当前全球机器人基础模型与物理AI技术加速商业化落地，具身智能设备深度融入工业生产、公共服务等实体场景，技术迭代速度持续领跑行业治理体系建设。近期，美国非营利科研机构Physical AI Safety Institute（PAISI，无官方中文定名，行业通称物理AI安全研究所）正式官宣成立，相关公告同步发布于LessWrong、GreaterWrong前沿AI社区，结合社区系列深度讨论，系统性揭示机器人基础模型独有的新型安全风险，为全球物理AI安全治理划定研究方向，填补了全球行业重研发、轻风控的认知与体系空白。

本次行业讨论与机构落地，精准戳中当前物理AI产业的结构性发展矛盾。据PAISI公开调研数据显示，全球科技企业已累计投入超188亿美元用于机器人基础模型的研发迭代与落地推广，但对应专项安全研发资金近乎为零，安全投入与产业规模严重失衡。长期以来，行业安全防护存在明显认知错位，传统防护多聚焦机器人硬件防撞、防误触等浅层物理安全，这类基础风险已基本实现技术可控。但机器人基础模型带来的决策级、交互级深层风险，始终处于无人防控、无人研究的空白状态，成为制约产业长效发展的核心隐患。

LessWrong社区发布的研究框架，清晰厘清了物理AI的三层差异化安全风险，为行业风控研究提供标准化依据。第一层为**行为安全**，聚焦设备物理运动层面的碰撞、故障等显性风险，现有技术已可有效规避；第二层为**决策安全**，侧重模型在复杂场景中的上下文判断、自主行为决策，也是当前几乎无防护体系的核心盲区；第三层为**以人为中心的长期安全**，关注人机长期交互中的可预测性、可信度与伦理边界，是未来高阶具身智能的核心治理重点。三层风险体系层层递进，彻底打破了行业对物理AI安全的片面认知。

相较于成熟的数字大模型安全体系，物理AI模型风险具备不可逆转的实体危害性与强隐蔽性。依托VLA视觉语言动作架构，现代机器人基础模型可自主完成环境感知、逻辑推理、动作规划、实体执行全链路闭环操作。一旦出现模型对齐偏差、训练数据污染、隐性指令诱导、传感器欺骗等问题，算法漏洞将直接转化为物理世界的实体伤害，且这类模型级隐患隐蔽性极强，常规硬件检测、表层风控手段无法识别拦截，极易引发设备故障、场景安全事故等连锁问题。

PAISI将物理AI安全研究定义为“重要、被忽视、可解决”的核心课题，精准点明行业发展痛点。不同于国内2026年4月成立的Physical AI产业联盟，二者属于完全独立的不同实体：国内产业联盟由亚信安全、阿里云、ABB机器人等企业联合发起，侧重产业协同、生态共建与场景落地；而PAISI是美国非营利科研机构，核心聚焦底层安全理论、风险框架、评测体系与学术研究，主攻机器人基础模型的根源性安全问题，填补了全球学术研究领域的治理空白。

为推动物理AI安全研究标准化、常态化落地，PAISI已明确后续核心学术布局，计划于2026年8月12日开启论文征集，将在顶级机器人学习会议CoRL ’26上举办“物理AI安全科学”专题研讨会。会议将聚焦模型对齐、风险防控、漏洞检测、安全评测等核心方向，汇聚全球科研力量完善物理AI安全理论体系，搭建通用的风险测试与验证标准，为全球企业研发、模型迭代、场景落地提供权威学术参考，推动安全技术从理论研究走向实战应用。

业内分析表示，当前全球机器人基础模型产业正处于规模化落地的关键窗口期，技术创新速度远超安全体系建设进度。PAISI的成立，标志着全球物理AI产业正式开启“技术创新与安全治理协同推进”的全新阶段。未来，随着三层安全风险框架持续落地、全球学术研究不断深入，将逐步补齐物理AI安全短板，平衡产业创新与合规风控，推动全球具身智能产业摆脱安全隐患制约，实现稳健、有序、高质量的规模化发展。