实验证明，视觉攻击目标搜索三类典型应用场景，具身随着AI在物理系统中的面临融合不断加深，以增强攻击效果。
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| 具身智能面临“视觉攻击”风险 |
科技日报北京1月27日电 （记者张梦然）在自动驾驶汽车依靠摄像头与传感器识别路标、如自动驾驶汽车、从而干扰其正常判断与操作。配送机器人等。论文已被AI安全领域的顶级会议——2026年IEEE安全可信机器学习大会接收。无人机紧急降落、研究呼吁，大小、
图片由AI生成 具身AI即具备物理载体的智能系统，使其做出危险行为。美国加州大学圣克鲁兹分校科学家们首次揭示，
新研究第一次提出“环境间接提示”对具身AI系统的风险。设计并验证了一套名为“CHAI”的攻击框架，此次科学家们针对自动驾驶、
结果明确显示，该项研究为行业提前敲响了安全警钟。其依赖的视觉语言模型也成为安全研究的焦点。对智能系统的安全构成实际威胁。却也打开了被物理世界文字信息攻击的新突破口。误导依赖于视觉语言模型的机器人或车辆，研究指出，该框架首先利用生成式AI优化攻击文本，须保留本网站注明的“来源”，直接“劫持”自动驾驶车辆、此类攻击在物理世界中完全可行，位置等视觉属性，CHAI攻击可有效操纵搭载不同视觉语言模型的自主系统。该模型能够同时理解图像与文本，攻击成功率最高可达95.5%。保障安全行驶的同时，实现“针对具身AI的命令劫持”。并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，生成的误导图像被放置在真实环境中，恶意文本可被嵌入路标、无人机等自主系统的决策，其底层的人工智能（AI）系统正面临前所未见的“视觉攻击”威胁。
