剛剛落幕的2026世界機器人大會上，機器人除了跳舞、翻跟頭等“才藝”展示，更進一步走向各種真實作業場景。大會發布的《2026年人形機器人產業發展報告》顯示，今年上半年中國人形機器人出貨量已超4萬台，全球佔比高達97%。

技術向前奔跑的同時，倫理與安全的考題也隨之而來。8月24日，由傳播內容認知全國重點實驗室主辦、828巨人港支持的人工智能及機器人科技倫理與安全治理交流會在人民日報社舉行，產學研各界專家齊聚一堂，圍繞倫理治理核心議題深度研討，為產業安全健康發展凝聚共識。

機器人從“秀場”走向“現場”，新考題是什麼？

傳播內容認知全國重點實驗室專職副主任李君表示，具身智能不僅是培育新質生產力的關鍵引擎，更是推動實體經濟與數字經濟深度融合、構建國家核心競爭力的重要支柱。今年2月，我國首個人形機器人與具身智能標准體系（2026年版）正式發布，彰顯了統籌創新與安全的堅定決心。

但技術迭代越快，治理的命題越新。融合了環境感知、認知理解、自主決策與物理執行能力的具身智能，正在延伸出全新的科技倫理風險。

“真實用戶同機器人交互中生成的內容如何納入安全審核，人機協同的責任邊界在什麼地方，家庭、學校、醫院等私人或公共空間的數據採集邊界在哪裡，這些都是需要業界共同研究的課題。”李君說。

面對全新的技術形態，人文社科領域的學者率先從價值層面作出回應。

復旦大學新聞學院教授李良榮結合近期民生熱點直言：“我們的科技倫理，是著眼於國家安全還是公眾安全？”他認為，科技倫理既要關注國家安全這一核心命題，也必須落腳於公眾安全，既要為AI發展制定詳細規范，也要向公眾普及技術的兩面性，引導全社會保持理性認知。

暨南大學國際傳播研究院院長陳昌鳳提出，人形機器人的獨特性在於讓人工智能獲得了“社會身體”，由此帶來三重全新治理邊界：身體邊界上，人機物理交互涉及距離、力量、速度、接觸方式等新約束﹔空間邊界上，機器人進入家庭帶來空間隱私的新挑戰﹔關系邊界上，擬人化設計可能引發身份誤認、情感誤導。

“人形機器人改變的是人和機器他者的關系，治理的核心要延伸到身體的安全、空間的隱私和關系倫理。”陳昌鳳說。

中國人民大學新聞學院教授彭蘭提醒，未來大模型、智能體大概率會成為用戶信息獲取的重要渠道，治理重心需從傳播渠道轉向生成算法與語料源頭。她建議由權威機構牽頭建設全國性新聞語料庫，保障用戶獲取信息的真實性與時效性。

上海社會科學院新聞研究所互聯網治理研究中心主任方師師用一組調查數據點明情感交互的風險：2024年已有13.5%的青年網民會向AI傾訴心事，26%的大學生情緒低落時傾向於向AI尋求安慰。“但是AI只能是情緒緩沖，而不是情感的歸宿。”她提出，防范過度情感依賴不能否定技術價值，關鍵是守住“技術作為補充，不能替代現實連接”的定位，形成產品、家庭、社會、監管的多方閉環。

從認知安全到物理安全，防護網怎麼織？

如果說社科思考為技術發展校准了價值坐標，那麼技術層面的創新突破，則是倫理原則落地生根的底層支撐。

與會技術專家普遍認為，必須讓安全基因內嵌於算法、硬件與系統全鏈條，實現從“事后補救”到“前置防御”的轉變。

哈爾濱工業大學計算學部黨委書記單既陽提出“為具身智能立心”的理念。她介紹，哈工大依托機器人技術與系統全國重點實驗室、認知智能與內容安全教育部重點實驗室等平台，構建了技術驗証、場景實現、學術引領、學科交叉、育人賦能一體化的產學研育人體系，聚焦具身交互、行為規劃和具身執行等技術，實現具身智能“大腦”技術的突破和應用。

“一個技術越強大，越深度融入人民生活，就越需要邊界，也越需要掌握在具有敬畏之心的人手中。”單既陽說。

中國科學院自動化研究所研究員赫然認為，當前機器人仍然存在“身智隔離”的問題，決定了機器人安全的核心仍是具身大模型的內生安全。他提出，要將幻覺檢測技術與價值對齊機制結合，讓模型在訓練階段內化倫理規則，同時推動鑒別技術向前延伸到具身交互的指令中與行為意圖的判別中，建立標准化的具身智能倫理風險分類體系與分級管控標准，防范具身智能風險的失控。

