锚定 TPM + 硬件可信根，FPGA 如何守护人形机器人安全？

关注、星标公众号精彩内容每日送达来源网络素材作者莱迪思半导体人形机器人市场正快速从概念走向商用落地。得益于传感、驱动与边缘智能技术的大幅进步原本仅存在于科研实验室的成果现已成为工厂、仓库及各类服务场景落地应用。随着这类系统承担愈发复杂的任务开发人员必须在严苛的功耗与散热限制下实现高密度传感器融合、亚微秒级电机控制环路和实时感知能力。如今核心问题已不再是 “能否造出人形机器人”而是能否确保其安全、自主地运行。莱迪思 FPGA 在这一转型中扮演关键角色在驱动感知与灵巧操作的电机和传感器近端提供低功耗、高确定性的处理能力。通过添加锚定可信平台模块TPM的安全功能和硬件可信根HRoT架构这类器件还能帮助研发团队在机器人的每个分布式节点上强化系统完整性。我们近期专访了莱迪思安全业务副总裁Eric Sivertson探讨如何通过锚定TPM的FPGA保障人形机器人安全、实现确定性控制以及未来量产的路径。01问您如何看待当前人形机器人市场的成熟度答该市场尚处于早期阶段但发展迅速。我们看到人形机器人正从研究和试点阶段向早期商业部署过渡。人形机器人代表了“具身智能”的终极形态不过市场尚未成熟应用也未广泛普及尽管我们已看到其发展势头日益强劲。目前最大的挑战仍在于可靠性、成本效益和监管准备情况。主要参与者包括特斯拉Optimus项目、波士顿动力Atlas项目、Figure AI、Agility Robotics以及中国的几家新兴企业。投资势头强劲行业预测显示到2030年市场规模将达到约60亿至65亿美元复合年增长率极高。许多分析师预计2026年至2027年将是一个重大转折点因此我们即将见证人形机器人的真正腾飞。02问客户在评估人形机器人平台时最常遇到哪些技术难题答实用性是最常见的担忧之一。由于该技术尚处于早期阶段许多原型和试点项目未能达到工业级标准例如99.99%的正常运行时间、7×24 小时全天候连续运行以及安全、无缝地融入工厂车间等人类工作环境。客户最常遇到的问题集中在硬件限制、人工智能集成和运行可靠性上具体可细分为电池续航和能效、灵活性与操控能力、人工智能自主决策及从模拟环境到现实环境的转化、正常运行时间和可靠性无故障运行时长以及平衡与移动能力。这些方面的问题都存在挑战和不足但可靠性、正常运行时间以及灵活性与操控能力是最大的风险来源其次是电池续航和能效。03问安全性正成为人形机器人的首要需求。对于信任、安全以及锚定可信平台模块TPM的FPGA解决方案所扮演的角色客户提出了哪些担忧答对人形机器人而言功能安全与信息安全密不可分。随着人形机器人从受控的开发和测试环境进入工厂车间、仓库、家庭、商业场所等人类共同活动的空间物理安全、网络安全与隐私保护正日益受到大型企业与早期消费者的高度关注。一台被入侵或不可信的人形机器人远不止是技术故障或系统失效那么简单。它可能造成人身伤害危及财产与生命安全在缺乏人类行为通常受到的道德约束与后果约束的情况下引发合规违规渗透并窃取原本因无原生网络连接而对人不可达的关键数据或系统一旦共性安全漏洞被发现还可能被利用来控制或指挥其他人形机器人侵犯协作人员的隐私或对不应监控的环境进行不当监测引发对 “监控社会” 的担忧。这类场景风险极高最终会侵蚀用户信任阻碍产品普及。基于锚定TPM的FPGA解决方案通过提供一种基于标准的方法来解决这些担忧。这种方法由可信计算组织Trusted Computing Group的可信平台模块TPM规范定义用于验证FPGA控制下的人形机器人系统的关键要素。FPGA是人形机器人指令与控制方面最有效的技术之一长期以来一直用于精细运动控制包括义肢、手指、关节和其他精密执行器。通过将FPGA固有的并行处理能力与基于TPM的强大验证、实时网络弹性以及先进的加密技术相结合开发人员可以在人形机器人内部建立一个高度可信的执行环境。FPGA可以并行实施多重故障安全保护例如锁步冗余投票安全控制、对关键攻击面的持续实时验证以便在入侵发生前化解威胁以及在高负载或故障场景下快速本地推理避免机器人中央处理系统过载。将这些能力锚定在基于 TPM 的强硬件可信根上有助于最大限度降低功能安全与网络安全领域的级联风险。