本文来自微信公众号“启元洞见”。
导语：2026年3月，英国艾伦·图灵研究所新兴技术与安全中心（CETaS）发布题为《人工智能与机器人技术：国家安全影响》（AI and Robotics:National Security Implications）报告。报告立足机器人基础模型、仿真与世界模型、人形机器人、群体机器人四大核心领域，系统研判人工智能与机器人深度融合的技术演进路径，预判至2035年相关技术变革对国家安全带来的双重影响。此外，报告梳理行业发展现存数据、供应链、安全信任三大核心阻碍，剖析智能机器人在国家安全领域的机遇与风险，并为政策制定者提出构建面向2035年机器人安全的四项核心建议。
一、人工智能赋能机器人的四大领域
人工智能与机器人技术的融合正以前所未有的速度推进。传统机器人依赖基于规则的编程，其灵活性和适应性受到严重限制。人工智能的引入使得机器人能够在导航和路径规划、物体操纵以及实时自主决策等方面实现质的飞跃。能够感知、理解并与物理世界交互的“物理人工智能”将是迈向通用人工智能的重要阶梯，以下四大领域尤其值得关注：
（1）机器人基础模型是这一变革的核心驱动力。在基础模型出现之前，人工智能赋能的机器人通常仅基于针对特定任务的有限数据集进行训练。而机器人基础模型利用互联网规模的多样化数据进行训练，包括文本、图像以及大量与机器人操作相关的视频。经过训练的模型能够观察场景并预测达成最优结果所需的行动。先进的机器人基础模型甚至有望实现“零样本”能力，即无需针对特定任务进行训练或数据输入，即可自主执行复杂任务。这将催生具备“情境感知”能力的机器人，能够通过感知和交互自主完成复杂操作。
（2）仿真与世界模型为机器人的训练和验证提供了低成本、大规模的虚拟环境。通过创建动态、逼真的三维仿真环境，机器人可以在虚拟世界中反复试错，学习适应各种新颖场景，同时避免了现实世界中高昂的测试成本和安全风险。世界模型是人工智能系统对其所处环境的内部表征，通常采用人工神经网络构建，模仿人脑处理不同感官抽象信息的方式。世界模型能够持续生成一个可预测并适应用户交互的世界，而非简单响应提示或编程指令。它可以将物理定律或物体形状的数学表征嵌入仿真之中，从而大幅降低从零构建仿真环境的难度。
（3）人形机器人是另一个重要领域。双足、类人形态的机器人天然适配人类环境，能够以与人类极为相似的方式与世界进行物理交互，部署和运行时几乎无需对环境进行改造。该领域正吸引着大量的关注与投资。据预测，到2035年全球人形机器人市场规模将达到380亿美元。人口下降及随之而来的劳动力短缺被认为是推动该领域发展的关键驱动力之一。多模态基础模型和仿真技术的进步，使得开发者能够以低成本、安全的方式对人形机器人进行测试、优化与迭代。
（4）群体机器人则代表了另一种截然不同的技术范式。该领域聚焦于设计并协调一组机器人，使它们能够在无中央控制器的情况下进行局部交互和与环境交互。基于自然界中鸟群、昆虫群和鱼群等群体现象，群体机器人旨在构建简单、低成本、可自组织与协作的自主机器人。群体智能能够适应系统内部的故障，易于扩展，且作为集体的智能水平远超其个体组件之和。群体机器人在军事任务、环境监测、作物授粉、三维结构建造、化学品泄漏封控以及靶向药物递送等领域具有广阔的应用前景。
二、发展障碍和供应链挑战
尽管上述技术前景令人振奋，但仍存在多重障碍。首先，最为关键的制约因素在于训练数据的匮乏。大语言模型可以利用从互联网上挖掘的海量文本数据进行训练，但机器人领域不存在同等规模的locomotion（移动）和navigation（导航）等行为数据集。机器人运动方式、物理环境以及潜在任务的高度多样性，使得在保持基础模型通用性的同时平衡这种多样性成为持续的挑战。此外，人工智能赋能的机器人可能还需要目前尚不存在的感官数据类型。出于这些原因，机器人基础模型不应被绑定到单一的机器人形态上，而应能够适配多种形态。
其次，硬件供应链同样面临严重约束。机器人组件往往具有独特性或定制化特征，而非标准化产品，这使得硬件生产的规模化极为困难。因此，某些企业能够在供应链中形成近乎垄断的地位——例如，日本精密传动技术公司Harmonic Drive Systems控制了全球机器人关节所用精密齿轮市场的80%。对英国而言，英国制造商高度依赖进口组件，这不仅影响了英国大规模生产机器人的能力，也造成了供应链上的脆弱性。英国国内通常能够自主生产结构性和机械性机器人组件，但电机、先进传感器和计算系统往往需要从亚洲和美国进口。
