作为科技圈的香饽饽产品，AI眼镜被各大科技巨头视为继手机之后的下一代智能终端。

　　TA如同一个探照灯，能随时捕捉人脸、行为轨迹、环境影像等信息，在提供便利的同时，安全质疑也随之而来。

　　“智能眼镜产品，隐私泄露的风险尤为突出。”7月28日，在世界人工智能大会发布的《终端智能体安全2025》（下称《白皮书》）指出，这类设备在数据采集、处理、传输等环节均存在被窃听、被篡改的风险，尤其是涉及图像、人脸、地理位置等个人敏感信息时。

　　白皮书进一步建议，应对智能眼镜类产品进行“能力安全管控”，包括限制其数据调用范围、操作权限，并对异常行为实现即时阻断。

　　这份白皮书由上海人工智能实验室、中国信通院、蚂蚁集团、IIFAA联盟四方联合发布。首次系统梳理了智能体风险分类、如何发现风险、如何防御风险，并覆盖了单智能体设备、多智能体协同，再到AI终端生态的全面挑战。在AI Agent成为“下一代操作系统”的当下，这场对安全设施的梳理，来得尤为及时。

　　终端智能体为何成安全新战场？

　　AI智能体开始落地到终端，但它和我们熟悉的智能设备已经不是一回事了。

　　在AI大模型加速下沉的2025年，智能体正快速渗透进手机、眼镜、耳机、车机等各种终端设备，悄悄成为连接人、设备与环境的关键枢纽。生活、工业、医疗、教育等多个行业，正在被一批更“主动”、更“拟人化”的终端智能体重新定义交互方式。

　　它们不再是传统意义上的智能终端，也不是完全云端运行的AI Agent，而是一种运行在“端侧”的智能体。

　　技术上的变化正在改变产品体验的边界。例如，Meta Quest 4 Pro 实现了毫米级手势识别与3D语义理解，华为 Vision Glass 2025 能通过眼动触发导航与内容切换。智能手机上的AI助手也在“去唤醒词化”，荣耀 Magic6 Pro 的“灵动胶囊”已经能基于用户行为自动推送登机牌、健康码等实时服务。

　　垂直行业的人机交互逻辑也在被改变。现在的AI 座舱已经可以通过驾驶员微表情，分析疲劳程度，调节空调温度、发出警报，主动介入安全保障。

　　这种“无感交互、主动触发”的终端智能体新形态，确实让AI更贴近用户，但它带来的问题也更加复杂。

　　《白皮书》指出，随着模型越来越懂用户、操作越来越自动，终端智能体的风险边界也在拓展：不再只是“数据泄露”这么简单，而是向模型行为、身份伪造、环境感知误导，甚至算法伦理等深层问题蔓延。

　　在AI驱动下，智能化的深度和广度，也达到了一个新的水平。

　　在智能化深度上，智能化从移动APP时代的简单赋能，演进到现在的AI原生；

　　在交互上，从单模态交互到多模态交互，甚至带有空间智能的空间交互；

　　在场景复杂性上，从单场景服务，到全场景的任务编排与规划；

　　在服务模式上，从用户被动服务，到主动服务用户；

　　在连接宽度上，从单一APP完成任务，到跨应用、复杂协同完成目标。

　　这导致了设备与物理世界的融合，设备与设备的连接，智能体与设备的连接，以及智能体之间的连接等更为广泛的连接。

　　跨设备多智能体协同，会带来很多问题，比如信任问题、身份问题、安全问题等。

　　和APP时代的信任问题不同，智能化时代会出现链路不可信、授权不可信、服务不可信等多种信任问题；身份问题上，智能化时代各种泛终端设备的身份、智能体身份、用户身份，如何实现关联和身份流通是一大挑战；在安全问题上，从传统的设备孤岛，到全面连接后，导致的诸如数据传输不安全，风险敞口变大。

　　三大防护路径

　　安全问题是终端智能体发展旅程中，最复杂的地形图之一。

　　《白皮书》首次提出了覆盖六大层级的“终端智能体安全风险图谱”，将终端智能体风险分析分为设备层风险、数据层风险、模型层风险、端云协同层风险、接口层风险和业务层风险等风险层，将风险从硬件到底层算法、再到交互接口和业务逻辑层面，系统性拆解。

