文章总结： 本文探讨具身智能产业通过共享智造模式构建安全生态体系，强调数据驱动、模型约束、标准规制、知产护航四维协同治理。文章指出产业面临数据泄露、模型失控、标准缺失等风险，提出建立统一数据治理规则、强化模型全生命周期管控、完善标准体系及知识产权保护机制。建议通过政府引导、企业主体、多方参与的治理架构，以及共享平台建设和场景试点，推动具身智能安全规模化落地。 综合评分： 78 文章分类： AI安全,解决方案,安全建设,技术标准,供应链安全

专题·具身智能安全 | 以“共享智造”构建具身智能产业生态安全体系，推动可靠规模化落地

原创

王奇锋 王奇锋

中国信息安全

2026年4月2日 18:19 北京

王奇锋

江西省政协委员、冠英科技集团董事长、赣州市智能产业创新研究院名誉院长

人工智能与物理世界深度融合，催生了具身智能这一颠覆性未来产业。作为继移动互联网之后重构全球产业格局的核心载体，具身智能以“感知—决策—执行—反馈”闭环为核心，打通算法、算力、数据、硬件、场景全链条，是新质生产力的典型代表。面向“十五五”规划前瞻布局，需加快培育具身智能产业，打造新的经济增长点。工信部正式成立全国人形机器人与具身智能标准化技术委员会（以下简称“标委会”），标志着我国具身智能产业迈入“规则先行、标准引领、安全托底”的规范化发展新阶段，为规模化落地筑牢制度根基。

当前，具身智能产业呈现出三大鲜明趋势：一是技术路线从单点突破转向系统协同，核心零部件、整机、算法、场景加速深度融合。二是产业形态从企业单打独斗转向生态联营，产学研用金多方协同成为发展常态。三是发展重心从技术验证转向可靠落地，安全、合规、可控成为产业竞争的核心门槛。然而，产业高速扩张的背后，安全风险与治理困境日益凸显：多模态数据跨域流转暗藏泄露与滥用隐患，大模型嵌入物理实体引发可控性与伦理风险，接口不统一、规范不健全大幅抬高产业协同成本，知识产权权属不清、侵权频发持续制约创新活力。

具身智能绝非资本炒作的“概念噱头”，更不是单一企业的“技术展示”，而是横跨制造、信息、服务、安全等多领域的复杂生态系统。“共享智造”是面向具身智能全产业链的专业化整合模式，区别于传统通用型工业互联网平台，聚焦具身智能“软硬融合、虚实交互、多主体协同”的独有产业特性，旨在通过“资源共享、能力协同、安全共筑、规则先行、利益共赢”的运行模式，推动数据、模型、算力、制造能力、场景等核心要素在产业生态内合规、高效、可信地流通共享，以此破解协同“瓶颈”、释放数据价值、筑牢产业安全防线。

一、具身智能产业发展现状与安全治理刚需

当前，具身智能产业已步入规模化落地关键窗口期，但其与物理世界深度交互的特性，也带来了前所未有的新型安全挑战，强化安全治理成为产业行稳致远的紧迫任务。

（一）具身智能全面进入规模化落地窗口期

从顶层设计来看，我国已构建“国家规划+部委统筹+地方落地”的三级政策支撑体系。“十五五”规划将具身智能纳入未来产业重点布局，明确提出探索多元技术路线、典型应用场景、可行商业模式与市场监管规则；各地纷纷围绕开源创新、标准研制、安全伦理、生态培育等方面加大政策扶持力度。从产业实践来看，具身智能已在工业制造、特种作业、民生服务、科研探索等场景实现落地应用：工业领域，具身智能机器人助力精密装配、柔性生产、智能运维；在特种领域，机器人替代人工完成消防救援、核电巡检、深空探测等高危作业；在民生领域，养老护理、家政服务、物流配送机器人逐步走进大众生活。从产业链布局来看，我国已形成从核心零部件、整机制造、算法模型到系统集成、场景应用的完整链条，专精特新企业与龙头企业协同发力，产业规模实现快速扩张。

