侯光辉
文 | 汕头大学法学院教授、广东省新型特色智库公共安全与特区治理研究中心主任 侯光辉；汕头大学公共安全与特区治理研究中心 胡士萍*
习近平总书记在主持二十届中共中央政治局第二十次集体学习时指出，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。作为人工智能领域的前沿范式，具身智能呈现出“技术赋能”与“风险防控”并存的双重特性。本研究立足具身智能产业发展现实，系统阐释创新激励与风险防控协同的理论逻辑，深入剖析当前产业治理面临的多重挑战，进而构建技术、产业、制度三维联动的治理框架，以期为推动具身智能产业安全、有序、可持续发展提供理论参考与实践路径。
一、
创新激励与风险防控协同的理论逻辑
具身智能的发展是一个技术创新、产业演进与风险累积相互交织的复杂过程，创新激励与风险防控共同嵌入具身智能的演进逻辑，前者为技术突破、场景拓展和产业成长提供动力，后者为创新扩散划定安全边界、稳定市场预期并增强社会信任。基于此，可从技术属性、产业发展与治理转型三个层面，阐释创新激励与风险防控协同推进的理论逻辑。
技术属性内嵌协同需求。具身智能的高度自主性、实体嵌入性、环境交互性与持续学习能力，决定了创新收益与风险外部性的同步生成特征。与传统技术的渐进式升级不同，具身智能通过“感知—决策—执行”的闭环系统深度嵌入真实场景，技术越向生产生活领域渗透，创新扩散与风险累积的同步性就越强。例如，自动驾驶技术的算法优化既提升了出行效率，也因环境交互的复杂性增加了安全风险。这种“创新与风险同生共长”的技术特性说明：单一的创新激励易导致风险失控，而单纯的风险防控又会抑制技术突破。因此，二者的协同实质上是对技术内在运行规律的适配，是保障技术创新不越安全底线、风险防控不抑制创新活力的重要前提。
产业发展蕴含协同基因。具身智能产业具有高投入、长周期、强协同和强场景依赖等特征，稳定预期与风险可控构成创新生态持续运转的重要条件。从产业投入来看，技术研发与工程化落地需要长期资本加持，清晰的安全标准、责任规则和合规预期有助于降低投资不确定性，增强企业持续创新意愿。从产业协同来看，算法研发、硬件制造、系统集成与场景应用等多个环节，任一环节出现风险漏洞都会影响上下游合作效率，进而削弱协同创新能力。从市场接受来看，隐私保护和伦理合规措施能够缓释公众焦虑，扩大医疗康复、智能制造、智慧服务等应用场景。可见，风险防控在产业层面发挥着稳定创新秩序、降低交易成本和促进规模化应用的作用。
治理转型赋能协同实现。创新激励与风险防控两者协同的可行性，源于治理理念从“二元对立”向“动态平衡”的转型。传统治理模式要么过度激励导致创新失序，要么刚性监管抑制创新活力。而具身智能的治理逻辑，本质是在发展动力与秩序边界之间寻求动态平衡：创新激励为产业发展提供核心动力，通过研发补贴、知识产权保护、监管沙盒等工具降低创新成本；风险防控为产业发展划定安全边界，通过动态风险评估、算法备案、责任追溯等机制守住公共利益底线。这种平衡随技术成熟度、产业规模与场景特征动态调整：在技术探索期，适度放宽监管边界以激励创新；在规模化应用期，强化精准防控以保障安全。同时，多元共治也为协同提供现实路径，政府、企业、科研机构与社会力量通过政策供给、技术验证和社会监督共同参与，使创新活力与风险约束在同一治理过程中得到统筹兼顾。
二、
具身智能产业治理的多重挑战
具身智能作为人工智能与物理实体深度融合的前沿领域，正推动着医疗、制造、交通、服务等产业发生深刻变革。
（一）技术理性与治理价值的内在失配
具身智能以深度学习算法、多模态感知系统与实体执行机构的深度融合为基础，这一技术形态在提升系统自主性与场景适应能力的同时，也对既有治理体系所强调的透明可解释、安全可控与隐私保护等价值原则提出了新的挑战。
