人形机器人快速接近，安全伦理问题如何解决？

2026世界机器人大会刚刚结束，机器人们不仅展示了舞蹈和翻跟头等炫酷才艺，还展现了在实际应用场景中的新动向。《2026年人形机器人产业发展报告》指出，今年上半年，中国出货的人形机器人超过了4万台，占据全球市场的97%。

随着技术的快速发展，伦理和安全问题也随之而来。8月24日，由全国重点实验室主办、828巨人港支持的人工智能与机器人科技伦理及安全治理交流会在日报社举行，行业专家汇聚一堂，针对伦理治理的关键问题进行了深入讨论，以促进产业的安全与健康发展。

当机器人从“表演”走向“实操”，面临的新挑战是什么？

传播内容认知全国重点实验室副主任李君指出，具身智能是新生产力的重要引擎，同时也是实体经济与数字经济深度融合的支柱。今年2月，中国发布了首个具身智能和人形机器人标准体系（2026年版），显示出在创新和安全方面的坚定决心。

然而，技术更新的速度越快，治理所面临的问题就越复杂。结合环境感知、认知理解、自主决策与物理执行能力的具身智能，带来了全新的科技伦理风险。

李君表示：“如何在真实用户与机器人互动中审核内容的安全、界定人机合作的责任，以及界定家庭、学校和医院等空间的数据采集界限，都是亟待研究的问题。”

在这样的技术背景下，人文社科领域的专家快速从价值观入手，展开讨论。

复旦大学新闻学院的李良荣教授明确表示：“科技伦理关注的核心是安全，但更重要的是公众的安全。”他指出，科技伦理不仅要关注安全的基本问题，还要注重公众安全，要明确AI发展的规范，同时普及技术的双面性，引导社会保持理性思考。

暨南大学国际传播研究院院长陈昌凤谈到，人形机器人赋予人工智能“社会身体”的能力，这带来了三重新的治理边界：其一，身体界限上，人机的物理互动涉及距离、力量等新约束；其二，空间界限上，机器人进入家庭带来了隐私的新挑战；其三，关系界限则是拟人化设计引发身份混淆和情感误导的可能。

她强调：“人形机器人的到来改变了人类与机器的关系，治理应当关注身体安全、空间隐私与关系伦理。”

中国大学新闻学院的彭兰教授警示，未来大型模型和智能体极有可能成为信息获取的重要工具，因此治理的焦点应从传播渠道转向算法和数据源。她建议，构建全国性的新闻数据库，由权威机构来保障信息的真实和有效。

上海社会科学院互联网治理研究中心的方师师以数据显示了情感交互的风险：2024年中，有13.5%的年轻网民愿意向AI倾诉，而26%的大学生在情绪低落时倾向于寻求AI的安慰。“但AI只能作为情感的缓解，而不是归宿。”她指出，应防止过度依赖技术，但这并不妨碍其价值，关键在于确保“技术可以补充，而非替代人际联系”。

在认知安全与物理安全方面，如何构建保护机制？

如果社科研究为技术发展提供了价值引导，那么技术创新则是伦理原则落实的重要基础。

与会的技术专家普遍认为，有必要将安全基因深植于算法、硬件和系统的各个环节，推动车从“事后应对”到“预防机制”的转变。

哈尔滨工业大学的单既阳书记提出了“为具身智能立心”的理念。她介绍，哈工大依托相关重点实验室，构建了技术验证和学术支持的综合体系，专注于具身交互、行为规划和执行等关键技术，实现了具身智能“大脑”技术的突破和实际应用。

她补充说：“技术越强大，融入生活的越深，就越需要明确界限，要掌握在充满敬畏之心的人手中。”

中国科学院自动化研究所的赫然研究员指出，当前机器人依然面临“身智隔离”的问题，因此，机器人安全的核心是具身模型的内在安全。他建议，将幻觉检测技术与价值对齐机制结合，确保模型在训练阶段吸收伦理规则，并延展到具身交互中的指令和行为意图的识别，建立相应的伦理风险分类和管控标准，以防止具身智能的风险失控。