　　更进一步，《白皮书》将这些风险细化至“用户身份”“应用身份”“恶意prompt工程”“权限滥用”“行为诱导”“生成内容失控”等具体攻击路径。

　　以模型层为例，提示词诱导（Prompt Injection）攻击正在成为终端智能体的主要隐患之一：攻击者通过精心构造的输入，诱导模型暴露内部逻辑、泄露记忆信息，甚至输出不当或违法内容。

　　这些风险不是理论推演，而是真实发生的案例在倒逼行业关注。比如智能眼镜，容易被用于无感知偷拍、数据中转攻击等非法用途。因此需要解决其在本地图像识别、语音识别和空间交互中的数据权限与身份认证问题。

　　而像智能座舱助手，在车载环境中，座舱需要实时识别驾驶员的情绪状态，并联动车内空调、灯光、导航系统等多个控制模块。一旦模型出现幻觉输出、误判疲劳状态，就可能带来真实空间的安全风险。白皮书因此建议，在此类场景中强化模型鲁棒性、引入形式化验证机制、并设置动态风险评估系统。

　　为了应对这些高度复杂、层层递进的安全风险，《白皮书》提出了三大防护路径：单智能体安全、多智能体可信互连、AI终端安全，作为一份全面且具针对性的、可参考的安全指引。

　　其中，智能体安全技术涉及安全护栏、数据去毒、基座对齐和柔性管理；多智能体可信互连技术涉及可信数据流转、可信服务流转、可信身份认证和可信记忆共享；AI 终端安全技术涉及可信隐私沙箱、跨设备可信连接。

　　白皮书提出，智能体可信互连的核心，在于构建 “可信” 的智能体协作环境，具体体现在四个关键维度：可信连接、可信鉴权、可信意图、可信授权。它就像智能体世界的 “安全卫士”，从身份验证到数据传输，从需求处理到结果追溯，全程筑牢安全防线。

　　蚂蚁与IIFAA联盟的探索样本：当“安全”成为产品能力

　　本次《白皮书》由信通院、上海人工智能实验室、蚂蚁集团和IIFAA联盟四方联合发布。

　　蚂蚁集团作为积极在智能体安全实践的企业之一，在如Rokid Glasses、小米AI眼镜等AI终端产品中，基于首个智能眼镜的可信交互服务技术，确保用户在眼镜端完成的支付交易具备“可信身份”“可信执行环境”等多重安全保障；近期升级的“蚁天鉴”大模型安全解决方案，新增智能体安全评测功能，具备Agent对齐、MCP安全扫描、智能体安全扫描及零信任防御等四大核心功能，在智能体时代全面应对挑战。

　　为构建开放、安全、高效的智能体互联，建立统一协议标准，蚂蚁集团也深度参与到中国电子技术标准化研究院发起的“人工智能智能体协议共建共享联合倡议”，与产学研用各界伙伴共同推进国产智能体协议标准的制定与落地。

　　另一家核心联合方IIFAA联盟，一直致力于推动行业共同制定跨智能体交互的相关安全技术规范，共建开放、合作、共赢的智能体生态。

　　2024年12月，该联盟牵头成立国内首个智能体安全生态协作组织——“IIFAA智能体可信互连工作组”（下称“工作组”），专注推动跨智能体协作过程中的信任机制建设，解决多设备、多账号、多模型之间的数据调用、身份验证和权限边界问题。

　　今年4月，工作组推出业内首个智能体可信互连技术ASL（Agent Security Link）发布，该技术可以在MCP等协议的基础之上，保障各个智能体协作中在权限、数据、隐私等方面的安全，为Agent互连提供安全、可信的协作保障。

　　ASL构建了智能体之间的可信连接、构建运行时安全保护机制、构建业务安全防护机制等三方面核心能力，在智能体互连的时代，运行于 MCP、A2A 等任何智能体通信协议之上，作为已有互连协议的安全补充，解决智能体时代的安全威胁，为Agent互连提供安全、可信的协作保障。

　　联盟技术负责人万小飞表示，在智能终端快速发展的今天，单独一家企业很难承担构建智能终端可信体系的任务，智能终端的可信体系，需要生态共建共赢。“呼吁整个生态，共同完善智能体可信基础设施，共建智能体可信互连生态，最终共筑智能体协作信任网络。”

　　白皮书在结尾写道：如果说过去几年，智能体技术解决的是“能不能用”的问题，那么当下要面对的，则是“可不可信”的挑战。

　　在这个意义上，终端智能体的每一次系统更新，不只是能力增强，更是一次对人机信任机制的重塑。