图1 冠英科技公司的AI训推中心里，机器人在辅助操作者完成作业

（二）安全风险凸显，亟须靶向治理

具身智能产业链条长、参与主体多、物理交互深，安全风险贯穿人工智能技术“数据、模型、场景”全生命周期，呈现出“全域覆盖、交叉叠加、复合型”的突出特征。

与此同时，“共享智造”模式下多主体协作、跨域资源流转的特性，进一步放大了数据权属、模型管控、标准适配等环节的风险隐患，亟须构建定制化、全流程的治理方案。

一是数据安全风险。具身智能设备搭载多模态传感器，日均采集海量环境、行为、工艺数据，其中涵盖个人隐私、商业秘密、工业敏感信息等核心内容。数据在采集、传输、存储、共享、标注、销毁全流程均面临泄露、篡改、非法交易、越权使用风险；共享模式下数据权属不清、边界模糊，极易引发跨主体安全事件。

二是模型可控风险。大模型作为具身智能的“大脑”，模型黑箱、对抗攻击、偏见传导、自主决策失序等问题尤为突出。模型在物理场景中一旦失控，极易引发人身伤害、设备损坏、生产中断等实体安全事故；开源模型无序扩散带来恶意篡改、非法商用风险，直接威胁产业创新根基。

三是标准缺失风险。当前，具身智能标准体系尚不完善，基础接口、测试评价、安全规范、伦理准则不统一，导致企业协同成本高、产品兼容性差、市场准入无明确依据。标委会成立后虽加快标准研制进度，但标准落地验证仍需周期，产业整体处于“边发展、边规范”的过渡阶段。

四是知识产权保护不足风险。具身智能涉及算法、软件、硬件设计、数据集、工艺方法等多类知识产权，权属界定流程复杂。协同创新过程中，开源与保护边界模糊、侵权取证难、维权成本高，核心技术与数据集遭非法盗用，严重挫伤企业创新积极性。

（三）共享智造成为破解痛点的必然选择

具身智能产业的“技术复杂性、场景多样性、生态开放性”，决定了传统封闭研发、独立制造的模式已难以为继。共享智造以“能力开放、资源共享、数据合规、利益绑定”为核心要义，整合产业链上下游研发、制造、数据、场景、服务等各类资源，实现降本增效、协同创新的发展目标。

一是实现资源共享。打破企业间数据与资源壁垒，共享训练数据、测试场景、制造产线、算力平台，切实降低中小企业创新门槛。二是严守数据合规。建立统一的数据治理规则，实现数据“可用不可见、可控可追溯”，充分释放数据要素价值。三是推进安全共筑。凝聚多方力量参与安全治理，构建覆盖全生命周期的安全防线，提升生态整体抗风险能力。四是推动标准共制。以标委会为核心平台，联合企业、科研机构共同制定行业标准，推动标准与产业发展同步演进。

共享智造并非简单的资源拼凑整合，而是“安全打底、规则先行、协同共赢”的新型产业组织形态，是具身智能从“技术可行”迈向“规模落地、安全可靠”的必由之路。

二、共享智造模式的四维协同治理体系

在共享智造模式框架下，具身智能产业生态安全体系依托“数据驱动、模型约束、标准规制、知产护航”四维协同发力，四者构成“基础层：数据驱动（生产要素）—核心层：模型约束（决策中枢）—规则层：标准规制（统一规范）—保障层：知产护航（激励机制）”的递进闭环体系，全方位推动具身智能产业安全、合规、高效发展。

