Position: Embodied AI Requires a Privacy-Utility Trade-off
作者: Xiaoliang Fan, Jiarui Chen, Zhuodong Liu, Ziqi Yang, Peixuan Xu, Ruimin Shen, Junhui Liu, Jianzhong Qi, Cheng Wang
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2026-05-06
备注: Accepted at ICML 2026. 10 pages, 3 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出SPINE框架，解决具身智能在敏感环境中部署时的隐私-效用权衡问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 隐私保护 隐私-效用权衡 安全隐私集成 多阶段耦合
📋 核心要点
- 现有具身智能系统在敏感环境中部署时，各模块独立优化导致系统性隐私泄露风险。
- SPINE框架将隐私视为动态控制信号，指导EAI生命周期中跨阶段的耦合。
- 初步实验验证了隐私约束对系统行为的影响，表明碎片化隐私保护策略的局限性。
📝 摘要（中文）
具身智能（EAI）系统正迅速从模拟环境过渡到真实的家庭和其他敏感环境中。然而，目前EAI解决方案主要关注指令、感知、规划和交互等孤立阶段的进步，而忽略了在高频部署中这些阶段耦合带来的隐私影响，隐私泄露往往是不可逆的。本文认为，独立优化这些组件会在敏感环境中部署时造成系统性的隐私危机，因此提出EAI中的隐私是一个生命周期级别的架构约束，而非阶段性的局部特征。为了应对这些挑战，我们提出了下一代具身智能中的安全隐私集成（SPINE），这是一个统一的隐私感知框架，将隐私视为控制整个EAI生命周期中跨阶段耦合的动态控制信号。SPINE将EAI流程分解为各个阶段，并建立一个多标准隐私分类矩阵，以协调跨阶段边界的上下文敏感性。我们进行了初步的模拟和真实案例研究，以概念性地验证隐私约束如何向下游传播以重塑系统行为，说明了碎片化隐私补丁的不足，并激发了未来对安全且功能强大的具身智能系统的研究方向。SPINE框架和案例研究的详细信息可在https://github.com/rminshen03/EAI_Privacy_Position上找到。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身智能系统在指令理解、环境感知、行为规划和人机交互等环节取得了显著进展，但这些模块通常是独立开发的，缺乏对隐私问题的整体考虑。当这些系统部署在家庭等敏感环境中时，高频率的数据交互和模块间的耦合可能导致严重的隐私泄露，且这种泄露往往是不可逆的。因此，如何保证具身智能系统在敏感环境中的安全和隐私，同时维持其功能性，是一个亟待解决的问题。
核心思路：本文的核心思路是将隐私保护视为具身智能系统设计中的一个核心约束，而非事后添加的补丁。作者认为，隐私保护应该贯穿具身智能系统的整个生命周期，从数据采集、处理到模型训练和部署，都需要考虑隐私因素。通过将隐私作为动态控制信号，可以指导各个模块之间的信息交互，从而在保证系统功能的同时，最大限度地减少隐私泄露的风险。
技术框架：SPINE (Secure Privacy Integration in Next-generation Embodied AI) 框架将EAI流程分解为多个阶段，例如感知、规划、执行等。每个阶段都与一个隐私级别相关联，该级别反映了该阶段处理的数据的敏感程度。框架使用一个多标准隐私分类矩阵来定义不同阶段之间的隐私依赖关系。该矩阵指定了从一个阶段到另一个阶段可以传输哪些类型的数据，以及在传输过程中需要采取哪些隐私保护措施。框架还包括一个隐私控制器，用于监控系统的隐私状态，并根据需要调整各个阶段的隐私级别。
关键创新：SPINE框架的关键创新在于其将隐私保护从一个局部问题提升到一个系统性问题。与以往的碎片化隐私保护方法不同，SPINE框架将隐私视为一个动态控制信号，贯穿于具身智能系统的整个生命周期。这种整体性的方法可以更好地应对复杂环境下的隐私挑战，并为未来的具身智能系统设计提供指导。
关键设计：SPINE框架的关键设计包括：1) 多标准隐私分类矩阵，用于定义不同阶段之间的隐私依赖关系；2) 隐私控制器，用于监控系统的隐私状态并动态调整隐私级别；3) 隐私感知的数据处理模块，用于在各个阶段执行隐私保护操作，例如差分隐私、同态加密等。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，可能需要参考相关的隐私保护技术文献。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过初步的模拟和真实案例研究，验证了隐私约束对系统行为的影响。实验结果表明，传统的碎片化隐私保护方法难以有效应对复杂环境下的隐私挑战，而SPINE框架能够更好地平衡隐私保护和系统功能。具体的性能数据和提升幅度在摘要和论文中未明确给出，需要进一步查阅论文全文。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能家居、医疗保健、养老服务等涉及敏感数据的具身智能系统。通过SPINE框架，可以在保证系统功能的同时，最大限度地保护用户隐私，提升用户对智能系统的信任度。未来，该研究有望推动具身智能技术在更多领域的应用，并促进相关隐私保护标准的制定。
📄 摘要（原文）
Embodied AI (EAI) systems are rapidly transitioning from simulations into real-world domestic and other sensitive environments. However, recent EAI solutions have largely demonstrated advancements within isolated stages such as instruction, perception, planning and interaction, without considering their coupled privacy implications in high-frequency deployments where privacy leakage is often irreversible. This position paper argues that optimizing these components independently creates a systemic privacy crisis when deployed in sensitive settings, thereby advancing the position that privacy in EAI is a life cycle-level architectural constraint rather than a stage-local feature. To address these challenges, we propose Secure Privacy Integration in Next-generation Embodied AI (SPINE), a unified privacy-aware framework that treats privacy as a dynamic control signal governing cross-stage coupling throughout the entire EAI life cycle. SPINE decomposes the EAI pipeline into various stages and establishes a multi-criterion privacy classification matrix to orchestrate contextual sensitivity across stage boundaries. We conduct preliminary simulation and real-world case studies to conceptually validate how privacy constraints propagate downstream to reshape system behavior, illustrating the insufficiency of fragmented privacy patches and motivating future research directions into secure yet functional embodied AI systems. We detail the SPINE framework and case studies at https://github.com/rminshen03/EAI_Privacy_Position.