略检查。因为这种攻击手法，允许黑客通过恶意提示词，造成模型任务误导或资讯泄露。

此外，由于VLA/VLM具备多模态特性，必须进行跨模态对抗攻击测试（例如形象与语言的组合攻击），以确保模型不会因对抗样本而做出错误判断。

另外，为了保护开发团队的知识产权，《安全检核表》还要求进行模型旁信道攻击（Side-channel Attack）测试，通过功耗或缓存分析，测试是否能从运算时推测模型权重或输入。同时，必须参考OWASP ML Security Top 10与LLM Top 10等常见的风险，以应对不断变化的AI威胁。

在云计算层（Cloud Services）方面，其要求全面检测API安全性，并落实严格的“最小权限原则”（IAM身份访问管控政策测试），以避免账号窃取和横向移动。这对于那些将AI算力或数据日志传输到云计算的机器人来说，是数据保护的生命线。

生态圈延伸，也需远程管理、云计算与手机的风险链

具身AI机器人的安全不仅限于载体本身，更扩展到其运维的整个生态系统。

张裕敏表示，该实验室推出的《具身AI智能移动载体延伸相关领域安全风险检核表》（《以下简称安全检核表2》）也同样专注于这些外部连接带来的可能风险。

至于在Fleet Mgmt层（远程舰队管理/多机协作）方面，由于这类系统可以同时控制大量的机器人，一旦被黑客入侵，后果不堪设想。《安全检核表2》便要求验证远程控制与任务派发的权限管理，以防范C2攻击（Command and Control，命令与控制）。

更重要的是，必须具备安全的OTA和软件更新管理流程，包括签章验证、Staged Rollout（逐批推送）以及回滚机制（Rollback），以避免恶意更新导致整个设备fleet一次性失效。

至于作为控制端的手机App层，检查项目则包括App数据访问安全（防止机密敏感数据明文存储）、通信加密（防止消息拦截或MITM中间人攻击），以及强化身份验证（如MFA多因素验证、硬件Token）。

从“有做”到“做对”，安全检核是必要共识

当前国际缺乏针对具身AI的统一法规或安全标准，虽然目前有ISO 10218-2或IEC 62443等标准存在，但皆不足以应对具身AI的复杂性。张裕敏认为，台湾应该要有机器人安全的标准或法案出来，厂商才能符合相关要求，进而让产品选用有依据。

在法规尚未完善之前，这份《安全检核表》便是该实验室从安全角度出发，建议产业可以主动采用的自律的安全检核依据。张裕敏强调，“即便有通过验测还是有风险，但还是比什么都没有做要好”。

这意味着，虽然安全风险永远无法完全消除，但至少通过这份《安全检核表》，各界能够厘清攻击的各个层面，避免黑客从最基本的环节轻易突破防线，确保具身AI机器人在进入公共与家庭生活时，其带来的福祉能远大于潜在的威胁。