其一，算法黑箱引发治理透明性困境。具身智能系统依赖复杂算法模型进行环境识别与决策规划，决策形成过程常呈现不透明、难解释等特征，当系统运行引发风险或争议时，监管主体难以追溯算法决策的形成逻辑，风险评估与责任认定因此受到制约。其二，自适应机制加剧风险预测与防控难度。具身智能系统具备持续学习与自我优化能力，其行为模式随着数据积累与环境变化不断调整。这种动态演化特征虽然有助于提升系统适应能力，但也使系统的行为边界、决策依据与风险表现处于持续变动之中，从而增加了风险识别、后果预判与过程控制的难度。其三，全域环境感知增加数据泄露风险。为实现人机交互与环境适应，具身智能系统需要在公共空间与私人场景中持续采集视觉、语音、位置及行为等多维数据，容易引发过度采集、数据滥用及隐私让渡等问题。若缺乏覆盖数据全生命周期的精细化治理规则，技术的广泛部署易诱发公众对隐私安全的系统性担忧，进而制约其社会接受度与规模化应用前景。
（二）产业链复杂性与政策滞后性的约束
具身智能产业链的治理挑战源于其多主体协同、多环节嵌套的结构特征。算法研发、硬件制造、系统集成与场景应用紧密联动，使责任界定与风险传导更趋复杂；与此同时，现有政策工具难以及时回应产业链延展与场景扩张带来的新问题，进一步增加了监管难度。
从责任结构看，具身智能系统的研发与应用涉及算法开发者、设备制造商、系统集成商、应用运营方和数据提供者等主体，当系统在实际运行中产生风险或引发损害时，多主体参与致使责任边界难以清晰界定。从风险传导看，技术运行与场景服务贯穿算法、硬件和应用环境，一旦某个环节出现技术缺陷或运行失误，相关风险便会沿着产业链条向上下游环节扩散，形成跨主体、跨环节的连锁影响，使得单一企业难以独自承担创新风险的后果，从而抑制了其创新投入的积极性。从政策供给看，现行法规的修订周期难以跟上具身智能技术的指数级演进速度，一些新兴应用场景在相关规范尚未完善时便已进入市场实践。当责任接口和场景规则尚未充分细化时，企业对新产品的部署决策会趋于谨慎，技术推广加速与制度供给滞后之间的时间差也会进一步加大。
（三）国内制度与国际规则的交织压力
具身智能兼具算法系统、实体产品与场景服务等多重属性，其治理事项包括科技创新、工业制造、产品准入、数据治理及行业应用监管等多个领域。因此，具身智能产业治理所面临的不只是单一规则如何设定的问题，而是国内多元制度如何有效衔接，以及本土治理框架如何应对国际规则竞争的问题。
国内层面，制度协同不足主要表现为规则体系分散、监管接口不清与纵向衔接不足。当前，我国已在算法推荐、深度合成、生成式人工智能、数据安全和个人信息保护等方面形成制度安排，但相关规则多围绕算法服务、数据处理、产品准入或特定场景分别展开，呈现出分领域、分环节推进的特征。对于贯通研发、测试、部署与运营全过程的具身智能产业而言，这种分段式治理难以覆盖全链条风险，不同部门之间在责任边界、程序衔接和标准适用上的协调性不足，也容易增加企业合规成本并削弱治理效能。国际层面，规则竞争体现为主要经济体借助立法、标准和市场准入机制构建具有全球影响力的治理体系。以欧盟《人工智能法案》为例，作为产品安全组成部分的人工智能系统在特定情形下被纳入高风险监管框架，进入欧盟市场的智能机器人、自动驾驶和医疗辅助设备因而面临更高的合规要求。我国虽在应用场景和市场规模方面具有优势，但在国际规则制定和标准体系输出方面仍需提升制度影响力与规则话语权。
三、
创新激励与风险防控协同治理的实现路径
针对上述挑战，我国具身智能产业治理亟须构建一套新型治理框架。
（一）以可信可控技术治理拓展安全创新空间
一是建立分层分类的算法解释与审查机制。对于一般性应用，可通过数据说明书、决策日志等方式增强系统运行的可追溯性，避免过度审查增加中小企业创新成本；对涉及公共安全、生命健康、基础设施运行的高风险场景，应引入更严格的解释义务和审查要求，重点审查训练数据来源、决策逻辑、性能边界与失效条件。同时，推动第三方算法评估机构、行业协会和科研机构参与技术审查，形成企业自评、专业评估和外部监督相结合的解释机制，并将审查强度与场景风险相匹配，使创新主体能够在明确、稳定的规则预期下开展技术探索和场景验证。
