11月4日，2026年世界互联网大会乌镇峰会机器人与具身智能论坛在浙江乌镇举行。TÜV南德大中华区商业产品部卓越中心资深经理朱海锋发表主旨演讲。
全文如下：
各位来宾，各位领导，大家下午好！
我今天带来的分享是关于具身智能时代的机器人安全，前面很多嘉宾在介绍各种机器人性能，他们在追求机器人上限，我们的工作主要是在保障一个机器人下限，我们要有一个底线，再好的性能如果没有足够质量保证和安全保障，对人造成伤害，这都是不可以接受的。
我们讲到具身智能时代的机器人，大家首先想到的肯定是人形机器人，人形机器人这个概念跟具身智能还是有一些差别的。人形机器人或者我们叫作类人机器人到底是什么样的形态，实际上这个定义很模糊，并没有一个人形机器人的非常精确的定义。我们可以看到这里面各式各样各种形态机器人，一些可能是简单卡通形象，换成一个收音机，跟你进行对话，实际上并不需要做到人形。
还有一些纯粹是我们叫作自动导向车AMR或AGV，只加一点卡通形象而已。还有一些可能是一个AMR底盘，再加上人形机械臂。像下面这些机械狗算不算人形机器人？这都是有一些争议的。
我们可以看一下，从定义上来说，先看一下传统的工业机器人，定义非常清楚，它是预编程，多用途机械臂，可以有包括至少三个轴，方向上的编程。一切固定安装或者是在一些移动平台上面。不仅定义非常清楚，而且标准上它的安全要求也是非常清晰的，并不存在很大争议。
所以我们在讲到人形机器人安全时，首先一件事情我们要先有一个定义，我给大家介绍一个标准。在标准化的领域，大家倾向把定义定得稍微小一点，边界更清晰一点。这样它的安全要求更容易做到统一。所以这是最新ISO关于人形机器人的标准，它并没有直接定义人形机器人，定义是一种用在工业场景的移动机器人，是要通过动态稳定控制，才能够实现稳定性的一种机器人。它包括腿式，轮式，像照片上面看到这样的机器人，在没有动力情况下，它无法保持自身的稳定性，必须要通过动态的控制，来实现稳定性。这样的机器人被定义成动态稳定的工业移动机器人。
我们再回头看一下这张图片，哪些符合这个定义？我们可以看到首先是这两只机械狗，无论是腿式，轮式还是混合式，都符合这一种定义。靠动态控制来实现本体稳定的机器人。还有在最边上两个人形机器人，这一种是属于符合定义的，动态稳定移动机器人，其他不属于这一个定义。
我们再看一下法规要求，人形机器人是一个非常新的产品，它要落到市场上，可以出售，可以应用。必须要满足法规的要求。我们以欧盟市场的法规为例，很多人都知道去欧洲的产品，卖到欧洲在上面要打CE，这个标志表示产品符合欧盟法规体系。欧盟的产品法规底下有很多法规或者是指令，当你的产品满足了这一个法规体系里面一项或多项的法规，或指令情况下，就可以打上CE，在欧盟市场上进行合法销售。目前来说欧盟共有31个法规或者指令。我们要看一下人形机器人，人形机器人因为会带一些无线通信，会落在无线设备指令里，带有动力电池，落在电池法规，然后是一个机械，所以落在机械产品法规，另外还有人工智能和网络安全的问题，所以同时又落在人工智能法案和网络韧性法案之类。
从安全角度来说，人形机器人有各种各样的风险——机械的、热的、电的、各种物理风险。这些物理风险落在欧盟机械法规范围内。它的电池除了这些爆炸起火物理风险，可能还会有碳排放，材料和生命周期问题，是落在电池法规。还有人工智能法案，网络安全法案，然后还有无线设备的一些风险。这是大概总体风险的情况。
人形机器人因为它应用范围非常广，可以用在工业，商业，用在消费端。在不同的场景下面它的风险完全不一样。用在工业场景的搬运机器人或者是作业的机器人，跟用来陪伴老人，用来做儿童照护的机器人风险完全不一样。
