Sicherheit autonomer Fahrzeuge
Gewährleisten Sie vollständige Sicherheit im AV-Stack mit NVIDIA Halos OS, der einheitlichen Sicherheitsgrundlage für die Produktion physischer KI.
Überblick
Sicherheit autonomer Fahrzeuge von der Cloud bis zum Auto
NVIDIA Halos ist ein umfassendes Full-Stack-Sicherheitssystem, das Sicherheitselemente über die gesamte Fahrzeugarchitektur sowie KI-Modelle, Chips, Software, Tools und Dienste hinweg vereint, um die sichere Entwicklung und Bereitstellung autonomer Fahrzeuge (AVs) von der Cloud bis zum Auto zu gewährleisten.
Das System deckt den gesamten Entwicklungslebenszyklus mit Guardrails für die Design-, Bereitstellungs- und Validierungszeit ab, die kollektiv Sicherheit und Erklärbarkeit in KI-basierten autonomen Fahrzeug-Stacks schaffen. Diese Guardrails werden mit drei leistungsstarken Computern implementiert – NVIDIA DGX™ für das Modelltraining, NVIDIA Omniverse™ und Cosmos™ für die Simulation und NVIDIA DRIVE AGX™ für die Bereitstellung. Im Herzen des Fahrzeugs bietet NVIDIA Halos OS die einheitliche Software-Grundlage, die erforderlich ist, um diese KI-Funktionen mit produktionsreifer Sicherheit zu verbinden.
NVIDIA Halos ergänzt bestehende branchenübliche Sicherheitspraktiken und führt einzigartige Elemente für autonome Fahrzeuge ein. Dies gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und fördert sichere und zuverlässige AV-Stacks zusammen mit dem NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab.
Halos weitet sein umfassendes Sicherheitskonzept über autonome Fahrzeuge hinaus auf die Robotik aus und verbessert die Zuverlässigkeit und Sicherheit intelligenter Systeme weiter.
Highlights
Führend in der Sicherheit autonomer Fahrzeuge
NVIDIA Halos ist das Ergebnis stetiger Anstrengungen auf dem Gebiet der Sicherheit autonomer Fahrzeuge – von der Forschung über die Entwicklung bis zur aktiven Beteiligung an der Festlegung internationaler Sicherheitsstandards – validiert durch unabhängige Bewertungen Dritter.
Technologie
Entwickelt für Sicherheit, konzipiert für Vertrauen
Für den Übergang von Unternehmen im Bereich autonomer Fahrzeuge zu KI-basierten End-to-End-Architekturen bietet NVIDIA Halos die entscheidende Sicherheitsgrundlage, um die Zuverlässigkeit auf Systemebene und die iterative Verbesserung automatisierter Fahrsysteme sicherzustellen. Dazu gehört die Integration von Hardware, Software und Prozessen, die von Dritten bewertet wurden, mit einer vielfältigen algorithmischen Architektur und Validierungspipelines.
Vorteile
Ein umfassendes System für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge
NVIDIA Halos hilft, dafür zu sorgen, dass KI-gesteuerte Systeme für autonome Fahrzeuge sicher sind. Partner können die Investitionen von NVIDIA in die KI-Sicherheit nutzen, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Zuverlässigkeit von autonomen Fahrzeugen zu verbessern. NVIDIA Halos steht Entwicklern offen und ermöglicht die Übernahme oder Anpassung von Sicherheitselementen, um die gemeinsame Aufgabe der Entwicklung sicherer und zuverlässiger Technik für autonome Fahrzeuge voranzutreiben.
Leitplanken für die Design-, Bereitstellungs- und Validierungsphase sorgen für Sicherheit und Erklärbarkeit auf mehreren Technologieebenen, die sowohl die Sicherheit der Plattform als auch die der KI-Algorithmen und des Technologieumfelds umfassen.
An oberster Stelle der NVIDIA-Halos-Elemente steht das NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab, das es Kunden und Partnern im Technologieumfeld ermöglicht, die sichere Integration ihrer Produkte im Rahmen der Halos-Elemente zu überprüfen. Das Lab ist die erste Einrichtung weltweit, die von ANAB für die funktionale Sicherheit von KI akkreditiert wurde.
Anwendungsfälle
Ein umfassendes ganzheitliches Sicherheitssystem
NVIDIA Halos integriert Foundation-Modelle und eine Sammlung vielfältiger Algorithmen und kombiniert klassische und KI-basierte End-to-End-Modelle, um bei der Umstellung auf KI-gesteuerte Architekturen für autonome Fahrzeuge die Sicherheit auf Systemebene sicherzustellen.
