从红队视角看宇树科技的UnifoLM-VLA-0大模型的类攻击漏洞修复建议（理论篇）

预先说明 首先需要明确一点：随着AI大模型的不断亮相——从宇树科技的自研大模型、小鹏汽车的第二代VLA，到英伟达的Alpamayo 1——黑客的攻击手段也必然会随之不断进化。未来的网络攻击将不再局限于传统网络攻击形式，而是逐步演变为一种懂数学、用数学、利用数学和计算机进行底层突破的新型攻击范式，直接针对AI大模型的核心权重、训练机制与决策逻辑展开攻击。

接下来我要讲解的是宇树科技于2026年1月底发布了其自研的视觉-语言-动作大模型——UnifoLM-VLA-0，该模型主要面向人形机器人应用，并已实现部分开源。本文旨在基于目前已公开的设计信息，对UnifoLM-VLA-0的技术思路进行解读，并在此基础上提出一些探索性的类攻击思路，最后尝试结合数学构思提出若干创新型类攻击方法，供机器人爱好者、大模型研发者、宇树科技模型开发者、机器人编程爱好者及相关技术研究者参考。

需要特别说明的是，本文内容基于目前已公开的部分开源代码及相关资料整理而成。由于核心技术尚未全面发布，文中可能存在对技术细节理解不准确、对各模块之间关联性把握不全面的情况。宇树科技的核心技术与核心基础参数仍属于公司机密，本文所述内容仅为基于公开信息的综合推断，不一定代表宇树科技官方的技术实现，也不应被视为对官方技术文档的替代。

本文整体难度较高，部分内容可能存在技术偏差。由于作者本人对模型的全部核心架构并没有完全了解，仅依据官方提供的技术理念进行推演，读者可根据自身情况选择性阅读，不必强求完全理解。本文旨在为技术社区提供一个讨论与交流的基础视角，不作为严谨的学术或工程参考。

文中提及的“类攻击思路”，实为基于数学原理构思的、用于模型安全性测试的探索性方法，旨在模拟潜在可能的攻击路径以识别模型的脆弱点，不涉及任何实质性攻击行为，也不构成对任何系统或模型的实际攻击尝试。

此外，本文作者是一名模型红队研究的学习者，始终恪守国家法律法规，对党和国家怀有高度敬意。本文所涉及的探讨仅限于技术学习与安全研究范畴，旨在为提升模型的鲁棒性与安全性提供建议。文中类攻击思路仅停留于理论推演层面，不涉及任何实质性攻击操作，亦不对他人出于私人目的所进行的破坏性行为承担任何法律责任。

下一篇，我们会开始利用伪代码看一下可能的攻击实战，本文及后续所有讨论均不涉及真实的攻击行为。

一，技术要领的查询：

大家好，我是作者，在开始讲解之前，我查询了大量有关的资料，首先给大家讲解一下这个大模型的背景资料和核心信息，根据宇树科技官方发布的信息及多家科技媒体的报道，UnifoLM-VLA-0的核心技术要点如下：

