分析：机器人身体变了、攻击载荷不变——VLA 模型的跨本体对抗迁移风险

分析认为，VLA 模型的跨本体迁移会同时迁移对抗漏洞：攻击者只需污染共享的语言骨干语义层，同一攻击就能在机械臂与人形机器人上生效。BadVLA（NeurIPS 2025）在特定视觉触发下攻击成功率接近 100%，对抗样本也能跨 OpenVLA 微调迁移。风险集中在 Gemini Robotics 1.5 等共用基础模型的系统，物理机器人上的直接实证尚未发表。