当具身智能机器人走进人们生活

如何保护个人信息、重塑人机共生新秩序

　　列阵起舞，动作整齐流畅；咖啡、果汁等多种饮品接连制作完成；普通材质水杯、塑料杯被轻而易举地拿起；机械臂弹吉他、“灵巧手”敲架子鼓；折叠衣物、打扫房间等精细动作一气呵成；在复杂地形上轻松行走，实时探测被困人员生命体征……具身智能机器人逐渐覆盖家庭、商场、学校、医疗、康养、酒店、餐饮等真实生活场景。

　　在以“人机共生 产需共融”为主题的2026世界机器人大会上，具身智能技术从表演性功能逐渐向家庭、商场、学校、餐饮等真实生活服务场景延伸。与此同时，一个值得关注的法治议题也随之而来：个人信息保护如何跟上技术发展步伐？如何重塑人机共生新秩序，推动机器人产业智能向善发展？

　　大会期间，由中国科学技术法学会主办，中国科学技术法学会人工智能法专委会承办，中国人民公安大学公安具身智能实验室协办的“新场景、新秩序、新融合——机器人产业法律与伦理”专题交流活动举行。其中，议题二环节，与会专家围绕“具身智能机器人的个人信息保护”进行研讨。

　　具身智能机器人个人信息保护问题引发关注

　　具身智能与传统人工智能相比，究竟带来了怎样的变化？来自不同领域的专家学者表达了不同看法。

　　“从技术形态看，具身智能不仅仅是‘人工智能+机器人’，而是人工智能通过物理本体与环境交互实现‘知行合一’的综合智能”。中国信息通信研究院和清华大学电子工程系编写的《具身智能发展报告（2025年）》（以下简称《报告》）指出，区别于“开环系统”需要注入人的知识经验和操作方式，具身智能要构建的是一个可以由数据驱动形成闭环的智能系统，其核心要素包括具身本体、智能内核、环境交互。

　　具身智能与传统人工智能相比，收集的数据更多、质量更高。《报告》提出，具身智能有别于传统人工智能线性的“输入数据—输出答案”模式，可在物理环境交互中形成自主进化的智能闭环：本体被部署到真实场景中——在执行任务中收集真实行为数据——高质量数据被用于模型训练和迭代——更通用的模型被部署到更多的机器人上，从而收集更多、更高质量的数据。

　　“具身智能机器人在运行过程中持续采集的不仅是操作指令，还包括人脸图像、声纹特征、家庭空间布局、对话内容等大量信息，其中相当一部分内容属于《中华人民共和国个人信息保护法》规定的个人信息、敏感个人信息。与传统的‘用户主动输入—系统被动响应’模式不同，具身智能的采集行为往往是伴随性的、无感的、持续的。随着具身智能机器人从工业、商业场景加速向家庭与公共空间渗透，并使人机交互日益复杂，这种场景的跨越与演变将为个人信息保护带来前所未有的新挑战。”中国信息通信研究院云计算与数字化研究所审计与治理部副主任童晋表示。

　　对此，国家和地方在立法层面进行了相应探索。

　　由国家网信办等五部门联合发布的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，针对人工智能提供模拟自然人人格特征、思维模式和沟通风格的持续性的情感互动服务作了规制，明确规定使用用户敏感个人信息的交互数据，除非取得单独同意，否则不得用于模型训练，并对未成年人和老年人设置了特殊的保护屏障。《杭州市促进具身智能机器人产业发展条例》明确规定，从事具身智能机器人研发、生产、应用及服务活动的单位和个人不得提供侵害个人信息权益的产品和服务，应当建立全流程数据安全管理与个人信息保护制度。

　　从无感采集到持续存储，个人信息保护规则如何回应新场景

　　从个人信息认定到合法性基础，再到数据留存、二次利用和企业退出后的信息处置，具身智能的个人信息保护涉及数据处理全生命周期。随着设备应用场景不断拓展，现有法律规则如何与新型处理场景有效衔接，仍需进一步厘清。