（一）数据驱动：筑牢共享智造的价值底座与安全底线

数据是具身智能的核心生产要素，也是共享智造的价值源泉。数据驱动的核心目标，是在严守安全合规底线的前提下，实现数据高质量供给、全生命周期治理、跨域可信共享。

一是构建高质量数据集体系。对标标委会相关标准要求，搭建场景化、标准化、高质量数据集，统一数据采集、标注、清洗、核验规范，破解行业数据“散、乱、差、缺”难题。推动工业、民生、特种场景数据分类汇聚，打造覆盖多任务、多环境的数据集底座。二是落实全生命周期数据安全治理。建立“采集合规、传输加密、存储隔离、使用可控、销毁可溯”的全流程治理机制。运用联邦学习、隐私计算、差分隐私等前沿技术，实现数据“可用不可见”。三是健全数据权属与价值分配机制。明确数据所有权、使用权、收益权边界，规范数据知识产权登记与确权流程，严格区分个人隐私数据、商业数据、公共数据的管理细则，破解企业“不敢共享、不能共享、不愿共享”的痛点。建立科学的数据定价、交易、收益分配规则，保障数据提供方合法权益，激发全社会数据供给积极性。四是推动工业数据与场景数据深度融合。打通零部件制造企业、机器人本体企业、算法企业的数据壁垒，将工业工艺、设备状态、场景需求数据转化为模型训练优质资源，以数据驱动算法迭代、硬件优化、场景适配，全面提升具身智能落地实效。

（二）模型约束：守住物理交互的可控红线与伦理底线

模型是具身智能的决策核心，嵌入物理实体后，其“可控性、安全性、可解释性”直接关系到人身与财产安全。模型约束以“安全可控、伦理合规、可解释、可审计”为核心目标，构建全流程模型治理体系。

一是强化模型全生命周期安全管控。覆盖模型训练、验证、部署、迭代、下线全流程，建立模型安全测试、风险评估、漏洞检测常态化机制。严防对抗样本攻击、模型窃取、后门植入等安全威胁，探索建立高风险场景模型强制认证机制。二是筑牢物理交互安全硬约束。针对人形机器人、特种机器人等实体设备，设定力控、速度、路径、决策边界硬性指标，确保模型输出完全符合物理安全规则。建立紧急停机、人工接管、故障自检三重保障机制，坚决杜绝自主决策失控引发实体伤害。三是推进模型可解释与伦理合规。推动可解释人工智能技术在具身智能领域的落地应用，破解模型黑箱难题；建立全流程伦理审查机制，防范偏见、歧视、违规决策行为，确保模型行为符合人类价值观与法律法规要求。四是规范开源模型管理。鼓励安全合规的开源创新，明确开源模型使用边界、责任界定、溯源要求；搭建开源模型安全检测平台，严防恶意开源模型扩散蔓延，维护健康有序的模型生态。

图2 冠英AI小脑无人工厂中，具身机器人自主完成“机器人造机器人”

（三）标准规制：划定产业发展的统一航道与竞争规则

标准是产业成熟的重要标志，也是安全治理的核心基础。标委会的成立，为标准规制搭建了权威统筹平台。标准规制以“统一接口、规范行为、保障安全、促进协同”为核心，构建“基础共性+关键技术+安全合规+应用场景”四位一体标准体系。

一是完善基础共性标准。统一行业术语定义、接口协议、数据格式、硬件接口，破解产品不兼容、协同成本高的行业痛点。加快重点标准立项与研制，为产业链上下游互联互通奠定坚实基础。二是制定关键技术标准。围绕感知、决策、执行、智算等核心环节，制定统一的技术要求、测试方法、基准评价标准，规范技术路线选择，全面提升产品可靠性与稳定性。三是健全安全合规标准。聚焦数据安全、模型安全、物理安全、伦理安全，制定风险防范、检测认证、应急处置专项标准，明确产业安全底线与市场准入门槛。四是细化应用场景标准。针对工业制造、民生服务、特种作业等细分场景，制定场景适配、安全操作、服务质量专项标准，推动具身智能规模化、规范化落地。

（四）知产护航：守护协同创新的核心权益与动力源泉

知识产权是具身智能企业的核心资产，也是共享智造行稳致远的法治保障。知产护航以“保护创新、界定权属、规范交易、便捷维权”为目标，构建全链条知识产权保护体系。

一是完善知识产权多维布局。引导企业围绕算法模型、硬件设计、数据集、工艺方法、系统软件等核心领域，开展专利、软著、商业秘密、数据知识产权全方位布局，构筑坚固的知识产权保护壁垒。二是明晰协同创新权属界定。针对联营开发、开源共享、数据合作等创新模式，提前约定知识产权归属、使用范围、收益分配细则，从源头规避权属纠纷。三是建立快速维权与侵权防控机制。依托知识产权行政与司法双重保护，搭建具身智能领域快速审查、快速确权、快速维权绿色通道；运用区块链、数字水印等技术，实现知识产权溯源取证，严厉打击侵权假冒行为。四是推动知识产权转化运用。搭建专业化知识产权交易平台，促进专利、数据集、算法等知识产权市场化高效流转；鼓励知识产权质押融资、证券化，盘活企业创新资产，全力支撑企业创新发展。

