AI 機器人攻擊面現形：VicOne 實證 VLA／VLM 漏洞可操控自主系統行為

隨著 AI 模型開始驅動機器人、自主巡邏系統與醫療服務設備，資安威脅的邊界已從數位空間延伸至實體世界。車用資安公司 VicOne 近期公開一項 Physical AI（實體 AI）攻擊研究，透過實證展演說明，視覺語言行動模型（Vision-Language-Action Model，VLA）與視覺語言模型（Vision-Language Model，VLM）在特定條件下可被操控，導致自主系統做出錯誤但看似合理的判斷，進而影響機器人的實際行為。

VLA／VLM 成新攻擊目標，AI 判斷鏈出現可利用缺口

VicOne 的研究指出，當 AI 模型接收到經過特定設計的視覺輸入、環境干擾或指令脈絡時，其感知與決策過程可能被引導至非預期結果。這類攻擊不需要入侵底層系統，而是針對 AI 模型本身的推理邏輯施加影響，使系統在未察覺異常的情況下執行錯誤指令。

對部署於公共空間、醫療場域或工業環境的自主系統而言，此類攻擊的潛在影響不僅止於資料外洩，更可能直接危及人員安全與場域運作穩定性。

為協助產業系統性評估風險，VicOne 提出「五大 Safety 風險 × 五條 Security 攻擊路徑」分析框架。此框架聚焦於 AI 感知、決策與行為鏈中的潛在攻擊面，協助企業在部署前識別可能影響系統穩定性、可預期性與安全邊界的風險，並提前建立對應的防護策略。

模擬環境驗證：部署前即可測試安全邊界

VicOne 同步展示基於 NVIDIA Isaac Sim 建構的模擬測試環境，說明如何在實體設備正式部署前，模擬多種攻擊情境與環境變化，驗證 AI 系統在不同條件下的行為穩定性與安全邊界。

VicOne 執行長鄭奕立表示，汽車產業是少數已長期面對資安（security）與安全（safety）交會挑戰的領域。當 AI 開始控制機器人、自主系統與各類實體設備，類似挑戰正在快速擴大。VicOne 正將在汽車資安領域累積的研究與實務經驗，延伸至 Physical AI 場景，協助產業在 AI 進入真實世界前，更早發現、驗證並降低可能影響安全邊界的資安風險。

這項展示反映 VicOne 對 Physical AI 安全的核心主張：當 AI 開始控制機器人與自主系統，安全不應停留在事後偵測，而應前移至設計、測試與部署前驗證階段。

台灣機器人業者跟進，資安驗證納入部署流程

VicOne 亦與台灣在地機器人業者展開合作，將上述安全驗證框架落地至實際應用場域。

專注公共與敏感場域自主巡邏的帝濶智慧科技，以本地端影像辨識與決策運算架構，降低資料外洩風險，並與 VicOne 合作將資安驗證流程前移至部署前，確保系統進入真實環境前已通過行為穩定性測試。

帝濶智慧科技總經理鄒耀東表示，公共與敏感場域的客戶在導入自主巡邏系統時，隱私、合規與行為穩定性必須同步被驗證，而不是出事後才補救。與 VicOne 的合作，是帝濶對客戶的具體承諾，讓每一套部署上線的系統都是經過驗證、可預期、可信賴的。

醫療 AI 機器人業者長聯科技則以生成式 AI 與大型語言模型為技術核心，其產品愛寶提供院內導覽與病患衛教諮詢服務。VicOne 與長聯科技將共同探索醫療 AI 機器人在模型安全與歐盟網路韌性法案（CRA）法規要求下的防護需求。

長聯科技商務營運總監蔡述先表示，醫療與長照場域需要高度穩定、可靠且合規的 AI 服務。透過與 VicOne 的合作，希望強化愛寶在 AI 模型安全與資安合規上的準備，讓醫療 AI 機器人在實際場域中更安心地被部署與使用。

Physical AI 安全驗證，成規模化部署前提

隨著 AI 機器人逐步進入公共空間、醫療照護、校園與企業場域，Physical AI 安全驗證將成為產業規模化部署不可迴避的前提條件。VicOne 的研究與合作模式，呈現了一條可供參考的路徑：從攻擊面分析到模擬測試，再到部署前驗證，將資安能量系統性地整合進 AI 系統的生命週期管理之中。

對於正在評估或已著手部署 AI 自主系統的企業而言，此框架提供了一個可操作的安全基線，協助在技術落地之前，先行建立可信賴的安全基礎。