物理人工智能和自主系统治理挑战详解

围绕治理 物理人工智能 随着自主人工智能系统被集成到机器人、传感器和工业设备中，其应用正变得日益具有挑战性。关键问题不仅在于人工智能体能否完成任务，还在于如何测试、监控和制止它们在与现实世界系统交互时的行为。

📊 工业机器人增长

工业机器人技术为本次讨论提供了坚实的基础。 国际机器人联合会 报道称 542,000台工业机器人 2024年全球安装量将达到——是十年前年安装量的两倍多。预计安装量将达到 2025年达到575,000套 并超越 到2028年达到70万台。

市场研究人员正在将“物理人工智能”这一标签应用于不断扩大的系统范围，包括机器人、边缘计算和自主机器。 格兰德维尤研究 据估计，全球物理人工智能市场规模为 2025年将达到816.4亿美元预计增长至 到2033年将达到9603.8亿美元不过，分类取决于供应商如何定义物理系统中的智能。

🔄 从模型输出到物理动作

治理挑战与纯软件自动化有着本质区别，因为物理系统围绕工作场所、基础设施和用户运行。它们连接到需要明确安全限制的设备。模型输出可以转化为机器人运动、机器指令或基于传感器的决策。 安全限度和升级路径 对系统设计至关重要。

🤖 GoogleDeepMind的机器人创新

GoogleDeepMind的机器人技术工作充分展现了人工智能模型如何适应这种环境。该公司推出了 双子座机器人公司 和 Gemini Robotics-ER 2025年3月，他们将它们描述为基于Gemini 2.0构建的机器人和具身人工智能模型。Gemini Robotics是一个视觉-语言-动作模型，旨在直接控制机器人，而Gemini Robotics-ER则专注于具身推理，包括空间理解和任务规划。

采用这种模型类型的机器人必须能够识别物体、理解指令并规划运动序列。它还必须评估任务完成的准确性——这就构成了一个包含这两方面的控制问题。 模型行为 和 机械系统限制。

在发布材料中，GoogleDeepMind表示，Gemini Robotics能够遵循自然语言指令并执行多步骤操作任务。例如： 折叠纸张、将物品装入袋中以及处理训练中未见过的物品。

⚙️ 语言理解之外的技术要求

物理人工智能的技术要求不仅限于语言理解，还包括视觉感知、空间推理、任务规划和成功检测。在机器人领域， 成功检测 这一点至关重要，因为系统必须确定任务是否已完成、是否需要重试或是否应该停止。

GoogleDeepMind的 Gemini Robotics-ER 1.6该公司于 2026 年 4 月推出的这款产品，展示了这些功能如何在新模型中集成。该公司称，该模型支持空间逻辑、任务规划和成功检测，并具备推理中间步骤和决定是继续执行还是重试的能力。

Google的开发者文档显示，Gemini Robotics-ER 1.6 已通过 Gemini API 提供预览版。它被描述为一个视觉语言模型，将 Gemini 的智能体功能引入机器人领域，包括视觉解释、空间推理以及基于自然语言命令的规划。

🛡️ 系统设计中的安全控制

当系统能够调用工具、生成代码或触发操作时，治理的复杂性就会增加。控制措施必须明确定义：

• 系统可以访问哪些数据
• 它可以使用哪些工具？
• 哪些行动需要人工批准
• 如何记录活动以供审核

麦肯锡2026年人工智能信任度研究 这项研究更广泛地凸显了企业人工智能领域的这一问题，发现只有大约 三分之一的组织 报告显示，即使人工智能系统承担了更多自主功能，其战略、治理和智能人工智能治理的成熟度也达到了 3 级或更高。

在机器人领域，安全涵盖了机器的物理行为。GoogleDeepMind将机器人安全描述为一个多层次的问题，包括：

该公司推出 阿西莫夫，一个用于评估机器人和具身人工智能中的语义安全性的数据集，旨在测试系统是否能够理解与安全相关的指令并避免在物理环境中的不安全行为。

📋治理框架和标准

当系统连接到机器人、传感器或工业设备时，用于软件代理的控制变得更加难以管理。这些控制包括： 访问权限、审计跟踪、拒绝行为、升级路径和测试。

治理框架，例如 NIST人工智能风险管理框架 和 ISO/IEC 42001 为管理人工智能系统生命周期中的风险和责任提供相应的架构。在物理人工智能领域，这些控制措施必须考虑模型行为、连接的机器以及运行环境。

🤝 行业伙伴关系与合作

作为其具身人工智能开发的一部分，GoogleDeepMind已与多家机器人公司合作。2025年3月，该公司宣布与多家公司建立合作关系。 Apptronik 使用 Gemini 2.0 的人形机器人列表 敏捷机器人公司、敏捷机器人公司、波士顿动力公司和魔法工具公司 在 Gemini Robotics-ER 的可信测试人员中。

2026 年的更新提到了与……合作 波士顿动力公司 涉及机器人任务，例如仪器读数——用例取决于视觉理解、任务规划和对物理条件的可靠评估。

🏭 实际应用

物理人工智能适用于 工业检验、制造、物流、设施和仓库这些设定要求系统能够解读现实世界的状况，并在既定的范围内采取行动。治理问题的核心在于，在允许自主系统做出或执行决策之前，如何确定这些限制。

（照片由 米切尔·罗）

参见： 监管机构指出控制漏洞，人工智能代理治理成为关注焦点

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