引言
“在未来，机器人不仅仅是我们手中的工具，它们将具备自主决策的能力，成为我们生活中的伙伴。”加州大学伯克利分校博士生田然在 ICRA 2025 会议期间的“Safely Leveraging Foundation Models in Robotics”工作坊上如是说。随着视觉-语言-动作基础模型（Vision-Language-Action Foundation Models, VLA）的快速发展，具身智能体技术正在迈入一个全新的发展阶段。然而，在这一技术飞速发展的背后，模型的“黑盒”特性及其潜在的安全风险也引发了广泛关注。如何在提升模型能力的同时，确保其在现实世界中的安全应用，成为当前亟待解决的系统性挑战。
视觉-语言-动作基础模型的崛起
预训练模型的革命
视觉-语言-动作基础模型（VLA）通过在海量互联网数据上的预训练，赋予了具身智能体前所未有的感知与理解能力。这些模型能够解析复杂的视觉环境、理解人类指令与反馈，并自主规划多步行动。这一新范式显著提升了机器人行为的泛化能力，使其能够在更加开放、多变的环境中运行。
例如，NVIDIA 与 Waymo 等机构的研究表明，基于 VLA 的自动驾驶汽车能够在复杂的城市交通环境中自主导航，识别并应对各种突发情况。这种技术进步不仅提升了自动驾驶的安全性，还为通用机器人技术的广泛应用奠定了基础。
从特定任务到通用智能
传统机器人通常被设计用于执行特定任务，其行为受限于预设的程序和规则。然而，VLA 模型的引入使得具身智能体从特定任务的执行器迈向了具备通用智能的自主体。通过学习与适应，这些智能体能够在不同场景中灵活应对，实现更加广泛的应用。
例如，Stanford 与 MIT 的研究团队展示了基于 VLA 模型的机器人能够在家庭环境中自主完成多种家务任务，如清洁、烹饪和物品整理。这种通用智能的实现，标志着具身智能体技术迈入了一个全新的发展阶段。
安全敏感性与系统挑战
高度安全敏感的具身智能体
尽管 VLA 模型为具身智能体带来了诸多优势，但其高度安全敏感性也不容忽视。在现实世界中，模型的一次误解、一帧延迟或一条模糊指令，都可能引发严重甚至灾难性的后果。例如，自动驾驶汽车在识别交通信号时的微小误差，可能导致严重的交通事故；医疗机器人在执行手术时的细微偏差，可能危及患者生命。
黑盒问题与透明性挑战
当前，VLA 模型通常被视为“黑盒”，其内部决策过程难以解释和理解。这种黑盒特性使得模型的行为难以预测和控制，增加了其在现实应用中的风险。例如，当一个机器人做出错误决策时，开发者和用户往往难以迅速识别问题根源，从而延误修正和改进的时机。
系统性挑战
具身智能体的安全落地不仅依赖于单个模型的性能提升，更需要从系统层面进行全面考量。以下是几个关键的系统性挑战：
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数据质量与多样性：VLA 模型的训练数据需要具备高质量和多样性，以确保其在不同环境和场景中的泛化能力。然而，当前的数据集往往存在偏差和不均衡问题，影响了模型的鲁棒性和可靠性。
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模型验证与测试：在模型部署前，必须进行充分的验证与测试，以确保其在各种极端情况下的安全性和稳定性。然而，现有的验证和测试方法往往难以覆盖所有可能的场景和情况，增加了模型的应用风险。
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实时性与计算资源：具身智能体在现实世界中的应用通常需要实时响应和高性能计算资源支持。然而，当前的 VLA 模型往往计算量巨大，难以在有限资源下实现高效运行。
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伦理与法律问题：具身智能体的广泛应用涉及诸多伦理和法律问题，如隐私保护、责任认定和安全监管等。这些问题需要在技术发展的同时，得到充分考虑和解决。
ICRA 2025 工作坊：Safely Leveraging Foundation Models in Robotics
工作坊背景
正是在这一背景下，“Safely Leveraging Foundation Models in Robotics”工作坊于 ICRA 2025 会议期间应运而生。本次工作坊由加州大学伯克利分校博士生田然发起，联合 NVID
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