摘要
一台具身智能设备通常由机器人厂商、模型公司、云平台、芯片和传感器供应商等共同提供，并经系统集成商、经销商或运营商进入客户场所，客户还可能允许设备或Agent访问内部数据和业务系统。本文所称“客户”，是采购、部署或运营产品或服务的主体；“用户”是实际操作、使用设备或接受服务的人员。因此，同一产品往往同时涉及数据处理、模型调用、设备控制和多主体责任。
企业即使已经开展数据来源审查、场景化评测并设置Agent权限和人工控制，相关措施仍可能因第三方接口、模型更新、经销部署或客户配置而失效。生态治理的核心，因而是查明各方实际掌握的决定权和控制能力，并据此配置责任。
基于这一思路，本文依次讨论参与主体与责任、接口和第三方治理、数据与模型权益以及全球部署。尽管出口管制和境内外制裁虽不属于数据治理，但会直接影响技术提供、供应商选择、远程更新和跨境交付，本文亦作必要提示。
一、多主体协作如何改变具身智能的合规边界
传统第三方数据合规管理主要关注供应商是否接触个人信息、是否具备安全能力，以及合同是否约定保密和事件处置义务。具身智能还需进一步查明：谁选择模型和决定数据用途，谁配置工具及设备动作权限，谁能够远程更新或停止系统，以及谁掌握还原模型判断、接口调用和设备执行过程所需的证据。要回答这些问题，首先需要理解多主体协作对系统运行方式的影响。
（一）硬件、模型、云服务和现场部署由不同主体负责
具身智能产品通常由多方共同完成：制造商设计本体，上游供应商提供传感器和芯片，模型公司提供基础模型，云平台承载推理，语音、地图和视觉能力通过SDK接入，Agent再借助插件访问客户系统，最后由集成商完成现场部署。由此，各方通常只掌握部分能力和信息，未必存在完整了解系统运行过程的单一主体。
