机器人与物理AI如何负责任地应对物理安全挑战

机器人与人工智能是深度交织的技术：机器人提供“身体”，AI提供“大脑”。企业正从传统刚性机械转向智能、自适应的代理系统，以提升生产力和运营效率。物理安全领域尤其有望受益于近年物理AI的进步。

仅2026年，就有超过230亿美元投资于致力于改善两者协同的企业，其中很大一部分聚焦于保护人员和财产的技术。

数据中心、制造工厂等关键基础设施面临日益复杂的风险和威胁，企业需要新的资产保护方式。负责任地部署物理AI与机器人，能够提供自适应、可扩展的能力，帮助应对这些担忧并跟上不断变化的安全格局。

物理安全挑战源于互联性

理解2026年的主要挑战，可以看清物理AI和机器人如何融入企业的物理安全战略。多数主要风险可归为三大类：网络物理融合、遗留系统约束和全球波动。

随着网络安全与物理防护日益交叉，企业面临新威胁。互联安防系统可能包括相互连接的摄像头、门禁和传感器。一旦攻击者攻破中央平台，这些系统就会暴露重大漏洞，使资产面临盗窃、破坏和中断风险。

去年捷豹路虎事件就是一例。据称有国家背景的攻击者利用窃取的凭证和社会工程手段进入该车企的IT基础设施，造成重大中断。生产完全停止，给英国经济造成约25亿美元损失。

该事件表明，遗留技术和全球波动正在导致越来越多的网络与物理安全风险。运行老旧硬件和软件只能让人员被动响应事件，而无法主动预防。在地缘政治和社会经济紧张加剧、安全环境更加脆弱的情况下，这种方式远远不够。

机器人可以降低风险

对许多企业，尤其是关键行业而言，适应快速变化的物理安全环境是核心挑战。物理AI与机器人的自适应潜力，可以帮助领导者应对日益增长的安全担忧。

在GTC Taipei 2025上，机器人及物理AI公司提出了以负责任、真实世界部署为核心的安防战略。机器人研发公司Foxlink展示了其“机器狗”，将其定位为下一代物理安全资产，旨在解决保护关键资产的核心难题。

该四足机器人具备的功能针对核心安防需求：以自适应能力营造更主动的安全环境。其集成智能传感器可观察巡逻区域，并利用物理AI识别、处理异常和可疑活动并采取行动。

这一功能支持可扩展、主动式的安防方式，利用机器人的移动性和AI推理模型，针对复杂安全风险持续学习、行动和改进。对于企业安防和应急响应而言，这类资产尤其有用。

物理安全的真实应用

Foxlink与Luminys的系统只是物理AI和机器人解决安全挑战的一个例子。回到当前三类风险，可以看出这些技术如何提供所需的自适应解决方案。

在网络物理融合方面，智能传感器和先进光学设备可帮助识别运营异常，并尽早发现潜在的网络物理入侵。搭载物理AI的机器人可与遗留技术集成，构建更全面的安全系统。

集成到设备和平台中的大语言模型可帮助系统持续学习，并扩展到应对企业不断变化的威胁。结合用于数据分析的生成式AI，这些系统可帮助安全团队解读大量视频、门禁和传感器数据，发现需要人工审查或更快响应的模式。

物理AI在机器人领域的快速发展，正在加速安防资产的部署。它们已经活跃在世界各地的医院、商场和校园中。

凭借可扩展潜力，机器人和物理AI与其他物理安全技术结合，将在构建主动安全战略中发挥基础性作用。它们将成为一线防线，通过增强检测和响应能力，主动缩小缺口并减少漏洞。

关于作者

Charlie Burgess接受过记者培训，如今为安全和科技领域的多家出版物提供写作与研究。他专注于物理安全，作品曾出现在世界各地的媒体，包括Business Insider Africa、ASIS International和SecurityJournalUK。