再来看一些类人机器人要保证安全，实际比传统的工业机器人复杂很多，传统的工业机器人我们讲其实只是一个机械臂。最多只有六个自由度，而类人机器人最多可以达到30-50个自由度，一个灵巧手可能有超过20个自由度，所以从控制能力来说，它的安全验证非常困难。硬件高度复杂的，会包括十多个不同的子系统，另外需要大量边缘算力，所以它的硬件是远远复杂于传统工业机器人。
人形机器人它都会带有AI的控制，我们一般把这一个叫作具身智能。具身智能不只是用在人形机器人里面，人形机器人会有一组不同层级的AI，一些具身智能，并不是一个人形机器人就有一个AI，实际一组，在不同层级，从神经反射到运动控制，到大脑的认知规划，是不同层级的。所以从安全的角度来说，我们传统的产品，可能就是一套控制系统，比较容易进行验证。对于人形机器人，它的具身智能，AI的性能验证非常困难，因为可能是在不同的厂家进行开发，最后组合或者是集成。责任很难界定，中间的这些缺陷，这些问题的故障传递是很难去摸清楚情况。
还有一些问题是传统的控制器，会有一个软件控制问题。软件传统方法我们是人编程，这样我们是通过人为定义一些规则，来生成可执行结果。但对AI来说是通过打标签数据进行训练，是生成规则，规则是生成情况下很难对它进行验证。我们讲AI经常有可解释性问题，因为不知道训练出来的东西为什么会是这样的。
传统的工业机器人主要是一个自动化产品，而对于人形机器人是一个自主化的产品。自动化的场景一般是静态的、封闭的、预编程的，逻辑很简单，一旦检测有一些缺陷或者一些故障情况，就停下来。对于人形机器人，自主系统，它的场景是一个开放的、动态的、学习的一个场景。所以它的安全是融入到整个规划里面。里面包括了很多不同任务组合起来，很难把一个安全功能从控制功能中提取出来。
还有一个AI有不确定性风险，我们讲AI是有训练阶段和部署阶段，部署主要是做推理。我们可以看一下这张照片，这一个人行斑马线，想训练智能汽车和机器人到这里自动停下来，现实世界当中可能看到这样场景一个立体了，没有学习过就不知道这一种场景，这是认知性不确定性。推理过程中，我们实际碰到的情况可能是这样的，它的斑马线会磨损，会有阴影，会有人，这种情况下推理实际上也高度不确定性，因为有太多扰动。
还有人形机器人的问题，包括人机交互，会对人的一些情感，可能会对人进行负面引导，会对人造成一些负面伤害。人机交互也是很重要的安全问题。
我们再看一下很简单的最基本安全逻辑，一般机械会上面装一个急停按钮，任何危险的状况下按一下急停按钮就停下来，但人形机器人这一个情况下按急停很可能机器人会摔倒，机器人失控情况下人应该远离它，避免被它伤害。如果我们在这个机器上面装一个急停按钮，要冲过去按这个按钮，实际上是增加你的危险，所以现在很多人形机器人上并没有这个按钮，但这是法规，标准都规定，强制要求，所以现在很多技术问题并没有完全解决。
这是一些相关标准在制定过程中。这块发展非常快，但标准制定永远会慢过技术发展的。因为它不会去阻挡技术发展。但会在后面对技术进行保驾护航。
这是我们公司一些系统。基于我们数字世界和物理世界的孪生做的一套推理系统，这是一个界面，这是我们拿到一组专利。这是我们人形机器人解决方案，包括应用场景分类、开发流程、运行时的监控、人机交互、动态稳定性以及网络安全。
最后简单介绍一下我们公司，我们是来自德国的认证公司，有160年历史，完整经历五个不同的工业时代，从蒸汽时代做锅炉检测到智能化时代我们做人工智能，基本可以说是不忘初心。
谢谢大家。
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