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Plattformsicherheit
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Halos OS
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Algorithmische Sicherheit
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Sicherheit des Technologieumfelds
Plattformsicherheit
Die robuste Grundlage für autonome Fahrsysteme umfasst:
- Ein System-on-a-Chip (SoC), das auf Sicherheit ausgelegt ist, mit Hunderten von integrierten Sicherheitsmechanismen.
- NVIDIA Halos OS erweitert die Sicherheit zur Bereitstellungszeit in den Fahrzeugsoftware-Stack mit zertifizierter Kernsoftware, sicheren Schnittstellen und deterministischen KI-Guardrails. Weitere Informationen finden Sie auf der Registerkarte „Halos OS“.
- Eine sicherheitsgeprüfte Basisplattform, die den grundlegenden sicheren Computer bietet, der für sichere Systeme für alle Arten von Anwendungen erforderlich ist.
- NVIDIA Hyperion™, eine vielfältige Hardwareplattform, die das SoC, das Betriebssystem und die Sensoren in einer Fahrzeugarchitektur verbindet. Dies ermöglicht es einem Fahrzeug, Kontingenzpläne bei Bedarf sicher auszuführen.
Halos OS
NVIDIA Halos OS ist eine einheitliche, produktionsreife Software-Grundlage für KI-gesteuerte Fahrzeuge, die auf drei Software-Ebenen im Fahrzeug und einer cloudseitigen Infrastrukturebene basiert:
- Halos Core, basierend auf ISO 26262 ASIL D-zertifiziertem DriveOS™, mit einem Hypervisor, der sicherheitskritische Funktionen von KI-Workloads isoliert, und sicherheitszertifizierter Unterstützung für CUDA™ und TensorRT™.
- Halos SDK, eine Middleware-Ebene mit Sensor- und Fahrzeugabstraktion, deterministischer Planung und Zero-Copy-Kommunikation zwischen Prozessen.
- Halos-Anwendungen, regelbasierte Sicherheits-Guardrails für KI, einschließlich des NVIDIA DRIVE™ Active Safety Stack (automatische Notbremsung, Spurwechselwarnung, Überwachung des Totwinkels, Kollisionswarnung), Wahrnehmung von Weltmodellen und Unterstützung für NVIDIA Alpamayo-End-to-End-Modelle.
- Halos Workflow ist die cloudseitige Entwicklungsinfrastruktur, die NVIDIA DGX, NVIDIA Omniverse auf OVX™ und NVIDIA AGX™ in einem einheitlichen Entwicklungslebenszyklus verbindet. Es unterstützt das Halos Safety Evaluation Framework (SEF) und bietet die Tools und Richtlinien, die erforderlich sind, um glaubwürdige Sicherheitsnachweise von L2-ADAS bis hin zu L4-Robotaxis zu entwickeln.
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„Der Beitritt zum Halos AI Systems Inspection Lab von NVIDIA markiert unser Engagement für die Verbesserung der Fahrsicherheit. Durch die Kombination der umfassenden internen ADAS-Sensorkompetenz von Bosch mit dem KI-Validierungsframework von NVIDIA setzen wir neue Standards für sichere und zuverlässige ADAS-Lösungen.“
— Dennis Raabe, Senior Vice President ADAS-Komponenten, Bosch
„Die aktuellste Bewertung von NVIDIA mit ANAB verifiziert den Nachweis der Kompetenz und die Einhaltung von international anerkannten Standards und trägt dazu bei, dass Entwickler von autonomen Maschinen – von der Automobilindustrie bis hin zur Robotik – die höchsten Maßstäbe für die funktionale Sicherheit erfüllen können.“
— R. Douglas Leonard Jr., Executive Director, ANAB
„Im Einklang mit unserer gemeinsamen Mission, die Sicherheit, Effizienz und Produktivität zu verbessern, gratulieren wir NVIDIA zur Einführung seines Halos KI-Inspektionslabors. Die Berichte des Labors werden wertvolle Erkenntnisse liefern, um unsere Zertifizierungsbemühungen zu unterstützen.“
— Thomas Steffens, Leiter der Zertifizierungsstelle funktionale Sicherheit und Cybersicherheit, TÜV Rheinland
„Wir freuen uns über das Engagement von NVIDIA zur Weiterentwicklung der Sicherheit autonomer Fahrzeuge und begrüßen die Bemühungen des Halos Inspection Lab für eine strukturierte und fundierte Entwicklung von KI in sicherheitsrelevanten Anwendungen.“