三、共享智造模式落地实施路径

为确保上述具身智能产业生态安全的目标扎实落地，其具体实施路径需从以下四个方面协同推进。

（一）构建“政府引导、标委会统筹、企业主体、多方参与”的治理架构

在政府层面，完善配套法律法规与政策支持体系，强化安全监管、标准推广、知识产权保护，搭建公共服务平台，营造公平竞争、安全有序的产业发展环境。在标委会层面，统筹推进标准研制、测试认证、体系完善工作，推动国内标准与国际接轨，提升我国产业国际话语权。在企业层面，严格履行安全主体责任，构建内部数据安全、模型可控、标准合规、知识产权全流程管理体系，主动深度参与生态协同。在社会层面，科研机构提供硬核技术支撑，第三方机构开展专业安全检测、认证评估，行业协会强化自律引导，凝聚多方合力构建共治格局。

（二）打造“数据可信、模型可控、标准统一、知产清晰”的共享智造平台

以产业链龙头企业为牵引，联合中小企业、科研机构、金融机构，搭建共享智造平台部署两级系统：一是部署在设备侧的边缘智控终端，可用于连通机器设备，实现工业数据采集、存储、清洗、运算等功能，并支持基于模型的远程、智能、自动控制机器。二是部署在企业及政府私有云侧，带有算力资源、应用系统、人工智能模型训推系统的工业互联网人工智能一体机。

此外，该平台旨在实现四大核心功能：一是数据共享，通过接入隐私计算与联邦学习技术，实现跨主体数据合规共享，并提供数据集标注、治理与交易服务。二是模型共享，提供安全可控的模型调用、测试与部署服务，并开展模型安全检测、伦理审查与风险评估。三是标准服务，提供标准查询、宣贯、培训及测试认证服务，以推动标准落地实施。四是知识产权服务，提供涵盖产权布局、申请、维权与交易的“一站式”服务，以保护创新权益。

（三）推进全场景安全试点，形成可复制可推广模式

可选择工业制造、养老服务、消防救援等典型场景，开展“共享智造+生态安全”试点：一是工业制造场景。推动制造企业、机器人企业、算法企业实现数据与能力共享，以标准统一接口，以数据驱动优化，以知识产权保护创新，最终实现柔性生产、降本增效与安全可控。二是民生服务场景。聚焦养老、家政等领域，强化数据隐私保护与模型伦理约束，制定服务安全标准，旨在提升用户信任度。三是特种作业场景。突出物理安全与应急处置，通过建立严格的模型约束与安全认证机制，保障其在消防救援等高危环境中的可靠运行。

（四）强化技术支撑与人才保障

紧盯产业安全短板，在关键技术攻关与复合型人才培养上双向发力，筑牢安全基石、驱动产业可持续发展。一方面，强化关键技术支撑，加大数据安全、隐私计算、可解释人工智能、模型安全、区块链溯源等核心技术研发投入，为生态安全提供坚实工具与能力保障；另一方面，强化专业人才保障，着力培育横跨人工智能、机器人、信息安全、知识产权、标准法规等多领域的复合型人才，为产业高质量发展提供持久智力支撑。

四、结 语

具身智能作为“十五五”重点培育的未来产业，是人工智能与实体经济深度融合的核心载体，正迎来规模化落地的重大历史机遇。共享智造精准契合产业协同创新需求，是实现生态共赢、安全可控的新型智能经济形态。

展望未来，随着标委会标准体系逐步完善、数据安全治理持续深化、模型可控技术不断突破、知识产权保护全面加强，我国具身智能产业将以共享智造为纽带，高效整合全产业链资源，构建安全、可靠、开放、共赢的新产业生态模式，稳步推动我国从具身智能产业大国迈向产业强国。

（本文刊登于《中国信息安全》杂志2026年第3期）

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：中国信息安全 王奇锋 王奇锋《专题·具身智能安全 | 以“共享智造”构建具身智能产业生态安全体系，推动可靠规模化落地》