NVIDIA Halos 为物理人工智能扩展带来全栈安全

随着物理人工智能从研究阶段迈向实际应用，NVIDIA 正在加倍关注安全性。其 Halos 平台是业界首个全栈安全架构，旨在解决跨自动驾驶车辆（AVs）、工业机器人及其他与人类进行物理交互的人工智能驱动机器的风险。

物理人工智能使机器能够在物理世界中感知、推理和行动，其发展潜力巨大。据 ABI Research 预测，到 2035 年，全球将有 4900 万辆 3-5 级自动驾驶车辆上路，而 Omdia 则预计将部署 6000 万台工业机器人。然而，安全性仍然是这些系统规模化应用的主要障碍。

要实现物理人工智能的大规模部署，不仅需要功能性能，更需要在硬件、软件和人工智能行为方面具备可验证的安全性。NVIDIA 的 Halos 平台通过在开发的每一层中整合安全工程，从芯片到仿真环境全面解决这一挑战。

NVIDIA Halos：全栈安全解决方案

Halos 基于 NVIDIA 在自动驾驶车辆安全领域的专业知识，并将其扩展至机器人和其他物理人工智能应用。关键组件包括：

• 硬件：对于自动驾驶车辆，NVIDIA DRIVE AGX Thor 提供通过安全认证的计算能力，而 Hyperion 则为 4 级自动驾驶提供参考架构。对于机器人，IGX Thor 将计算能力与功能安全特性相结合，适用于工业应用。
• 软件：基于 ASIL-D 认证的 DriveOS 构建的 Halos OS，为自动驾驶车辆和机器人提供了一个安全的基础。它支持故障检测和系统隔离，确保即使在动态环境中也能保持可靠性。
• 验证工具：NVIDIA 的 Halos 安全评估框架利用仿真和合成数据测试极端案例，补充实际试验。这确保了人工智能系统能够有效应对意外场景。
• 视觉人工智能：NVIDIA Alpamayo 提供可解释的人工智能模型，用于处理长尾场景，增强透明性和监管合规性。

针对工厂和仓库中的机器人，Halos 集成了 NVIDIA 的 Holoscan Sensor Bridge，它将传感器数据与人工智能处理连接起来，实现实时安全响应。NVIDIA Isaac Lab 和 Omniverse 库进一步允许开发者在各种条件下模拟机器人的行为。

谁在采用 Halos？

自动驾驶车辆和机器人领域的主要参与者正在采用 NVIDIA 的 Halos 平台。吉利、五十铃和日产等公司正在基于 NVIDIA Hyperion 开发 4 级自动驾驶车辆，而 Uber、Grab 和 Lyft 正在扩大机器人出租车开发。在机器人领域，像 Advantech、KION Group 和 Agility Robotics 等合作伙伴正在将 Halos 集成到工业和类人系统中。

值得注意的是，TÜV SÜD 和 TÜV Rheinland 已对 Halos 的各种组件进行了 ISO 安全标准的合规性评估，进一步巩固了 NVIDIA 对独立验证的承诺。Halos 人工智能系统检测实验室还为最终认证准备集成，确保从头到尾的安全准备。

市场影响

NVIDIA 的 Halos 平台在物理人工智能发展的关键时刻到来。自动驾驶车辆正在成为首个主要的商业化应用，其中机器人出租车和物流车队处于领先地位。同时，工业和类人机器人代表了更广泛的长期增长机会，涵盖制造业、医疗保健、农业和国防领域。

截至 2026 年 9 月 21 日，NVIDIA 的股票价格为 227.28 美元，24 小时内上涨 2.28%，反映出市场对其在人工智能基础设施扩展中日益重要角色的信心。凭借 Halos，NVIDIA 正将自己定位为物理人工智能生态系统中的核心参与者，不仅关注性能，还解决了决定可扩展性的关键安全和认证瓶颈。

对投资者和行业利益相关者来说，重点已转向采用率和监管批准，这两者将决定物理人工智能从原型向广泛部署过渡的速度。