自駕車安全性
使用 NVIDIA Halos OS 確保完整的自駕車 (AV) 堆疊安全，這是物理 AI 生產的統一安全基礎。
概覽
從雲端到汽車的自動駕駛汽車安全
NVIDIA Halos 是一款完整堆疊的全方位安全系統，整合車輛架構、AI 模型、晶片、軟體、工具與服務的安全元素，確保自駕車 (AV) 從雲端到車輛的開發與部署安全。
這套系統涵蓋完整開發生命週期，具備設計時期、部署時期與驗證時期的防護機制，共同為以 AI 為基礎的 AV 堆疊建立安全性與可解釋性。實作這些防護機制的三套強大電腦，包括模型訓練用的 NVIDIA DGX™ 、模擬的 NVIDIA Omniverse™ 與 Cosmos™ ，以及部署用的 NVIDIA DRIVE AGX™ 。 在車輛核心中，NVIDIA Halos OS 提供統一的軟體基礎架構，使這些 AI 能力能與可量產的安全系統相互銜接。
NVIDIA Halos 在自駕車導入獨特的元素，與既有的業界標準安全實務相輔相成。這能確保符合法規，並與 NVIDIA 的 Halos AI Systems Inspection Lab 共同推動安全可靠的自駕車堆疊發展。
此外，Halos 將全方位的安全架構從自駕車延伸至機器人技術，進一步提升智慧系統的可靠性和安全性。
產品特點
自動駕駛汽車安全領先地位
NVIDIA Halos 是從研究到工程到積極遵守國際安全標準持續投資自動駕駛汽車安全領域的成果，並經獨立第三方評估驗證。
技術
專為安全打造，專注建立信任
隨著自動駕駛公司轉向基於 AI 的端對端架構，NVIDIA Halos 提供了關鍵的安全基礎，可確保自動駕駛系統的系統級可靠性和迭代改進。這包括將第三方評估的軟硬體和流程整合至各種演算法架構與驗證流程。
優勢
全方位的自駕車安全系統
NVIDIA Halos 有助於確保 AI 驅動的自駕系統安全可靠。合作夥伴可善用 NVIDIA AI 的安全性投資，加速開發並提升 AV 的可靠性。另外，NVIDIA Halos 開放開發者使用，有助於採用或自訂安全元件，推動創造安全可靠自駕車技術的共同使命。
設計時期、部署時期與驗證時期的防護機制，共同將安全性與可解釋性融入多層技術，涵蓋平台安全性、AI 演算法安全性與生態系安全性。
NVIDIA Halos AI 系統檢測實驗室位居 NVIDIA Halos 元件之首，可讓客戶和生態系合作夥伴驗證產品是否與 NVIDIA Halos 元件安全整合。該方案領先全球，率先在 AI 功能安全性方面取得 ANAB 認可。
使用案例
全方位綜合安全系統
NVIDIA Halos 整合基礎模型和各種演算堆疊，結合經典和 AI 技術的端對端模型，在改採 AI 驅動自駕車架構的過程推動系統級安全性。
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平台安全
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Halos OS
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演算法安全
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生態系統安全
平台安全
支撐自駕系統的穩健基礎包括：
- 系統單晶片 (SoC) 專為安全而設計，具有數百種內建安全機制。
- NVIDIA Halos OS 透過認證的核心軟體、安全介面與確定性 AI 防護機制，將部署階段的安全性延伸至車輛軟體堆疊。完整詳細資料請見 Halos OS 分頁。
- 這套經過安全性評估的基礎平台提供基礎安全電腦，符合實現各類應用安全系統的需求。
- NVIDIA Hyperion™這套多樣化的硬體平台，連接車輛架構中的 SoC、OS 與感應器。 這樣一來，車輛就能視情況安全執行應變計畫。
Halos OS
NVIDIA Halos OS 是一款統一且正式環境就緒的軟體基礎，適用於採用 AI 技術的車輛，由三個車載軟體層以及雲端基礎架構層組成：
- Halos Core 建構於通過 ISO 26262 ASIL D 認證的 DriveOS™ 之上，搭載可將安全關鍵功能與 AI 工作負載隔離的 hypervisor，並提供通過安全性認證的 CUDA™ 與 TensorRT™ 支援。
- Halos SDK 是一款中介軟體層，具備感應器與車輛抽象、確定性排程，以及零拷貝程序間通訊能力。
- Halos 應用程式、適用於 AI 的規則型安全防護措施，包括 NVIDIA DRIVE™ 主動安全堆疊 (自動緊急煞車、車道偏離警告、盲點偵測、碰撞警告)、世界模型感知，以及 NVIDIA Alpamayo 端到端模型支援。
- Halos Workflow 是一款雲端開發基礎架構，將 NVIDIA DGX、OVX™ 上的 NVIDIA Omniverse 以及 NVIDIA AGX™ 連接至統一的開發生命週期。它是 Halos Safety Evaluation Framework (SEF) 的基礎，提供所需的工具與準則，協助打造從 L2 ADAS 到 L4 無人計程車的可靠安全論證。
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「加入 NVIDIA 的 Halos AI 系統檢測實驗室，象徵我們致力於推動駕駛安全的承諾。我們結合 Bosch 全方位的內部 ADAS 感測器專業技術，以及 NVIDIA 的 AI 驗證框架，為安全可靠的 ADAS 解決方案制定了新標準。」
— Bosch ADAS 元件資深副總裁 Dennis Raabe
「NVIDIA 與 ANAB 的最新評估確認，展現國際認可標準方面的能力與遵循程度，有助於確保從汽車到機器人領域自主機器的開發者，都能達到功能安全的最高評測基準。」
— ANAB 執行總監 R. Douglas Leonard Jr.
