家庭人形机器人——隐私保护——美国

类型：新闻转载

2025年底，Figure AI将第三代人形机器人Figure 03送入家庭进行Alpha测试，Unitree与1X Technologies也相继推出家用机型，特斯拉Optimus计划于2026年底走出工厂。高盛预测该市场2035年将达380亿美元。然而，美国目前缺乏针对此类自主学习型机器人的统一监管框架，导致产品责任界定与隐私保护面临巨大法律不确定性，保险体系亦存在覆盖盲区。

正文

> 本文由骏材工程（AIC Engineering）转载。所有版权归原出版商所有；请参阅下方来源。

2025年底，Figure AI将其第三代人形机器人送入家庭进行Alpha测试。Figure 03的手部具备16个自由度，配备可检测小至3克力的触觉传感器，肢体采用泡沫填充设计以确保在人员周围安全运行。它能响应自然语言指令并实时学习。几乎在同一时期，Unitree开始发货售价4,900美元的入门级家用机器人R1，1X Technologies也开始以2万美元或每月499美元订阅费出售NEO。与此同时，特斯拉正持续提升其人形机器人Optimus的产量，该公司已承认该项目目前“主要侧重于学习和数据收集”，并计划于2026年底将设备部署至其自有工厂之外。

其中许多已不再是原型机，而是如今正在家庭中使用的消费级产品。高盛目前预测，到2035年人形机器人市场规模将达到380亿美元，较此前预估增长六倍。

然而，对于责任链条上的所有人而言，一个令人不安的事实是：目前美国尚无统一的监管框架来管理这些设备。现有法规的制定初衷是针对扫地机器人和机械臂，而非能够在私人住宅内持续学习、适应并自主运行的人形机器人。

作为一名产品责任与隐私诉讼律师，显然这种监管空白造成了重大的法律不确定性。它很可能催生新型诉讼，挑战现有的保险框架，并在未来几年影响产品责任法理的发展。

产品责任风险：机器人伤人时谁来买单？

传统产品责任法为受伤原告提供了三种诉讼依据：设计缺陷、制造缺陷和警示缺陷。这三者均适用于家用机器人，但无一能完全契合。

设计缺陷诉讼的核心在于产品在设计上是否具有不合理的危险性。对于由大语言模型驱动的人形机器人而言，“设计”是一个通过与环境交互不断自我重写的演进型神经网络。Figure 03能够实时学习。特斯拉也已承认其Optimus机器人“主要用于学习和数据收集”。当机器人的决策能力在购买后因持续学习而发生改变时，原告所指控的“不合理危险设计”究竟指什么？法院、专家和律师都将为此陷入困境。

制造缺陷诉讼在传感器故障或执行器失灵等情况下更为直接，但现代人形机器人供应链的复杂性使即便是简单的硬件故障也变得棘手。单台机器人可能集成了来自不同公司和供应商的基础AI模型、计算机视觉芯片、执行器、系统集成及其他组件。例如，Unitree H2拥有31个自由度，并通过3D激光雷达实现360度深度感知。当出现问题时，要识别故障组件及相应的责任制造商，可能需要运用五年前甚至还不存在的工程鉴定技术。

警示缺陷可能是目前最具可操作性的诉讼依据。举例而言，1X Technologies的NEO出厂时自主性约为60-70%，剩余30-40%由位于加州、佩戴VR头显的人类远程操作员补充，该操作员能够看到买家家中的情况。消费者是否得到了充分警示？这些新产品要求提供关于机器人行为局限性的强力警示，例如误解指令或无法可靠区分儿童与成人，以及物理局限性，例如在何种情况下可能倾倒、抓握过紧或造成其他物理损害与伤害。

同样棘手的是供应链中的责任归属问题。这可能涉及硬件制造商、为机器人提供推理能力的基础模型开发商、将一切整合在一起的系统集成商，或是发出模糊语音指令的业主。

总而言之，现有的产品责任理论建立在产品行为可预测、且在设计、制造和警示环节有明确人类监督的假设之上。自主且持续学习的机器人打破了这一假设。

隐私索赔：你的机器人正在监视一切

一台始终在线、配备摄像头、麦克风和空间导航功能的人形机器人，所创建的数据收集档案是现行隐私法从未设想过的。试想当前人形机器人在家庭中能收集哪些数据：它进入每个房间的连续视频、语音和音频录音、完整的3D户型图、日常行为规律、包括面部和步态模式在内的生物识别数据，以及环境读数。

