2025全球开发者先锋大会：具身智能技能大赛展现多元应用与安全挑战

电池续航支撑起一场别开生面的马拉松比赛；挥舞钢铁之拳，在搏击赛场上展现运动控制能力……今年上半年，一系列具身智能赛事频频吸引观众目光。下半年，智元机器人交付第5000台通用具身机器人，优必选启动量产交付……具身智能已全面迈入规模商用阶段。

那么，具身智能究竟能在哪些场景落地？距离安全进入日常生活还有多远？答案或许就在12月12日开幕的2025全球开发者先锋大会暨国际具身智能技能大赛（以下简称GDPS 2025）上。

机器人插花

勇闯“火焰山”

步入张江科学会堂一层，首先看到的是数十台形态各异的具身机器人，正在进行动态演示；参观者对着摄像头热情互动，远程操控灵巧机械臂比出俏皮“耶”手势；中央矗立的玻璃柱内，人形机器人宛如精心陈列的“未来标本”，核心零部件全方位展示，金属光泽与精密结构交织，赛博朋克式的既视感扑面而来。

穿梭在各个展位，可以看到工业制造、社会服务、居家服务、应急救援、医疗康养、灵巧手六大场景赛道的技能比拼。“请将红玫瑰插入花瓶中。”在社会服务场景的插花竞技场，参赛机器人需在规定时间内，根据语言指令识别桌面上不同种类的花束，并将其精准插入花瓶内。

据工作人员介绍，此项比赛考验的是VLA（视觉语言动作）模型指令跟随、多模态感知、灵巧手控制执行，以及力传感器感知等多项核心技术的综合运用能力，“未来，该技术将应用于快递分拣、物品精准摆放、花店插花等生活化场景”。

转头一看，视线即被全场占地面积最大的应急救援竞技场牢牢吸引。10米×30米的仿真赛道上，路障东倒西歪散布路面，陡坡和楼梯横亘其中，碎石堆散落一地，最醒目的是吞吐着红色虚拟火焰的火焰桩，重现灾难现场的紧迫与危机。

具身机器人在这片“险地”中穿梭，扛起救援物资稳步前行，精准越过重重障碍，为救援人员规划出清晰的导航路线。

工业是当前具身智能率先应用的领域，现场多个小竞技场正同步比拼。搬运竞技场要求参赛机器人从指定起点出发，在仓库环境中自主导航，完成货架货物抓取并搬运至传送带上；而装配竞技场则需完成螺丝与螺帽的查找匹配、分类以及拧紧过程中的精确力矩控制，这是对机器人传感器灵敏度和执行结构稳定性的核心挑战。

不同场景的竞技，清晰勾勒出具身智能产业的发展路线。当机器人能在插花竞技场理解语义、在应急救援竞技场应对突发情况、在工业竞技场把控精度，它们正朝着在工厂流水线上替代重复劳作、在家庭中协助老人起居、在灾害现场冲锋在前的“终极目标”一步步迈进。

具身智能进入生活

真的安全吗？

正当竞赛如火如荼之际，“嘭”的一声，一台正在测试行走能力的人形机器人重重摔倒在地，头部外壳瞬间碎裂，零件散落一地。

这一幕令现场原本热烈的讨论声瞬间安静下来，也将具身智能在实际场景中的安全问题推至聚光灯下，“我的机器人会不会动手打人？”“会不会被黑客操纵？”等更深层次的疑问随之浮现。

这并非危言耸听。

10月24日的“GEEKCON2025”安全极客大赛现场，两名“白帽黑客”对宇树科技的G1人形机器人展开测试。他们首先“黑”入一台已联网的机器人，随后利用这台被接管的机器人，“感染”了另一台未联网的机器人。在黑客操纵下，被“感染”的机器人径直走到一具假人面前，狠狠挥拳将其击倒。

另一只宇树的机器狗同样遭到“入侵”，当“黑客”突破厂商系统限制后，机器狗开始做出原本遥控手柄无法实现的翻跳动作，甚至挑衅般发出语音威胁：“机器人解放人类！”

“现阶段，关于具身智能的安全研究虽有开展，但始终缺少体系化实践。”安全通用人工智能研究中心（CSAGI）创始人朱小虎向《IT时报》记者表示，具身智能领域的安全问题不仅包括物理伤害、黑客入侵，作为未来产业，还将伴随数据隐私安全、情感伦理不当等风险。

当前大模型最薄弱的安全漏洞在于“黑盒”特质，即输入数据后大模型可直接输出答案，但其运作机制却无人知晓。

大模型的许多内在机制基于神经网络和深度学习，例如通过梯度下降等训练方式优化，但其内在的连接和权重，目前仍缺乏有效且可规模化的研究方法加以理解。这导致在使用大模型技术时，生成的内容往往难以被用户完全理解，而它作为具身智能的“大脑”，又会进一步增加具身智能在应用场景中的风险。

目前，在AI安全领域，只能通过技术手段“堵”而非“疏”，需进行大量的内容审查和过滤。数据防护方面，已有可证明的安全技术，如开源架构以及模型的水印手段，可通过给数据打水印的方式溯源，以此追查风险数据和责任方，并有效防范模型的“越狱”攻击（即绕过大模型安全机制，促使其生成或发出禁止指令）。

此外，网络安全防护也较为薄弱，黑客可通过蓝牙、Wi-Fi等方式入侵大模型，但目前尚无很好的技术手段加以防范。这就需要针对不同落地场景形成系统化分解措施，并结合法律明确责任划分，进一步完善全链条安全保障。

国地中心市场运营负责人曾媚颖向记者坦言，工业、商超、物流等场景的具身智能将率先落地，但要安全走进家庭仍需5~10年。