1，技术突破：从感知到行动的深度融合 UnifoLM-VLA-0旨在打破传统视觉语言模型（VLM）在物理交互中的局限性。其核心创新体现在三个层面：

• 具身大脑进化：通过在机器人操作数据上的持续预训练，使模型能够理解物理世界的交互规律，而非仅仅停留在语义层面

• 空间细节对齐：模型深度融合了文本指令与2D/3D空间细节，显著增强了在复杂环境下的空间感知与位置推理能力

• 动力学约束：集成了动作分块预测及前向/逆向动力学约束，实现了对长时序动作序列的统一建模

2，研发架构：基于Qwen2.5-VL的二次进化 宇树利用系统化清洗后的多任务数据集对模型进行了深度打磨：

• 核心基座：基于阿里通义Qwen2.5-VL-7B开源模型构建

• 高效训练：仅利用约340小时的真机数据进行离散动作预测训练，便实现了高质量的任务泛化

• 性能评估：在空间理解基准测试中，其表现不仅远超基座模型，在特定模式下甚至可比肩Gemini-Robotics-ER 1.5

3，实战表现：单一策略搞定12类复杂任务 在宇树G1人形机器人平台上的验证结果令人瞩目：

• 多任务通用性：该模型在同一策略网络（checkpoint）下，能够稳定完成包括物体抓取、放置、开闭抽屉、插拔插头等在内的12项复杂操作任务

• 强大的鲁棒性：真机实验表明，即使在面对外部扰动时，机器人依然能保持良好的执行稳定性与抗干扰能力

4，宣布时间：2026年1月29日，宇树科技官方正式宣布开源UnifoLM-VLA-0模型。

• 开源内容和渠道：

  • GitHub代码仓库：https://github.com/unitreerobotics/unifolm-vla 

  • 项目主页：https://unigen-x.github.io/unifolm-vla.github.io/

5，根据多个科技媒体的报道确认，本次开源包含：

• 模型权重：已训练的UnifoLM-VLA-0模型参数

• 推理代码：可直接运行的模型推理代码和示例

• 技术文档：模型架构和使用说明

根据太平洋科技的相关报导：

宇树宣布正式开源 UnifoLM-VLA-0大模型。作为 UnifoLM 系列中专门针对通用人形机器人操作设计的视觉-语言-动作（VLA）模型。UnifoLM-VLA-0旨在打破传统视觉语言模型（VLM）在物理交互中的局限性。宇树利用系统化清洗后的多任务数据集对模型进行了打磨，基于 Qwen2.5-VL-7B 开源模型构建。仅利用约340小时的真机数据进行离散动作预测训练，便实现了高质量的任务泛化。在空间理解基准测试中，其表现不仅远超基座模型，在特定模式下甚至可比肩 Gemini-Robotics-ER1.5。在宇树 G1人形机器人平台上的验证结果：该模型在同一策略网络（checkpoint）下，能够稳定完成包括物体抓取、放置等在内的12项复杂操作任务。真机实验表明，即使在面对外部扰动时，机器人依然能保持良好的执行稳定性与抗干扰能力。目前，宇树已在GitHub及项目主页完整公开了模型代码与相关资料。

经过大量的资料查询与梳理，基于目前已公开的技术信息，我想和大家分享一些关于宇树科技机器人大模型的思考。今天，我们就正式开启这个话题的探讨。

根据宇树科技的官方发布，其大模型属于机器人大模型范畴，底层架构基于Transformer和相关的数学算法体系。Transformer架构的核心是QKV注意力机制，通过计算输入序列中不同位置之间的相关性，实现对上下文的理解与建模，这是当前所有大模型的共同基石。在这个基础之上，模型依赖大量的概率分布函数来输出贴合目标的动作指令，从Softmax将logits转换为概率分布，到注意力分布的计算，再到最终动作Token序列的生成，每一步都在做概率化的决策，这些数学工具共同构成了模型从理解到行动的桥梁。

既然Transformer是所有大模型的底层，那么一个根本性的问题就浮现出来：这个底层架构本身，是否存在可以被攻击的截面？宇树科技的研发团队当然会对Transformer架构进行针对业务场景的定制化升级，针对机器人操作的实时性需求优化注意力计算效率，针对物理世界交互的安全性增加动力学约束层，针对多模态对齐的准确性强化视觉-语言特征的融合，这些升级的直接目的之一就是不断缩小攻击面，让基于通用架构的渗透手段难以奏效。然而攻防的对称性决定了只要有新的架构设计，就会有与之对应的新漏洞，这些漏洞可能是架构层面的设计缺陷，可能是业务优先级的权衡漏洞，可能是参数权重的隐秘后门，也可能是尚未被发现的零日漏洞。架构的演变是防御的手段，但同时也会成为新攻击面的来源，只要业务在迭代，漏洞就可能随之产生，这与研发团队的能力无关，而是系统复杂性的必然结果。