目前隐私监管主要依赖各州法规，如《加州消费者隐私法》（CCPA）和《加州隐私权法》（CPRA），这些法规对视觉、音频和生物识别数据触发了相关义务。美国联邦贸易委员会（FTC）的《儿童在线隐私保护规则》（COPPA）要求对13岁以下儿童的被动数据收集进行可验证的父母同意，这产生了一项现有技术可能无法持续满足的合规义务。

这些产品对生物识别隐私法具有深远影响。伊利诺伊州的《生物识别信息隐私法》（BIPA）要求在收集生物识别标识前获得知情书面同意，每次违规的法定赔偿为1,000至5,000美元。但BIPA旨在规范应用程序和公共信息亭，而非在私人住宅中持续处理生物识别数据作为基本运行前提的自主机器。2026年5月，一群知名记者、播客主持人和配音演员针对Adobe、谷歌、亚马逊、苹果、Meta、微软等公司提起了九起关于AI声纹收集的BIPA集体诉讼。这些诉讼的逻辑自然延伸至每次开机都会扫描面部并分析步态模式的家用机器人。

可以预见，一家必须应对约20种不同州隐私框架的公司将面临严重的叠加问题，而这些框架无一为持续的视听监控、空间映射、行为模式分析或客人（从未同意任何条款）进入有机器人运行的家庭时产生的同意挑战而设计。人形机器人的侵入性将远超任何现有的物联网设备。

交叉问题

未来自主机器人诉讼可能涉及单一机器人事件引发产品责任与隐私诉讼的交叉。设想这样一个场景：家用机器人误判了儿童的动作，伸出机械臂导致面部撕裂伤需要缝合。这是一起涉及设计缺陷和警示缺陷的直接人身伤害索赔。但在证据开示过程中，原告律师发现该机器人一直在连续录制儿童卧室的视频，在未经父母同意的情况下收集面部几何数据，并将家庭空间地图传输至制造商服务器用于AI训练。这将引发州消费者隐私违规、因未获得13岁以下儿童可验证父母同意而违反COPPA，以及潜在的FTC执法行动。

预计将面临重大的证据开示挑战。在产品责任案中，需要机器人的决策日志、事件发生时的传感器数据、受伤时运行的AI模型具体版本，以及能解读海量数据的专家。在隐私案中，则需要数据保留政策、显示传输内容及时间的服务器日志、训练数据管道和同意机制证据，以及不同的专家。此类诉讼对双方而言都将困难且昂贵。

“首起严重家用机器人伤害”诉讼很可能类似于早期的特斯拉Autopilot案件，涉及对专有数据的激烈争夺、制造商关于用户误用产品或未尽监督义务的抗辩，以及对复杂供应链中究竟谁承担最终责任的真正不确定性。

保险缺口

对于保险专业人士而言，家用机器人暴露出潜在的承保盲区。房主保险可能涵盖访客因机器人造成的伤害，但很可能不涵盖房主对机器人未经授权收集该访客数据的责任。制造商的现代产品责任险可能涵盖人身伤害索赔，但很可能未考虑到设备在出售后持续学习并改变行为的情况。网络安全险可能涵盖数据泄露，但大多明确排除人身伤害。

结果是出现“沉默AI”承保，即保险公司和被保险人均未明确说明机器人造成的物理伤害或损害是否属于现有保单条款范围。AI风险正成为一个独立的核保类别，采用该技术的企业在续保时应预期会受到更严格的审查。虽然已出现少数专门的AI保险产品或定制化AI附加条款，但大多数公司显然认为现有承保已足够。这种冷漠可能会持续到首批大型家用机器人判决落地为止。

占据最佳地位的制造商和保险公司将是那些现在开始建立文档体系的企业。此类措施包括严格的安全测试记录、透明的数据收集政策、清晰的同意机制，以及明确涵盖在私人空间运行的自主学习系统的承保条款。机器人正在出货。诉讼即将到来。唯一的问题是法律和保险框架是否已准备就绪。

资讯来源

• mondaq.com (2026-07-19)
• 原文： [Humanoid Robots In The Home
• Privacy Protection
• United States](https://mondaq.com/unitedstates/privacy-protection/1819630/humanoid-robots-in-the-home)