中國科學院大學計算機科學與技術學院教授齊洪鋼表示，具身智能是工科與社會學的交叉領域，需要多學科專家協同破題。他強調，人工智能技術迭代速度極快，安全治理不能滯后於技術發展，要形成科研與安全的閉環，針對醫療、自動駕駛等高風險領域實行更嚴格的規范，對日常場景則鼓勵創新，實現發展與安全的動態平衡。

北京航空航天大學具身智能機器人研究院副院長徐東提出，要建立分類、定級、管控的閉環治理體系。風險分類要從單一維度走向多維交叉，綜合考量風險來源、作用對象、應用場景與后果﹔風險分級不能隻看產品形態，要結合發生概率、嚴重程度、人機接觸強度等因素建立評估矩陣﹔不同風險等級對應不同管控強度，高風險場景強化准入認証與失效保護，低風險場景簡化流程。

“評價具身智能應用，不僅聚焦於它的能力上限，還應該充分重視安全的下限。”徐東表示。

從企業實踐到行業共識，共治路怎麼走？

倫理治理不是紙面原則，最終要落到產業實踐的每一個環節。與會企業代表分享的一線探索，展現了將倫理要求轉化為可操作規范的實踐路徑，也折射出行業共建共治的迫切需求。

優必選執行董事兼副總裁鄧峰介紹，優必選已在行業率先搭建科技倫理治理管理體系1.0版本，探索治理實踐方法論並推動行業共識形成。企業作為第一責任主體，應確保資源投入，建立覆蓋產品研發、設計、生產、宣傳、銷售、運維、升級迭代等全生命周期的倫理治理。他提出，人形機器人存在具身類、擬人化、人機關系三大風險域，對人機關系風險，不僅要防范機主過度“情感依賴”，也應同時關注其他社會關系風險。建議政府、協會、高校、企業四方協同，政府定規則底線，協會提供測試評價，高校輸出理論方法，企業沉澱實踐經驗，共同推動標准落地。

百度公共事務總監徐華聚焦數據治理提出三點建議：源頭體制合規，建立AI專用數據准入與清洗機制，實行分類分級管理﹔全鏈條柔性管控，依托隱私計算、數據沙箱等技術實現數據“可用不可見”﹔機制賦能價值釋放，形成採集、治理、訓練、應用、反饋、迭代的閉環，實現數據價值倍增。她同時表示，倫理治理缺乏強制性，建議國家層面創新激勵機制，引導企業主動作為。

靈心巧手聯合創始人左家平認為，具身智能時代的數據不能隻來自仿真世界，必須扎根真實物理場景。她建議從國家層面統籌數據採集場建設，按場景差異化布局，推動基礎數據共享復用。在治理層面，她提出要分類細化治理框架、明確組織分工、多元規則組合、配套評價機制，讓治理成為產業發展的“安全帶”。

墨芯AI框架與應用資深專家劉俊延用通俗的“四不四要”總結治理底線：AI要守住“不傷人、不騙人、不拍板、不甩鍋”四條紅線，數據要做到“有權、可信、可控、可刪”四項標准。“倫理安全從來都不是人工智能發展的剎車，更像是道路兩旁的護欄。護欄立穩了，產業才能跑得又穩又遠。”

綠盟科技集團人工智能安全專家司志凡從攻防對抗視角補充了安全治理的維度。他提出，要以攻防視角和默認不安全的底線思維，去洞察數據採集、標注、流轉、存儲全流程風險，強化源頭治理、分類分級、流轉管控與可信保障，抵御數據投毒、提示詞誘導等新型攻擊，才能保障各種倫理與安全性機制有效運行。

交流會現場，傳播內容認知全國重點實驗室、哈爾濱工業大學、中國科學院大學、北京航空航天大學、優必選科技聯合發起《人形機器人倫理治理自律倡議》，明確提出六條行動准則：堅持人民至上，服務人類福祉﹔規范內容輸出，維護認知安全﹔堅持智能向善，塑造可信人機關系﹔堅持公平普惠，保護特定群體﹔強化全生命周期管理，堅持責任創新﹔堅持協同共治，凝聚行業共識。倡議呼吁全行業堅持科技向善，共建可信、負責任的人形機器人產業生態。