NVIDIA 发布 Halos 全栈安全体系,护航物理 AI 规模化落地
NVIDIA Blog · rss · 2026-09-22
NVIDIA 在博客中系统阐述了物理 AI(AV、人形机器人、工业机器人)大规模部署所需的全栈安全体系,并介绍其 Halos 安全系统。
为什么安全是扩大的关键
- ABI Research 预计到 2035 年 L3-L5 自动驾驶汽车保有量达 4900 万台;Omdia 估计 2026-2035 年将部署约 6000 万台工业机器人
- 机器进入与人共享的道路、工厂和仓库,制造商、监管机构、保险公司需要跨硬件、软件、AI 行为与运行环境的整体安全证据
新安全模型的四个转变
- 动态环境要求上下文感知安全,静态隔离不可行
- AI 行为需要独立保障,新兴标准如 ISO/IEC TS 22440 开始覆盖 AI 特有风险
- 部署是持续过程,模型更新可能需追加安全测试
- 大规模验证需结合仿真、合成数据与场景重建
Halos 全栈布局
- 自动驾驶:DRIVE AGX Thor 安全计算芯片、Hyperion L4 整车平台、ASIL-D 认证的 Halos OS、Alpamayo 开源推理 VLA 模型、安全评估框架
- 机器人:带 Functional Safety Island 的 IGX Thor、Holoscan Sensor Bridge 实时感知、Isaac Lab/Omniverse 仿真验证、开源 Outside-In Safety Blueprint 外部视觉监控
生态与认证:吉利、五十铃、日产(Wayve 软件)、Einride 基于 Hyperion 打造 L4 车型;Uber、Grab、Lyft 用于 robotaxi;Agility 将 IGX Thor 集成进 Digit 5 人形机器人安全系统。TÜV SÜD 已将 DriveOS 6.0 认证至 ISO 26262 ASIL D,ANAB 认可 Halos AI Systems Inspection Lab 为 ISO/IEC 17020 检验机构。
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