　　深圳市优必选科技股份有限公司执行董事兼副总裁邓峰表示，具身智能机器人正彻底颠覆个人信息处理方式，带来了五方面现实挑战：一是采集逻辑改变。机器人开机后，用户不知何时被拍、哪些数据本地缓存或上传云端、是否用于训练。仅靠开机弹窗隐私政策，无法覆盖永不停歇的环境感知。二是身份错位。家庭机器人可能拍到访客、保洁、保姆等，商场机器人可能拍到路过的顾客和儿童，这些人作为第三方未注册用户账号，看不到隐私弹窗，也难以找到删除、投诉入口。因此，现有以账户用户为中心的合规体系存在漏洞。三是数据最小必要原则与物理安全之间的博弈。机器人避障、防碰撞、交互需要足够丰富的环境信息，采集过少可能撞击伤人，采集过多则使家庭、商场变为持续监控空间。四是个人信息处理直接转化为物理行为后果。感知数据经模型判断后直接输出机械动作，数据偏差可能改变安全距离、接触力度和服务方式，使得隐私风险升级为人身伤害风险。五是伦理风险监测制造新隐私风险。陪伴机器人需要持续采集情绪、心理状态、社交行为等敏感个人信息，可能侵害个人隐私和自主权。

　　针对无感采集中的个人信息保护问题，中国政法大学数据法治研究院副教授张涛表示，当前仍有三个关键法律问题需要进一步厘清：一是采集的信息是否属于个人信息保护法意义上的个人信息。机器人“看见一个人”与“识别出这个人是谁”在法律评价上不能等同。若采集信息仅用于避障、时空计算，未与已识别或可识别的自然人关联，未必当然进入个人信息保护法的规制范围。但一旦提取人脸特征、身份信息，保存声音、记录行为轨迹，并与消费账户、习惯等关联，性质即发生变化，应纳入个人信息保护法调整的范围。二是如果构成个人信息处理行为，无感采集的合法性基础是什么？三是如果以传统“告知—同意”与“为订立、履行个人作为一方当事人的合同所必需”作为合法性基础，能否落地。一方面，要求机器人每遇到一个人就提示并取得同意，几乎不具备可操作性，也会影响机器人功能和使用价值；另一方面，合同履行必须通常只能覆盖机器人购买者、使用者，对与机器人使用者无合同关系的第三人，难以作为普遍的合法性依据。

　　文康律师事务所合伙人、人工智能与数据合规专委会主任马清泉则关注到未成年人个人信息保护问题。

　　他表示，个人信息保护法要求处理14周岁以下未成年人个人信息须取得监护人同意，但现实中监护人极少完整阅读冗长的隐私协议。同时，大量存储未成年人个人信息的企业一旦破产，儿童个人信息如何处置，现行法律也缺少明确规则。

　　从产品设计到产业治理，筑牢个人信息保护防线

　　具身智能进入日常生活后，个人信息保护既是法律问题，也是产品设计、技术治理和产业发展的共同课题。

　　邓峰建议，应当建立面向第三方用户的在场提示、拒绝和投诉机制；明确安全感知与数据最小化判断方法；要求个人信息保护影响评估覆盖数据、判断、行动和后果全过程；推动端侧优先、事件驱动、用途隔离成为产品设计要求，把个人信息保护真正嵌入机器人系统，而非停留在用户协议和隐私政策层面。这指向一个共同目标，即将个人信息保护从产品运行后的补救性措施，前移至技术研发和产品设计环节。

　　针对无感采集个人信息的法律适用问题，张涛建议，可以按照数据处理程度或功能进行分层治理。针对即时感知的信息可适度宽松，侧重数据最小化、本地化处理；身份识别信息须依照个人信息保护法及人脸识别技术应用相关要求合规；涉及二次使用与持续记忆的，风险更高，若用于再训练、模型优化、用户画像与营销，合规风险更高，保护力度应进一步增强。

　　针对儿童个人信息保护的问题，马清泉建议，推动建立将“识别而不留存”作为处理涉及未成年人个人信息的法定基本原则之一。当设备检测到未成年人在场，即时启动三降机制——降低采集分辨率、关闭云端入库、转为本地化处理。他还建议，鼓励产业链复用国家网络身份认证公共服务，以最小化数据要素实现未成年人身份识别，破解“识别”与“留存”二元对立的传统问题，减少不必要的未成年人个人信息存储。

　　虽然具身智能机器人的个人信息保护仍有诸多问题待解，但是受访专家给出的方向是明确的：要将保护关口前移至产品设计环节，在分层治理中寻找安全与可用的平衡；要为特殊群体个人信息保护留出制度空间，为推动技术创新与安全保障协同发展筑牢制度基石。