在2025GTC大会上，英伟达推出了NVIDIA Halos 综合安全系统，将 NVIDIA 的汽车硬件、软件安全解决方案与其自动驾驶汽车安全领域前沿的 AI 研究相结合。

这一系统涵盖芯片、软件、工具和服务。英伟达表示，这一系统聚焦基于 AI 的端到端自动驾驶汽车堆栈，有助于确保自动驾驶汽车从云端到车端的安全开发。

英伟达推出这一系统的背景是物理 AI正在为自动驾驶和机器人开发技术的交叉领域释放新的可能性，尤其是加速了自动驾驶汽车的开发。而正确的技术与框架对确保自动驾驶汽车驾驶员、乘客和行人的安全至关重要。

NVIDIA 行业安全副总裁 Riccardo Mariani 表示：“Halos 补充了现有安全实践，并有望加快标准化和监管合规进程。”

Halos涵盖三个不同层面但互补的整体安全系统：

在技术层面，它包括平台、算法和生态系统安全。

在开发层面，它包括设计时、部署时和验证时的防护措施。

在计算层面，它包括 AI 训练到部署，使用三个计算平台方案：NVIDIA DGX 用于 AI 训练、在 NVIDIA OVX 上运行用于仿真的 NVIDIA Omniverse 和 NVIDIA Cosmos 以及用于部署的 NVIDIA DRIVE AGX。

NVIDIA 首席自动驾驶研究员 Marco Pavone 表示：“在企业希望利用生成式 AI 开发功能日益强大的端到端自动驾驶汽车系统时，Halos 的整套安全方法尤为重要，这种方法排除了传统设计组合和验证。”

Halos 搭建了一个NVIDIA AI 系统检测实验室，汽车制造商和开发商可通过该实验室验证其产品与 NVIDIA 技术集成的安全性。

这一AI 系统检测实验室是首个获得美国国家标准学会国家认可委员会 (ANAB) 认证的全球计划，它将功能安全、网络安全、AI 安全和合规整合到一个统一安全框架中。

目前，AI 系统检测实验室的初创成员包括 Ficosa、OMNIVISION、onsemi 和大陆集团。

Halos基于三个重点领域的安全：平台安全、算法安全和生态系统安全。

平台安全：Halos 采用经过安全评估的系统级芯片（SoC），内置数百种安全机制。它还包括 NVIDIA Drive OS 软件（这是一个经过安全认证的操作系统，可从 CPU 扩展到 GPU）、一个经过安全评估的基础平台，可为所有类型的应用提供安全系统所需的基础计算机，以及 DRIVE AGX Hyperion 硬件平台，可在电子控制单元架构中连接系统级芯片（SoC）、DriveOS 和传感器。

算法安全：Halos 包括用于安全数据加载和加速库，以及用于安全数据创建、管理和重建的应用编程接口，以便在训练前过滤掉不良行为和偏差等。它还提供丰富的训练、仿真和验证环境，利用 NVIDIA Omniverse Blueprint 进行自动驾驶汽车仿真，结合 NVIDIA Cosmos 世界基础模型进行自动驾驶汽车训练、测试和验证。此外，它还拥有一个多元化的自动驾驶汽车堆栈，将模块化组件与端到端 AI 模型相结合，以确保安全的采用前沿 AI 模型。

生态系统安全：Halos 包含多元且无偏见的安全数据集，以及安全部署流水线，它包括分级流水线和自动安全评估，和用于持续安全改进的数据飞轮，引领自动驾驶汽车安全标准和规范。

目前Halos 以及 NVIDIA 汽车产品获得了一系列的重要安全认证和评估，NVIDIA DriveOS 6.0 操作系统符合 ISO 26262 汽车安全完整性等级（ASIL）D 级标准；TÜV SÜD 授予 NVIDIA 汽车系统级芯片、平台和软件工程流程 ISO 21434 网络安全流程认证。以及TÜV Rheinland 对 NVIDIA DRIVE 自动驾驶汽车平台进行了独立的联合国欧洲经济委员会（UNECE）安全法规评估等等。      

在智能驾驶从L2向L3的历史性过渡时刻，层出不穷的驾驭事故正将智驾安全提升到一个新高度，而地缘政治风险也为智驾出海提出了更高的要求，英伟达的Halos系统可谓应时而生。