此外，安全与公众信任问题同样不容忽视。随着机器人越来越多地用于与人类交互，确保其安全性、防范事故与碰撞至关重要。这不仅是为了避免伤害，更是为了赢得公众对新技术的信任，这对技术采纳至关重要。“边缘案例”（即意外场景，例如自动驾驶汽车遇到穿着服装的儿童）对机器人而言可能比大语言模型的“幻觉”更不宽容。物理机器人计算错误的后果可能远比语言模型输出错误严重得多，而人类对机器人失败的容忍度往往低于对人类失败的容忍度。因此，人工智能模型必须经过稳健设计以适应不可预测的情境，传感器也需要提供可靠的数据。此外，实验室环境中的机器人性能与动态、不可预测的现实世界环境之间的显著差距，也是需要高度关注的问题。
三、国家安全机遇和风险
在国家安全领域，人工智能赋能的机器人具有广泛的应用前景。英国武装部队已经在利用机器人执行“枯燥、肮脏、危险或在体力或认知上具有挑战性”的任务。当前及设想的多数应用都涉及对人员的保护。为实现这一目标，未来的能力可能包括用于态势感知和物资投送的无人物系统、快速反无人机能力、远程情报监视目标搜索与侦察（ISTAR），以及自主补给车队和运输车辆。可以预见，如果使用机器人执行任务，武装部队将更愿意参与高风险作战和战术行动。
然而，风险同样显著。机器人与人工智能能力正在向非国家行为体和代理力量扩散。因此，具备互操作性的机器人及人工智能赋能的作战系统将成为多国防务行动的必要条件。机器人的数字组件和操作系统也面临被远程黑客攻击和敌对方控制的潜在风险。考虑到机器人及其供应链的复杂性，验证每个组件的来源极为困难。美国网络安全监控服务商Recorded Future评估认为，随着机器人产业的增长，针对该领域的网络间谍活动几乎必然加速。
四、构建面向2035年的机器人安全框架
面对上述机遇与挑战，报告为政策制定者提出了四项核心建议，旨在弥合机器人创新与应用之间的鸿沟，确保人工智能和机器人技术融合的时代能够维护国家安全并把握发展主动权。
（1）建立共享数据集与数据铸造厂。来自多种机器人形态的“汇集式”数据集，对于能够将一种交互类型的学习成果应用于其他交互类型的人工智能模型具有重要价值。为工业数据集建立数据铸造厂，将为私营企业带来互惠利益。同时，开放真实世界机器人交互的开源数据集，也有助于打破行业垄断。这种数据共享机制将加速算法迭代，降低重复采集数据的成本，从而提升机器人产业的整体竞争力。
（2）设立测试空间与监管沙盒。政策制定者需要为智能机器人的实际部署提供专门的测试空间和监管沙盒。这些空间可以采取智能社区或工业园区的形式，其功能包括：一是为数据采集提供可控环境；二是为专家审查创造条件；三是通过透明化测试过程增进公众对机器人应用的认知与信任。监管沙盒还允许企业在有限范围内试验尚未完全合规的新技术，同时监管机构能够实时观察并制定相应规范。
（3）支持区域中心建设。政府还可以支持建立并初步资助区域性的机器人技术中心，这些中心随后可发展为自我维持的模型，并催生衍生企业。区域中心应当与本地的大学、研究机构和制造业企业建立紧密联系，形成从基础研究到应用开发再到产业落地的完整链条。
机器人的广泛应用将取决于公众信任。因此，必须大力投资于人工智能赋能机器人的保障体系建设，这包括对机器人与人类价值观对齐、责任划分以及可解释性等问题的深入思考。具体而言，需要明确在机器人造成伤害时，责任如何在软件开发者、硬件制造商和机器人操作者之间分配，建立机器人决策过程的审计与追溯机制，对机器人进行伦理与法律层面的评估，确保其行为符合社会规范。
（本文内容系“启元洞见”公众号原创编译，转载时请务必标明来源及作者）
参考来源：英国艾伦·图灵研究所新兴技术与安全中心
参考题目：AI and Robotics:National Security Implications
参考链接：https://cetas.turing.ac.uk/sites/default/files/2026-03/cetas_snapshot_report_-_ai_and_robotics_-_national_security_implications.pdf