04问莱迪思FPGA为人形机器人开发人员带来了哪些核心价值答莱迪思 FPGA 在底层硬件层面具备与生俱来的实时确定性这为人形机器人开发带来巨大价值。与 CPU、GPU、MPU、MCU 等基于微编码和基于指令的处理器不同这类处理器受限于指令流水线FPGA直接在硬件中实现功能使关键操作能在单个时钟周期内可预测地完成而非经过多条延迟可变的指令序列。这种确定性对于人形机器人系统实现快速、精确的决策和可靠执行至关重要。此外莱迪思提供了一系列强大的具有一流加密和安全功能的可信根RoTFPGA可在电机、关节、手指、执行器等最关键的控制点嵌入强安全防护。莱迪思FPGA还非常适合满足不同尺寸、性能等级和能力的人形机器人的各种电机控制需求。将先进的电机控制与基于RoT的安全功能相结合能大幅提升攻击者入侵机器人关键物理接口的难度。最后以锁步配置部署多个FPGA可进一步提高冗余度和安全性实现有弹性的实时操作同时针对故障和攻击提供强大的保护。05问团队在首次评估人形机器人安全性时存在哪些误区——您希望他们能更早明白哪些道理答这是一个很好的问题。研发人形机器人的团队确实走在技术前沿。但我发现其中不少团队在评估和构建人形机器人安全方案时仍在沿用传统 IT、工业机器人或消费级物联网的安全模型。这些都是大家熟悉、研究充分、看似已有成熟解决方案的领域。然而人形机器人不属于其中任何一类即便它融合了所有这些领域的元素。这很容易导致 “方枘圆凿” 式的设计谬误。需要尽早明确的一点是安全绝不能在最后阶段才 “外挂” 上去。它必须贯穿于整个设计流程覆盖人形机器人的全生命周期成为设计理念中不可或缺的一部分。如果只优先解决灵巧性和运动能力却不考虑安全问题往往会在后期给设计者带来严重隐患。那种 “先实现功能再加强安全” 的思路通常会引入远超预期的风险。另一个挑战是在人形机器人中将网络安全与功能安全分离开来要比在其他许多系统中困难得多。二者必须协同设计、密不可分。一台本身机械安全、运动无伤害的人形机器人仍可能通过网络攻击而变成武器。在这种情况下机器人反而会借助安全系统确保动作规范、精准可控以安全且精准的方式执行恶意行为。要防范这类风险就必须对安全机制与功能安全机制进行协同设计并谨慎平衡二者之间的取舍。通常功能安全系统的核心是监测故障并维持正常运行而典型的信息安全系统在发生入侵或安全故障时策略是停机或拒绝服务。尽管监测机制可能相似但预设响应方式从根本上是对立的。在优秀的人形机器人系统设计中为这两者设定合理的优先级至关重要。还有一个常见误区是认为仅靠基于 TPM 的可信验证就足够了。在静态系统中这或许成立但对人形机器人而言TPM 只是网络安全弹性验证链的起点。系统还必须具备主动、实时的监测能力和即时的威胁缓解能力。相比于系统在线率或攻击防护隐私往往被视为次要问题但人形机器人天生就是强大的监控平台。多模态传感器数据的持续传输即便经过匿名化处理如果管控不当也可能违反 GDPR、CCPA 等法规并侵蚀用户信任。因此强有力的数据权益保护必不可少。最后目前人形机器人还缺乏足够大规模的真实场景部署无法充分暴露恶意分子可能利用的所有漏洞。这容易造成一种虚假安全感只要在实验室里能用在现实世界就一定能用。如果说有哪个应用场景值得反复进行模拟攻击、渗透测试并秉持 “再怎么谨慎都不为过” 的心态那一定是人形机器人的安全设计。结论随着人形机器人从小型试点项目走向大规模部署最终取得成功的必将是那些将可信安全视为核心设计需求的团队。分布在传感器与控制模块中的智能需要一个安全、可预测的底层支撑。基于 FPGA 的可信根Root-of-Trust与 TPM 相结合能够满足这一需求既支持身份验证启动、节点身份识别和弹性更新流程同时还能优化控制回路时序与传感器管理。莱迪思的解决方案让开发者能够快速推进开发同时不牺牲安全性与可靠性。人形机器人潜力巨大与之相伴的是确保这些系统在现实世界中能够安全运行的重大责任。凭借正确的安全架构我们能够打造出灵活、智能、值得信赖的机器人。全文完声明我们尊重原创也注重分享文字、图片版权归原作者所有。转载目的在于分享更多信息不代表本号立场如有侵犯您的权益请及时联系我们将第一时间删除谢谢想要了解FPGA吗这里有实例分享ZYNQ设计关注我们的公众号探索