Inside NVIDIA Halos for Robotics: A Full-Stack Functional Safety System for Physical AI

📌 【NVIDIA 最新發表】Halos for Robotics：為 Physical AI 打造的全棧功能安全系統

TL;DR：NVIDIA 推出 Halos 平臺，整合 IGX Thor 硬體與 Halos OS，為工業機器人與人形機器人提供符合標準的安全堆疊。

當機器人走出圍欄，進入工廠、醫院或家庭等非結構化環境與人類共同協作，傳統的物理隔離安全機制已不再適用。為了讓 Physical AI 能在複雜環境中安全運作，AI 驅動的安全系統成為必然的關鍵。

🧩 硬體與軟體的三層安全整合

NVIDIA Halos for Robotics 將 AI 運算與安全功能整合在單一平臺中，透過以下三個層級確保系統可靠性：

• 運算核心 IGX Thor：提供符合 IEC 61508 SIL 3 標準的平臺安全能力。其內建的 Safety Island（安全島）負責高診斷覆蓋率與進階的錯誤管理。
• 感測器整合 Holoscan Sensor Bridge：確保多模態感測器資料能安全且即時地傳輸至安全運算域。
• 安全作業系統 Halos OS：一套完整的全棧安全系統，承襲 NVIDIA 在自動駕駛（AV）領域超過十年的研究開發經驗。

📊 將十年自動駕駛經驗轉化為工業標準

此平臺的開發並非從零開始，而是將龐大的研發資源轉移至機器人領域，其技術底蘊包含：

• 18,000 個工程年（Engineering years）的研發投入。
• 210 億個安全電晶體（Safety transistors）的設計經驗。
• 旨在協助工業機器人、人形機器人以及自主移動機器人（AMR）達成標準合規。

💡 簡化認證流程的檢驗實驗室

為了降低第三方系統取得認證的成本與時間，NVIDIA 同時推出了 Halos AI Systems Inspection Lab。該實驗室為 ANAB 認證的 ISO/IEC 17020 檢驗機構，能為合作夥伴（如 Agility 與 Boston Dynamics）提供預評估的安全與 AI 認證路徑，協助其更快速地符合 IEC 61508 與 ISO 13849 等國際標準。

🎯 實務啟示

對於開發人形機器人或 AMRs 的工程師而言，最大的挑戰往往不在於 AI 模型的效能，而在於如何通過嚴苛的工業安全認證。Halos 的出現意味著開發者可以利用預先驗證的硬體（IGX Thor）與軟體堆疊，將開發重點從「如何達成安全標準」轉向「如何最佳化 AI 應用」，大幅縮短產品從原型到商業部署的週期。

🔗 來源

• 標題：Inside NVIDIA Halos for Robotics: A Full-Stack Functional Safety System for Physical AI
• 作者／機構：Suhas Hariharapura Sheshadri @ NVIDIA
• 連結：https://developer.nvidia.com/blog/inside-nvidia-halos-for-robotics-a-full-stack-functional-safety-system-for-physical-ai/

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