假设我是一名针对AI模型的攻击者，我的第一步一定是对模型架构进行第一轮扫描和试探性破解，目标是找到任何一个可被利用的漏洞，哪怕是最基础的、看似微不足道的缺陷，因为一个小漏洞可能成为渗透整个系统的跳板，多个小漏洞的组合也可能产生超出预期的破坏力。而AI大模型对于机器人而言是一层智能外套，它包裹着底层的物理控制系统，也必然承载着业务逻辑的干预，这里的核心洞察在于业务优化往往意味着某些方面的降级，为了增强快速抓取功能可能降低了复杂场景下的精准定位的权重，为了提升多任务切换的效率可能简化了任务冲突检测的逻辑，为了优化低延迟响应可能减少了物理可行性校验的步骤，攻击者就会抓住这些降级点发动精准攻击。如果业务层没有明显的降级点，攻击者还有更深入的手段，通过黑箱测试逐步反推出模型的内部参数分布，甚至实现从黑箱到白箱的逼近，寻找概率分布函数中的数学脆弱点如Softmax的梯度泄露、注意力分布的异常放大，再结合社会工程学对研发团队、供应链、合作伙伴的信息渗透，获取内部文档、训练数据甚至源代码。一个有实力的黑客必然对目标模型的架构了如指掌，并且会准备多套攻击方案。

更复杂的是攻击路径从来不是单一的，数学层面有对抗性样本、梯度攻击、概率分布操纵，网络层面有API接口入侵、通信数据截获、供应链攻击，业务层面有业务流程劫持、场景欺骗，这些三重交织的结果是攻击的成功往往不依赖于单一环节的突破，而是多个环节的协同失效。只要其中一个环节出现问题，无论是数学层面的脆弱点、网络层面的漏洞，还是业务层面的降级，都可能引发连锁反应，最终对公司的业务造成非常严重的后果。

回到宇树科技的UnifoLM-VLA-0，没有绝对安全的系统，任何基于Transformer的架构无论经过多少轮升级都存在潜在的攻击面，业务优先必然带来权衡，为了增强某些功能而降低另一些指标的降级点是攻击者最精准的切入点，而攻击者的工具箱是立体的，从数学算法到网络渗透，从社会工程学到业务逻辑分析，多维度交织的攻击路径让防御变得异常复杂。红队研究的意义正是在于提前发现这些脆弱点，在恶意攻击者之前修补它们，正如那句老话，只要有招就有破绽，而我们今天要做的就是从技术学习与安全研究的视角去探索这些破绽可能藏在哪里，不是为了破坏，而是为了让这座智能大厦更加坚固。以上，就是我们今天探讨的起点。

那么。假设我是黑客，只要我懂数学，我就可以发动模型的降维打击，这其中包括：

1. 理论层的“挖地基”

现有模型安全大多依赖经验性防御（如对抗训练、RLHF），而实力强劲的黑客可能直接从计算学习理论出发：

• 证明某些安全目标在数学上不可实现（类似哥德尔不完备定理对形式系统的打击）
• 发现模型泛化边界与安全保证的根本矛盾
• 用信息论证明隐私保护机制存在必然的信息泄漏

2. 算法层的“不完全性”

不依赖具体漏洞，而是从优化过程本身入手：

• 设计无法被梯度屏蔽的对抗样本（基于流形几何的穿透攻击）
• 利用凸分析找到安全对齐的致命缺陷（如RLHF的目标函数存在隐藏的鞍点）
• 通过动力系统理论预测并触发模型的灾难性遗忘（让安全训练周期归零）

3. 架构层的“安全黑洞”

重新理解神经网络的理论基础：

• 用拓扑数据分析找到模型表征中的“安全黑洞”
• 基于信息瓶颈理论设计无法被察觉的后门（将触发器嵌入必然丢弃的信息中）
• 从神经正切核视角发现永远无法被fine-tune修复的安全缺陷

只有任何一个层次被破解，都相当于对于公司的业务造成严重的破坏，如果是全部都会，甚至业务直接叫停。我这里说的不太专业，但是你们懂得我是什么意思。

好了，咱们先开始今天的模型的类攻击思路，开展我的思考之旅：

首先，假设我是一名模型的“黑客”，首先利用传统的网络攻击，是否会有端口等等的扫描。看看能不能利用找到漏洞发动攻击，我们按照理想的情况，假设没有漏洞，我们就会开展第二阶段针对模型的扫描，我会开展对于模型的初步了解，对于架构，算法，技术，设备，芯片等等都会开展第二次的试探，对于黑盒，白盒的判断，咱们就以第二种情况开展讲解，首先，咱们先静下心来，对于大模型开展试探，首先我们得清楚，任何一个大模型的底层有哪些，有没有什么共性，，那么今天的讲解，正式开始：

