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Die Entwicklung mit NVIDIA Halos ermöglicht die Fahrzeugsicherheit auf allen Ebenen der Automatisierung.
NVIDIA Halos ist ein umfassendes ganzheitliches Sicherheitssystem, das Fahrzeugarchitektur, KI-Modelle, Chips, Software, Tools und Dienste in sich vereint, um die sichere Entwicklung von autonomen Fahrzeugen von der Cloud bis zum Auto sicherzustellen.
Das System sorgt während des gesamten Entwicklungslebenszyklus für Sicherheit mit Leitplanken für die Design-, Bereitstellungs- und Validierungsphase, die gemeinsam Sicherheit und Erklärbarkeit in KI-basierte Lösungen für autonome Fahrzeuge integrieren. Diese „Leitplanken“ werden mit drei leistungsstarken Computern implementiert – NVIDIA DGX™ für das KI-Training, NVIDIA Omniverse™ und Cosmos™ für die Simulation und NVIDIA AGX™ für die Bereitstellung.
NVIDIA Halos ergänzt außerdem bestehende branchenübliche Sicherheitspraktiken und führt zugleich spezielle Elemente für autonome Fahrzeuge ein. Dies stellt die Einhaltung regulatorischer Vorgaben sicher und fördert zusammen mit dem AI Systems Inspection Lab von NVIDIA die Entwicklung sicherer und zuverlässiger Lösungen für autonome Fahrzeuge.
NVIDIA vereint die Fahrzeugarchitektur mit KI-Modellen, Chips, Software, Tools und Diensten für die sichere Entwicklung von autonomen Fahrzeugen von der Cloud bis zum Auto.
In diesem Video zeigen wir, inwiefern NVIDIA Halos ein umfassendes ganzheitliches Sicherheitssystem ist, das die Entwicklung von der Fahrzeugarchitektur bis zur KI vereint, um sichere autonome Fahrzeuge zu realisieren.
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.
Jahre bisher investierter kumulierter Entwicklungsarbeit in die Fahrzeugsicherheit
auf Sicherheit geprüfte Transistoren
Zeilen Code mit Sicherheitsbewertung
tägliche End-to-End-Integrationstests zur Validierung
Überwachungsmechanismen für die Plattformsicherheit
Stunden sicherheitsrelevanter Datenbestand
eingereichte Patente
veröffentlichte Forschungsarbeiten zur Sicherheit autonomer Fahrzeuge
ausgestellte Zertifikate und Bewertungsberichte
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.
Sicherheits-„Leitplanken“ in der Designphase für integrierte Hardware-/Software-Sicherheit und vertrauenswürdige Entwicklungsprozesse.
„Leitplanken“ in der Validierungsphase für Datengenerierung, Simulation, Bewertung und lebenslange Sicherheitszusicherung.
„Leitplanken“ in der Bereitstellungszeit für die Laufzeitüberwachung und Prüfung in Echtzeit.
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 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.
NVIDIA vereint die Fahrzeugarchitektur mit KI-Modellen, Chips, Software, Tools und Diensten für die sichere Entwicklung autonomer Fahrzeuge von der Cloud bis zum Auto. 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.
Die robuste Grundlage für autonome Fahrsysteme beinhaltet:
Algorithmische KI-Sicherheit beinhaltet:
Der Aufbau eines sichereren Ökosystems für autonome Fahrzeuge beinhaltet:
NVIDIA ist das erste Unternehmen weltweit, das ein vom ANSI National Accreditation Board (ANAB) akkreditiertes AI Systems Inspection Lab eingerichtet hat, das funktionale Sicherheit, Cybersicherheit, KI und Vorschriften in einem einheitlichen Sicherheitsrahmen integriert. Das Lab trägt durch unparteiische Bewertungen dazu bei, dass die Integrationen von Partnersystemen strenge Sicherheits- und Cybersicherheitsstandards erfüllen.
Durch die Bereitstellung von Inspektionsberichten und die Optimierung technischer Validierungen forciert das Lab die Einhaltung globaler Sicherheitsstandards für die Sicherheit und Cybersicherheit autonomer Fahrzeuge. Dies ermöglicht es dem Technologieumfeld der Automobilindustrie, sichere und zuverlässigere KI-gesteuerte Technik einzusetzen und gleichzeitig die Einhaltung internationaler Standards zu fördern.
