人形机器人的难点不仅在于让其运动或识别物体，还在于构建一套能够处理大量传感器和即时决策的计算与安全系统，同时机器还要在人类附近以及住宅、医院和学校中运行。根据 Semiconductor Engineering 于2026年9月3日发布的分析，这种接近性使人形机器人的风险不同于自动驾驶汽车的风险，因为机器人数字系统遭到入侵后，可能会直接对人员和周围环境产生实际影响。
集中式与分布式相结合的混合架构
人形机器人的设计正趋向于采用一种混合模式，将强大的中央计算单元与靠近四肢和关节的分布式单元结合起来。中央单元负责整体感知、场景理解、规划以及机器人层面的运动协调，而较小的单元则处理手指和关节数据，以及需要短响应时间的本地控制环路。
这类系统可以包含微控制器（MCU）、通用处理器、图形处理器、图像和信号处理器，以及用于加速人工智能的专用神经处理单元。Infineon Technologies 人形机器人系统工程师 Ronald Stärz 指出，主处理器应配备专用的安全控制器，安全性不应只交给人工智能模型负责。
另一方面，MIPI Alliance Physical AI Birds of a Feather 小组负责人 Edo Cohen 认为，本地计算有利于手部、足部、平衡和触觉反馈相关的快速环路。相比之下，集中式架构在组件数量、成本、功耗和简化软件开发方面可能更高效。因此，目前还没有一种设计适合所有用途。
传感器决定系统形态
人形机器人从摄像头、麦克风、雷达、激光雷达和超声波传感器接收数据，同时还会使用磁性、电容式和电阻式触摸传感器。尤其是手指，需要持续的反馈，以调节抓握力度，防止物体被压碎或掉落。
在集中式设计中，可以使用相对简单的传感器，并将原始数据发送至基于 FPGA 的传感桥，例如 Nvidia HoloScan，然后通过以太网传输至 GPU 单元进行场景分析。这样可以增加小型传感器的数量，并将更多功耗集中到一个计算节点上，但 GPU 单元本身可能会消耗大量电力。
而将处理分布在传感器附近，可以降低响应时间，并向中央单元发送经过预处理的数据，但会增加组件、软件和连接点的数量。Synaptics 的 Nebu Philips 表示，决策取决于完整的处理链路，从数据接收、解码和图像处理，一直到数据汇聚的位置以及机器人的类型，无论是人形机器人、协作机器人还是服务机器人。
从边缘到云端
选择本地计算并不一定意味着将机器人与云端隔离。有些系统可能需要连接数据中心，以训练大型语言模型或视觉—语言—动作模型（VLA）；而其他应用则可以受益于在设备上运行的小型专用语言模型。
选择取决于公司的优先事项：隐私、数据控制、运营成本、工作环境的性质，以及是否能够通过有线或无线方式连接数据中心。Imagination Technologies 的 Matthew Bubis 解释说，本地计算和集中式计算将继续并存，因为不存在适合所有公司和任务的单一解决方案。
比汽车更广泛的攻击面
人形机器人结合了高密度传感器、人工智能模型、无线通信，以及移动和操控物体的能力。因此，潜在攻击点包括模型软件、通过无线方式进行的固件更新、摄像头驱动程序、Wi-Fi 信道、控制接口，以及智能代理的连接机制。
Synopsys 的 Dana Neustadter 警告称，在模型加载或更新过程中，模型完整性可能遭到篡改；攻击者还可能通过无线更新实施数据投毒攻击。利用视觉输入可能导致机器人抓取错误物体、进入危险区域或执行不安全动作。此外，中间人攻击或无线通信遭到入侵，也可能使攻击者控制机器人并向其发送指令。
Secure-IC 的 Sylvain Guilley 认为，人形外观可能带来额外风险，例如难以区分自动化代理与获授权人员，或利用机器人进行近距离窃听或冒充他人。根据文章中的观点，语音和自然交互可能成为利用信任的渠道，尤其是当用户像对待人类一样与机器人互动时。
实际会发生什么变化？
对开发者而言，最重要的结论是，安全与安防必须与芯片和通信架构一同设计，而不能在后期再作为软件层添加。参与者提到的控制措施包括设备内置身份、安全启动、受保护的密钥存储、加密通信，以及模型运行期间的保护。多模态身份验证的重要性也日益突出；单独使用语音可能不足，可以辅以触摸或指纹，或者结合摄像头与语音来验证身份和场景。
文章还指出，MIPI 和 RISC-V 等开放标准有助于为供应商提供更多选择，并缩短开发周期。但开放性并不能消除安全验证和风险管理的必要性，也无法单独决定应采用集中式还是分布式设计。
能源和成本仍是关键限制。过度使用 GPU 单元或传感器，可能缩短运行时间，或将价格推高到削弱商业可行性的程度。根据文章所提到的 Robotics Center 报告，2026年美国机器人销售额达到114亿美元，同比增长29%。不过，人形机器人的进一步普及仍将取决于电池续航时间的提升、成本降低，以及证明系统具备抵御入侵的能力。
编辑解读：来源并未宣布某一个平台或完整的安全解决方案，而是描绘了一个架构尚未定型的设计阶段。真正的挑战在于平衡响应时间、能耗、传感器数量、软件灵活性，以及安全与安防要求。关于模型操纵和人机交互的警告还表明，机器人的保护并不止于芯片或网络，还延伸到代理行为，以及用户依赖其输出的方式。文章仍未解决监管要求的性质以及证明这些系统安全性的实际机制等问题；文章转述了多家公司的专家观点，但没有提出统一的市场标准。