「在此恭賀 NVIDIA 推出 Halos AI 系統檢測實驗室，實現我們提升安全性、效率和生產力的共同使命。該實驗室方案報告提供的寶貴深入解析，是認證工作的後盾。」
— TUV Rheinland 功能安全性與資訊安全主管 Thomas Steffens
「得知 NVIDIA 為了推動自駕車安全性所做出的承諾，我們深感欣慰，對於 NVIDIA Halos 系統檢測實驗室針對安全相關應用展開結構性且全面的 AI 開發更是樂見其成。」
— TÜV Rheinland 全球功能安全汽車與行動運輸領域負責人 Dominik Strixner
「UL Solutions 是全球應用安全科學領域的領導者。我們很高興宣布，我們打算與 NVIDIA Halos AI 系統檢測實驗室合作，為向我們尋求安全認證的公司協調測試活動與報告。」
— UL Solutions 執行副總裁暨業務營運與創新長 Alex Dadakis
「我們致力於建立數位信任，並大規模提供嚴謹的 AI 保證。「透過認可 NVIDIA Halos AI 系統檢測實驗室的檢查報告，我們正在支援產業邁向更透明、可靠且安全的 AI，同時讓開發人員能更快速且更安全地將創新系統推向市場。」
— CertX 執行長 Vincent Sabot
演算法安全
演算法 AI 安全範圍：
- 各種自駕堆疊將模組化堆疊和 NVIDIA Alpamayo 推理 VLA 模型結合在一起，實現演算法 AI 安全。
- 利用 NVIDIA Omniverse 與 Cosmos 平台，打造安全的自駕車訓練、模擬和驗證環境。
- 單獨的安全資料集可確保自駕效能針對各種無偏差的資料進行測試。
生態系統安全
打造更安全的自動駕駛生態系統包括：
- 藉由安全資料飛輪進行持續改進，這款飛輪不斷學習如何擴大安全部署的作戰設計領域集。
- 利用 NVIDIA Omniverse Blueprint 用於自動駕駛模擬，將基於物理環境的各種感應器模擬順利整合至現有工作流程，安全進行訓練、測試和驗證自動駕駛汽車。
- 開放原始碼資料，例如 NVIDIA 物理 AI 資料集，將促進整個產業的關鍵安全研究。
- 採用 NVIDIA Halos 系統的合作夥伴日益增加，名單請參閱這裡。
認證
由專家評估
對 NVIDIA Halos 元素的獨立第三方安全與網路安全評估，代表 NVIDIA 對自動駕駛汽車安全的持續承諾。
NVIDIA Alpamayo
Alpamayo 是專為處理實際情境而設計，透過一系列開放式 VLA 模型、物理 AI 資料集和模擬框架，實現推理型自駕技術，加速開發安全的 Level 4 自駕車。
合作夥伴
使用 NVIDIA Halos 系統的合作夥伴
全球領先的機器人出租車公司、OEM、業界安全先驅、製圖和模擬公司，以及軟體和感應器供應商，正在使用這款系統為各級自動化的自動駕駛汽車提供安全服務。
資源
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最新消息
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演講
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下一步
重新定義安全自動駕駛
瞭解尖端 AI、嚴格的驗證框架以及全球標準如何影響自動駕駛汽車安全。
《Automotive News》
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