Unabhängige Sicherheits- und Cybersicherheitsbewertungen von NVIDIA-Halos-Elementen durch Dritte zeigen das anhaltende Engagement von NVIDIA für die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen.
ANAB hat das NVIDIA AI Systems Inspection Lab als Prüfstelle nach ISO/IEC 17020 akkreditiert. NVIDIA ist das erste Unternehmen, das von ANAB mit einem Prüfplan akkreditiert wurde, der Cybersicherheit, KI- und funktionale Sicherheit kombiniert.
Der TÜV SÜD zertifizierte den Automotive-Product-Lifecycle-Softwareprozess und das DriveOS 6.0 von NVIDIA nach dem ISO-Standard 26262 für den Automotive Safety Integrity Level (ASIL) D. NVIDIA erhielt außerdem die Zertifizierung nach dem ISO/SAE 21434 Cybersecurity Process für seine System-on-a-Chip-, Plattform- und Software-Engineering-Prozesse für die Automobilindustrie.
Der TÜV Rheinland führte eine unabhängige Sicherheitsbewertung von NVIDIA DRIVE AV nach den Vorgaben der UN-Wirtschaftskommission für Europa hinsichtlich der Sicherheitsanforderungen für komplexe elektronische Systeme durch.
Unsere Forschungs- und Entwicklungsabteilung hat mehr als 240 Forschungsarbeiten zur Sicherheit autonomer Fahrzeuge veröffentlicht.
Bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten Fortschritte im Bereich der Sicherheit in der Automobilindustrie, mit Schwerpunkt auf automatisierten Fahrsystemen (ADS) und dem Zusammenspiel zwischen funktionaler Sicherheit, SOTIF und Cybersicherheit.
Physische KI muss zuerst digital trainiert werden. Dies erfordert einen digitalen Zwilling von sich selbst, das Richtlinienmodell, und einen digitalen Zwilling der Welt, das Weltmodell. Cosmos hilft Entwicklern beim Aufbau angepasster Weltmodelle für physische KI.
Neben der Simulation realistischer Interaktionen von Verkehrsagenten in einer geschlossenen Schleife sollten Verkehrsmodelle auch Bewegungen von Agenten generieren, die eine komplexe Reihe von benutzerdefinierten Aufforderungen erfüllen.
Erkunden Sie eine neuartige Metrik, die interaktive Szenarien erkennt, indem das Überraschungspotenzial eines autonomen Fahrzeugs für andere gemessen wird.
HydraSafe ist ein Framework, das sich mit der Problematik der Sicherheit autonomer Fahrzeuge in gefährlichen Situationen befasst, die durch bessere Datenverfügbarkeit und Robustheit der Planer sichergestellt werden soll.
Aufgrund der sicherheitskritischen Natur des Betriebs autonomer Fahrzeuge (AV) ist die Entwicklung von Algorithmen erforderlich, die Sicherheit auf Systemebene und nicht nur auf Komponentenebene bewerten können.
Eine Liste weiterer Artikel aus den Forschungsunterlagen autonomer Fahrzeuge finden Sie hier.
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.
Kamingespräch mit Dr. Marco Pavone, Director of Autonomous Vehicle Research bei NVIDIA, und Dr. Mark Rosekind, Experte für öffentliche Ordnung und ehemaliger NHTSA-Administrator. Moderiert von Danny Shapiro, VP Automotive, NVIDIA. In dieser Session ging es um die Sicherheit im Zeitalter der KI-basierten autonomen Systeme, sowohl aus fahrtechnischer als auch aus regulatorischer Perspektive.
Softwaredefinierte Fahrzeuge der nächsten Generation können das Transportwesen transformieren, indem sie umfangreiche Daten nutzen, um Komfort, Effizienz und Sicherheit zu verbessern, und so eine umfassende Sicherheitsvalidierung und schnelle Over-the-Air-Updates zu ermöglichen.
Erfahren Sie, wie hochmoderne KI, strenge Validierungs-Frameworks und globale Standards die Sicherheit autonomer Fahrzeuge gestalten.
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