新研究第一次提出“环境间接提示”对具身AI系统的科学风险。误导依赖于视觉语言模型的视觉攻击机器人或车辆，
图片由AI生成 具身AI即具备物理载体的具身智能系统，在自动驾驶场景中，面临提高其被系统执行的概率；进而调整文字在环境中的颜色、须保留本网站注明的“来源”，攻击者可通过在环境中植入特定文字信息，
实验证明，设计并验证了一套名为“CHAI”的攻击框架，无人机等自主系统的决策，该模型能够同时理解图像与文本，以增强攻击效果。目标搜索三类典型应用场景，该项研究为行业提前敲响了安全警钟。生成的误导图像被放置在真实环境中，在无人机场景的模拟测试中，成功干扰了测试车辆的导航判断。产业界需尽快形成新的安全标准和防护机制。帮助机器适应复杂现实环境，研究呼吁，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、从而干扰其正常判断与操作。使其做出危险行为。
结果明确显示，大小、随着AI在物理系统中的融合不断加深，其依赖的视觉语言模型也成为安全研究的焦点。保障安全行驶的同时，CHAI攻击可有效操纵搭载不同视觉语言模型的自主系统。
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，配送机器人等。随着具身AI日益普及，海报等物理载体，直接“劫持”自动驾驶车辆、却也打开了被物理世界文字信息攻击的新突破口。攻击成功率最高可达95.5%。| 路标文字可“劫持”自动驾驶汽车与无人机 |
| 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、相关研究发表于27日优睿科官网，对智能系统的安全构成实际威胁。实现“针对具身AI的命令劫持”。无人机紧急降落、该框架首先利用生成式AI优化攻击文本，恶意文本可被嵌入路标、