一，这个大模型是什么，他运用了哪些思维和技术，它的本质是什么？它有哪些的特点：

为了更好的掌握大模型本身，我们先搞清楚大模型的概念，了解清楚里面的本质和数学原理（我们首先要搞清楚它的底层和数学原理，这是攻击AI大模型的底层原理，我们从数学的角度攻击数学，从而最大程度上扰动大模型的鲁棒性，最后做出一些改变和破坏），然后再去看宇树科技的大模型做出了哪一些的创新，他有什么优点，有什么缺点，最后，由于创新后是必然会有漏洞，我再去说明一下如果从视觉，语言，动作三者结合在一起，可能出现的漏洞：

所有大模型（包括GPT、BERT、Qwen等）的本质原理可以归结为一句话：

大模型是一个基于海量数据训练的、用于预测下一个Token的概率分布函数。

从数学的角度来说，它的本质是：一个条件概率分布 P(xt∣x1:t−1,θ) 的参数化近似，其中 θ 是通过海量数据训练得到的参数，具体来说：

• Token化：将一切输入（文字、图像、声音、甚至动作）都转化为离散的Token序列

• 自回归预测：模型的任务是给定前N个Token，预测第N+1个Token是什么

• 概率分布：输出的是所有可能Token的概率分布，通过采样选择最终输出

其中，任何一个大模型，都必须有基本的概率分布函数，从而最后用单步token预测用来最大程度上的贴近结果。我这里不从transformer架构出发，全新的利用数学去思考。

根据上述的关于Token的预测，这个的底层数学原理就是softmax函数，这个是概率分布函数的主要本体，而最后的单步token预测是用来得到目标的结果的，这里说明一下，其他的一些概率分布函数不是最基本的，是一些工具和框架，而不是基本的函数，我在这里也简单的提及一下，我的这篇文章主要讲解大模型的SOFTmax底层原理和能不能针对数学的原理造成破解，其他的过一下就好了

首先咱们先说一下一个大模型可能运用了哪一些的概率分布函数，这一些的函数是逐层递进的：

1、第一层：数学基础层（真正底层的函数）

这些是纯粹的数学函数，不依赖模型、不依赖数据，是构建概率分布的\”原子工具\”。

Softmax	​​	将logits转换为概率分布	绝对必需
Sigmoid	​	将实数映射到(0,1)	可选（用于二分类子任务）
Exp（指数函数）		Softmax的组成部分	必需（作为Softmax的一部分）
Log（对数函数）		损失函数、数值稳定性	必需（训练时）
加法/乘法		所有计算的基础	必需

核心要点：

• Softmax 是唯一将模型输出转化为概率分布的函数

• 其他函数要么是它的组成部分（exp），要么是辅助工具（log、sigmoid）

2，第二层：模型结构层（由底层函数组合而成的机制）

这些是模型内部的计算模块，由第一层的函数组合而成，输出也是概率分布，但不是最底层的原子函数。

注意力分布		就是Softmax（用在注意力分数上）	不是，它是Softmax的应用实例
门控值		就是Sigmoid	不是，它是Sigmoid的应用实例
位置编码		确定性函数，不是概率分布	不是概率函数

核心要点：

• 注意力分布不是新函数，它就是Softmax

• 门控值不是新函数，它就是Sigmoid

• 这些是组合应用，不是底层原子函数

3，第三层：概率表达层（模型输出的结果）

这些是模型要计算的东西，是目标/结果，不是函数本身。

单步分布		模型要输出的结果	不是函数，是目标
序列联合分布		单步分布的乘积	不是新函数
条件分布		序列联合分布的特例	不是新函数

核心要点：

• 这些都是概念表达，不是可调用的函数

• 它们的具体数值通过Softmax计算得到

4，第四层：训练优化层（是用于学习的函数）

这些是训练过程中使用的函数，推理时不需要。

交叉熵损失		衡量预测与真实的差异	训练专用，推理不需要
KL散度	​	衡量两个分布差异	训练专用（如蒸馏）
对数似然		评估模型	训练/评估专用

5，第五层：采样策略层（应用层的后处理）

这些是生成文本时对概率分布做的后处理，不是模型本身的一部分。