– Dominik Strixner, Global Lead Functional Safety Auto and Mobility, TÜV Rheinland (Automotive)
„UL Solutions ist ein weltweit führendes Unternehmen in der angewandten Sicherheitstechnologie. Wir freuen uns, unsere geplante Zusammenarbeit mit dem NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab bekannt zu geben, um Prüfverfahren und Berichterstattung für Unternehmen, die eine Sicherheitszertifizierung bei uns anstreben, zu vereinheitlichen.“
– Alex Dadakis, EVP, Chief Business Ops and Innovation, UL Solutions
„Wir setzen uns dafür ein, digitales Vertrauen zu fördern und eine umfassende, sorgfältige KI-Absicherung in großem Umfang zu gewährleisten. Indem wir die Prüfberichte des NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab anerkennen, unterstützen wir die Branche auf dem Weg zu transparenterer, zuverlässigerer und sichererer KI – und ermöglichen Entwicklern zugleich, innovative Systeme schneller und sicherer auf den Markt zu bringen.“
– Vincent Sabot, CEO, CertX
Algorithmische Sicherheit
Algorithmische KI-Sicherheit beinhaltet:
- Ein vielfältiger Lösungs-Stack für autonome Fahrzeuge, der einen modularen Stack und NVIDIA Alpamayo-Reasoning-VLA-Modelle für algorithmische KI-Sicherheit kombiniert.
- Training-, Simulations- und Validierungsumgebungen, die die NVIDIA Omniverse- und Cosmos-Plattformen nutzen, um sichere autonome Fahrzeuge zu entwickeln.
- Eine separate Sicherheitsdatenbasis, die sicherstellt, dass die Funktionalität autonomer Fahrzeuge anhand verschiedener unvoreingenommener Daten getestet wird.
Sicherheit des Technologieumfelds
Der Aufbau eines sichereren Ökosystems für autonome Fahrzeuge beinhaltet:
- Ständige Verbesserungen durch einen lernenden Kreislauf für Sicherheitsdaten, der kontinuierlich aus dem Verkehrsgeschehen lernt, wie die Designbereiche des Fahrzeugbetriebs für eine sichere Umsetzung erweitert werden können.
- Nahtlose Integration der physikalisch basierten und vielfältigen Sensorsimulation in bestehende Workflows, um autonome Fahrzeuge mit dem NVIDIA Omniverse Blueprint für die Simulation autonomer Fahrzeuge sicher zu trainieren, zu testen und zu validieren.
- Open-Source-Daten wie das NVIDIA Physical AI Dataset, um entscheidend wichtige Sicherheitsforschung in der gesamten Branche zu ermöglichen.
- Eine wachsende Liste von Partnern, die das NVIDIA Halos-System verwenden, ist hier aufgeführt.
Zertifizierung
Bewertet von Experten
Unabhängige Sicherheits- und Cybersicherheitsbewertungen von NVIDIA-Halos-Elementen durch Dritte zeigen das anhaltende Engagement von NVIDIA für die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen.
Forschung
NVIDIA-Forschung für autonome Fahrzeuge
Unsere Forschungs- und Entwicklungsabteilung hat mehr als 330 Forschungsarbeiten zur Sicherheit autonomer Fahrzeuge veröffentlicht.
Eine Liste weiterer Artikel aus den Forschungsunterlagen autonomer Fahrzeuge finden Sie hier.
NVIDIA Alpamayo
Alpamayo wurde für die Bewältigung realer Szenarien entwickelt. Die Lösung beschleunigt die Entwicklung sicherer autonomer Fahrzeuge (Level 4), indem sie anhand einer Familie von offenen VLA-Modellen, physischen KI-Datensätzen und Simulationsframeworks auf Reasoning basierende Autonomie ermöglicht.
Partner
Partner, die das NVIDIA-Halos-System nutzen
Führende Robotaxi-Unternehmen, OEMs, Pioniere im Bereich der Sicherheitsstandards, Kartierungs- und Simulationsunternehmen sowie Software- und Sensoranbieter auf der ganzen Welt nutzen das Systeme, um für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge auf allen Ebenen der Automatisierung zu sorgen.
Ressourcen
Das Neueste über die Ressourcen von NVIDIA Halos
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Nächste Schritte
Sichere Autonomie neu definiert
Erfahren Sie, wie hochmoderne KI, strenge Validierungs-Frameworks und globale Standards die Sicherheit autonomer Fahrzeuge gestalten.
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