- 李皓;张扬勇;石震波;
具身智能正在把大模型的语言、视觉和推理能力转化为可执行的物理行动。与传统虚拟AI不同，具身系统的输出不再停留于文本、推荐或代码，而会通过机器人本体、执行器、工具调用和环境交互影响真实空间。由此，安全可信不只是伦理或合规议题，而是决定具身智能能否进入家庭、医疗、工业、交通和城市公共空间的价值交付条件。文章提出AI的产业化主线必须从技术驱动走向价值交付，而安全是这一转型的架构基石。文章首先给出具身智能安全的双层风险图谱，区分传统虚拟AI的内容/决策风险与物理世界中的动作/接触风险；其次提出SAFE-V安全交付框架，并说明价值、风险、约束和证据之间的关系；最后总结前沿模型、基准、红队、智能体工具安全、VLA(Vision-Language-Action)安全和安全控制方法的最新进展，给出面向行业落地的评估指标与治理路线。
2026年04期 v.20;No.114 10-16页 [查看摘要][在线阅读][下载 1653K] [下载次数：141 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：15 ] - 王嘉城;侯金昌;
AI智能体正由对话式生成应用转向复杂任务执行系统，能够调用工具、访问数据并动态调整行动。文章面向通用任务执行型智能体，梳理任务输入、授权约束、计划过程、工具调用、数据流转、执行结果和价值反馈等审计对象，提出基于行为证据链的全链路审计思路，并讨论上下文可见性、工具语义、数据流追踪、异常检测和报告生成等关键技术。研究认为，全链路审计不仅用于事后追责，也可支撑组织评估智能体能否在合理边界内完成任务并形成可验证的价值交付。
2026年04期 v.20;No.114 17-24页 [查看摘要][在线阅读][下载 1484K] [下载次数：31 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：12 ] - 付佳;吴昊;
针对人工智能内生安全脆弱性及“人工智能+”战略实施中的风险传导问题，文章从数据层、模型算法层、系统层展开风险剖析，结合典型案例揭示数据投毒、标注不规范、算法偏见、可解释性缺失等核心问题。在梳理国内外政策规范的基础上，对现有分散的技术方案进行整合，形成了不同层级的治理方案，从而进一步构建了“分层治理—制度约束—生态协同”三位一体的人工智能内生安全综合治理框架，为人工智能系统内生安全防护及“人工智能+”战略安全落地提供系统化解决方案。
2026年04期 v.20;No.114 25-32页 [查看摘要][在线阅读][下载 921K] [下载次数：29 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：14 ] - 薛竞;蒋肖羊;杨锦洲;韩莹莹;
具身智能作为人工智能与物理世界交互的终极形态，正处在由专用功能迈向通用智能的关键转折点。面对以基础模型为核心的AI新范式，亟需厘清“大模型”与“大数据”双轮驱动下的技术演进逻辑，为通信运营商等基础设施主体的战略布局提供理论依据。文章系统性地梳理了具身智能“大脑”从解耦到整合的过程，预测其三阶段演进，介绍其“经验”数据从孤立走向融合的趋势以及自主的五大范式变迁。通过构建一个双线演进的理论框架与一个自增强的飞轮模型，回应并超越领域内著名的“数据大辩论”，并指出该飞轮是通往通用具身智能的核心引擎。同时，通用具身智能的落地高度依赖于“云—边—端”协同的通信与算力基础设施。结合行业最新实践，最后，提出了通信运营商应确立基础设施提供者、场景整体方案提供者及综合运营服务者三大定位，并通过构建开放数据生态与标准化评测体系，推动具身智能产业的规模化发展。
2026年04期 v.20;No.114 33-40页 [查看摘要][在线阅读][下载 1607K] [下载次数：234 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：9 ] - 靳会勤;赵慧英;吴虹;赵泽宇;
具身智能作为人工智能与机器人学科交叉融合的前沿范式，其核心在于通过赋予智能体物理身体，使其能在与物理环境的持续交互中感知、学习、决策与行动，从而实现智能的持续增长。具身智能在工业制造、自动驾驶、家庭服务、医疗康养等领域展现出变革性应用潜力，然而，其在算法自主性、数据获取、软硬件协同及安全伦理等方面仍面临严峻挑战。文章系统梳理具身智能的概念内涵、发展态势、核心技术体系、多领域应用前景及面临的关键技术挑战，并对未来发展趋势进行展望。
2026年04期 v.20;No.114 41-47页 [查看摘要][在线阅读][下载 1122K] [下载次数：100 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：15 ] - 廖勇;韩知孝;
具身智能是人工智能的重要方向，强调智能体通过物理交互实现自主决策。文章系统综述了大语言模型驱动的具身智能在自主决策领域的最新进展，首先回顾具身智能的传统主流范式，接着构建了大语言模型驱动的具身智能新技术范式。基于上述新范式，归纳了三大自主决策：任务规划式、端到端映射式与参数导向式。并分析了数据效率、模型轻量化、仿真到现实迁移等技术挑战，同时指出多模态融合、物理规律建模与安全伦理设计是未来研究的核心方向。
2026年04期 v.20;No.114 48-57页 [查看摘要][在线阅读][下载 1140K] [下载次数：137 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：8 ] - 侯健玮;周鹏;韩亚男;袁喆;
生成式人工智能(GenAI)融合“信息检索”与“内容生成”双重能力，正深刻重塑搜索生态。文章探析GenAI赋能搜索的服务形态、技术机制与安全风险，旨在厘清其发展态势、演进逻辑与治理路径。研究表明，AI搜索已形成传统搜索嵌入、垂类应用接入与原生搜索引擎三类主要服务形态，伴有因随机性所致的模型幻觉与谬误扩散、生成式引擎优化(GEO)引发的信息操纵与数据污染、强关联推理加剧的隐私泄露与认知窄化三重风险。文章指出，宜统筹发展与安全，构建全链条治理体系；推动搜索信源分级分类管理，强化虚假信息识别与溯源能力，建立信息操纵主动防御机制，加强内容价值观对齐，规范用户权益保护；推动AI搜索更好服务于高质量信息供给与数字社会建设。
2026年04期 v.20;No.114 58-64页 [查看摘要][在线阅读][下载 1197K] [下载次数：29 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：6 ] - 张硕琳;韩子楚;车瑶;李雪晴;
生成式人工智能正加速融入各行各业，推动业务提质增效的同时，也带来了虚假信息、提示词攻击、数据泄露等风险。电信运营商依托云网算力、数据治理、可信身份、反诈协同、安全运营和词元(Token)计量审计等能力，具备参与人工智能内容安全治理的基础条件。文章在梳理政策标准与公开文献的基础上，围绕“模型接入—身份鉴权—输入检测—模型调用—输出复测—日志审计—风险处置—复盘优化”的技术链路，提出运营商参与AI内容安全治理的能力框架、实施方法和评价指标。研究认为，运营商应在合法合规、最小必要和权责清晰原则下，将资源禀赋转化为可验证、可运营的治理能力。
2026年04期 v.20;No.114 65-71页 [查看摘要][在线阅读][下载 1295K] [下载次数：19 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：10 ]