给黑盒导航机器人「使绊子」：AdvNav 如何揭示具身智能系统潜在安全风险 | GAIR Paper 117

AdvNav 是一项针对导航智能体的安全验证研究，首次在黑盒条件下对具身智能系统进行系统性测试。该研究聚焦于视觉语言导航任务，旨在评估机器人在未知内部模型结构下的鲁棒性与安全性。

随着配送、搬运等机器人进入真实场景，它们依赖视觉输入进行决策。这种机制意味着摄像头捕捉的画面直接决定行动路径，视觉通道成为系统最脆弱的入口，容易受到干扰或误导。

此项研究揭示了具身智能系统在部署前面临的安全隐患。通过模拟攻击或异常输入，AdvNav 帮助开发者识别潜在风险，确保机器人在复杂环境中的行为符合预期，避免意外发生。

具身智能正从实验室走向实际应用，安全验证成为关键门槛。该成果为行业提供了评估标准参考，推动 AI 智能体在可靠性与安全性方面进一步完善，加速其商业化落地进程。

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