二是构建动态风险监测与安全冗余机制。在研发阶段，通过仿真测试和极端场景模拟识别系统潜在失效模式；在测试与部署阶段，借助数字孪生技术对系统运行进行虚实结合的验证与优化；在实际应用阶段，依托实时监测、异常预警与远程干预机制对系统运行状态进行持续评估。与此同时，在关键应用领域强化安全冗余设计，设置多重感知系统、人工接管机制和紧急制动机制，可以确保在系统失效或异常情况下仍能维持基本安全边界，从而提升整体风险防控能力，并通过持续反馈推动算法优化、产品改进和应用场景再校准。
三是完善数据治理与隐私保护制度。在最小必要原则基础上明确数据采集边界，细化敏感数据分类管理规则，强化匿名化、脱敏和访问控制要求，并建立数据使用授权、用途变更审查和责任追踪机制。对于涉及公共空间感知、家庭场景交互、医疗健康辅助等敏感场景，引入更高标准的数据合规要求，以缓释公众对技术扩散的隐私焦虑，夯实社会接受的信任基础。
（二）以责任协同和风险共治支撑产业链创新
一是推动责任边界的精细化划分。通过产品责任扩展机制与联合责任制度，将算法设计、系统集成与应用运营等关键环节纳入责任链条，明确各主体在系统安全、数据使用与运行管理方面的责任范围，并通过运行记录与技术日志等制度安排增强责任追溯能力，从而在促进技术创新的同时提升具身智能系统风险治理的可操作性。
二是建立跨环节的风险协同识别与处置机制。推动关键企业、平台主体、行业组织和主管部门之间建立风险信息共享制度，完善缺陷通报、事故报告、联合研判和快速召回机制。对高风险行业场景，可建设联合测试平台、共享验证平台和行业级风险数据库，通过共同识别典型风险、汇总失效案例和发布预警信息，降低因信息分散而造成的系统脆弱性，并将分散的试错经验沉淀为可共享的行业知识，提升产业链整体创新效率。
三是推动政策供给与产业发展的动态适配。可引入监管沙盒、分级准入、试点示范和动态评估等安排，对低风险、可控性较强的新应用给予更大试验空间，对高风险领域则设置更高门槛和更严程序。其核心不在于“放松管理”，而在于形成差异化、渐进式和可回退的制度环境，使创新活动在可承受风险边界内有序推进。
（三）以制度协同和规则塑造提升治理支撑能力
一是推动国内制度体系由分散配置转向协同整合。建立跨部门统筹机制，推动科技、工信、网信、市场监管、交通、卫健等领域规则，在术语定义、责任接口、程序安排和标准适用上形成更高程度的一致性。同时，构建适应具身智能产业特征的标准体系，围绕算法透明度、安全测试、数据接口、系统兼容、缺陷认定、事故报告等关键环节加快标准布局，推动技术标准、伦理规范与场景规则协同演进。为此，只有形成较为完整的标准体系，具身智能产业的创新成果才能在更大范围内实现安全复制和有序推广。
二是把国际规则参与纳入产业治理的战略维度。一方面，加强对国际人工智能治理议题的研究与跟踪，在算法治理、数据安全、系统安全与伦理规范等关键领域参与国际标准制定和规则对话。另一方面，将我国在智能制造、智慧交通、智慧服务等领域形成的丰富应用场景与治理经验转化为可传播的制度成果，依托国际组织、区域治理平台和专业标准组织等多层次合作机制，推动形成更加开放、包容的全球治理体系。通过提升规则参与度与制度影响力，可以在一定程度上缓解我国企业在跨境市场中的合规压力，使我国具身智能创新成果在国际市场中获得更稳定的规则预期和更充分的竞争空间。
四、
结 语
本研究剖析了当前具身智能产业治理中技术与治理价值失配、产业链复杂性与政策滞后性叠加、国内制度协同与国际规则竞争交织的多重制约，并在此基础上构建了以技术系统可信化、产业运行协同化、制度环境统筹化为核心的三维治理框架。未来，只有在制度设计中坚持前瞻包容、动态适应和协同共治的理念，才能真正实现技术创新与风险防控的良性互动，为具身智能产业健康发展提供坚实支撑，也为我国新兴技术治理体系建设提供可复制、可推广的经验范式。【本文系国家社科基金一般项目“人工智能嵌入应急管理体系的‘结构性摩擦’与范式重构研究”（25BGL296）；广东省决策咨询研究基地汕头大学侨乡振兴研究中心开放课题“数字乡村建设背景下侨乡具身智能公共服务的安全风险与治理研究”（SDQXZX023）的阶段性研究成果】（胡士萍系本文通信作者）
（本文刊登于《中国信息安全》杂志2026年第8期）