
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。

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