中国科学院大学的齐洪钢教授表示，具身智能是工科和社会科学的交叉领域，需要多学科专家共同协作。他强调，面对技术迅速迭代的形势，安全治理应与技术发展并行，针对医疗、自动驾驶等高风险领域实施更严格的规范，促进日常场景的创新，实现安全与发展之间的动态平衡。

北京航空航天大学副院长徐东则提出，要建立分类、定级和管控的闭环治理体系。风险分类应从单一维度转向多维交叉，考虑到风险来源、影响对象、应用场景及后果；风险分级不能仅依赖产品形态，还需结合发生的概率、严重性和人机接触强度等因素建立评估矩阵；对于不同风险等级，应采取相应的管理强度，高风险场景应加强准入认证和失效保护，而低风险场景可以简化流程。

他表示：“评估具身智能应用，不只是关注其能力极限，也要重视安全的底线。”

在企业实践与行业共识的联结中，共治之路该如何开拓？

伦理治理绝不是纸上谈兵，必须落实到产业实践的每个环节。与会的企业代表分享了前线探索的经验，展示了将伦理要求转化为可执行规范的路径，并反映出行业协同治理的紧迫性。

优必选的副总裁邓峰表示，优必选在业界率先搭建了科技伦理治理管理体系的1.0版本，探索了治理实践的方法论，并推动形成行业共识。他指出，企业应为第一责任主体，确保资源投入，建立覆盖产品全生命周期的伦理治理。他还提到，人形机器人面临具身类、拟人化和人机关系三大风险，应防范用户的过度“情感依赖”，也关注其他社会关系风险。他建议，政府、协会、学术界和企业需协作，政府设定规则底线，协会进行测试和评价，高校提供理论方法，企业沉淀实践经验，共同推动标准的落地。

百度的公共事务总监徐华在数据治理方面提出三点建议：首先，确保源头的合规性，建立AI专用的数据准入和清洗机制，并进行分类管理；其次，全链条的柔性管控，利用隐私计算和数据沙箱等技术实现数据的“可用不可见”；最后，建立机制以释放数据价值，形成采集、治理、训练、应用与反馈的闭环，实现数据价值的倍增。她还补充称，现阶段的伦理治理缺乏强制性，建议创新激励机制，引导企业主动采取行动。

灵心巧手的联合创始人左家平认为，具身智能时代的数据必须扎根于真实的物理场景，而不仅限于模拟环境。她建议进行整体规划，建设差异化的数据采集场景，以促进基础数据的共享与复用。在治理方面，她建议分类细化治理框架，明确组织角色分工，构建多元的规则组合和配套的评价机制，使治理成为产业发展的“安全带”。

墨芯AI的刘俊延总结治理的底线为“四不四要”：AI必须遵守“不伤人、不骗人、不拍板、不甩锅”四条红线，而数据则需满足“有权、可信、可控、可删”四项标准。他指出：“伦理安全从未是人工智能发展的障碍，而更像是道路两旁的护栏。护栏设稳了，产业发展才能更加稳健。”

绿盟科技集团的AI安全专家司志凡从攻防的角度补充了安全治理的维度。他强调，要以攻防思维和默认为不安全的底线思考，深入分析数据采集、处理、传递和存储的风险，强化源头治理和分级管控，以有效抵御数据污染和诱导攻击，确保伦理与安全机制正常运转。

在此次交流会上，传播内容认知全国重点实验室、哈尔滨工业大学、中国科学院大学、北京航空航天大学与优必选科技共同发起了《人形机器人伦理治理自律倡议》，明确提出六个行动准则：坚持至上以服务人类福祉，规范内容输出以维护认知安全，坚持智能向善以塑造人与机器的可信关系，确保公平普惠以保护特定群体，强化全生命周期管理以坚持责任创新，以及坚持协同共治以凝聚行业共识。倡议呼吁整个行业共同致力于道德科技，构建可信、负责任的人形机器人产业生态。