Nvidia Halos

# NVIDIA Halos 来源：https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/ 自动驾驶汽车安全 ## 自动驾驶汽车安全 使用 NVIDIA Halos OS 确保完整自动驾驶堆栈的安全性，这是用于物理 AI 生产的统一安全基础。 - 概述 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#overview) - 亮点 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#highlights) - 技术 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#technology) - 优势 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#benefits) - 用例 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#use-cases) - 认证 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#certification) - 研究 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#research) - 合作伙伴 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#partners) - 资源 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#resources) - 下一步 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#steps) - 概述 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#overview) - 亮点 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#highlights) - 技术 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#technology) - 优势 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#benefits) - 用例 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#use-cases) - 认证 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#certification) - 研究 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#research) - 合作伙伴 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#partners) - 资源 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#resources) - 下一步 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#steps) - 概述 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#overview) - 亮点 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#highlights) - 技术 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#technology) - 优势 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#benefits) - 用例 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#use-cases) - 认证 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#certification) - 研究 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#research) - 合作伙伴 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#partners) - 资源 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#resources) - 下一步 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/#steps) ## 从云端到汽车的自动驾驶汽车安全 NVIDIA Halos 是一个全栈式、全面的安全系统，它统一了汽车架构、AI 模型、芯片、软件、工具和服务中的安全要素，确保从云端到汽车的自动驾驶汽车安全开发和部署。 该系统覆盖了完整的开发生命周期，包含设计时、部署时和验证时的护栏，共同将安全性和可解释性构建到基于 AI 的自动驾驶堆栈中。这些护栏通过三款强大的计算机实现：用于模型训练的 NVIDIA DGXTM (https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-platform/)，用于仿真的 NVIDIA OmniverseTM (https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/) 和 CosmosTM (https://www.nvidia.com/en-us/ai/cosmos/)，以及用于部署的 NVIDIA DRIVE AGXTM (https://www.nvidia.com/en-us/solutions/autonomous-vehicles/in-vehicle-computing/)。在车辆核心，NVIDIA Halos OS 提供了必要的统一软件基础，将这些 AI 能力与生产就绪的安全性连接起来。 NVIDIA Halos 补充了现有的行业标准安全实践，同时引入了自动驾驶汽车的独特要素。这确保了法规合规性，并推动安全可靠的自动驾驶堆栈的发展，结合 NVIDIA 的 Halos AI 系统检测实验室 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/physical-ai/safety-certification/)。 Halos 还将其全面的安全框架扩展到自动驾驶汽车之外，应用于机器人技术 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/halos/robotics/)，进一步增强智能系统的可靠性和安全性。 ### 对于 Robotaxi，安全必须内建，而非外挂 NVIDIA Halos OS 为 L4 级 Robotaxi 的大规模部署提供了认证的操作系统、标准化接口、AI 护栏和部署前验证。 ### NVIDIA 推出 Halos，一款面向自动驾驶汽车的全栈式、全面安全系统 NVIDIA 将汽车架构与 AI 模型、芯片、软件、工具和服务统一起来，安全地开发从云端到汽车的自动驾驶汽车。 ## 自动驾驶汽车安全领导力 NVIDIA Halos 是对自动驾驶汽车安全的持续投入的成果——从研究到工程，再到积极参与国际安全标准——并获得独立第三方评估的验证。 ### 18,600\+ 至今投入到车辆安全的工程年数 ### 210 亿\+ 经过安全评估的安全晶体管 ### 7,000,000 经过安全评估的代码行数 ### 2,000,000 用于验证的每日端到端集成测试次数 ### 22,000\+ 平台安全监视器 ### 20,000\+ 安全测试数据小时数 ### 330\+ 关于自动驾驶汽车安全发表的研究论文 ### 30\+ 已颁发的证书和评估报告 ## 为安全而设计，为信任而生 随着自动驾驶公司转向基于 AI 的端到端架构，NVIDIA Halos 提供了关键的安全基础，确保自动驾驶系统的系统级可靠性和迭代改进。这包括将第三方评估的硬件、软件和流程与多样化的算法架构和验证管道集成。 ### NVIDIA DGX **设计时安全护栏**，用于内建的硬件/软件安全和可信的开发流程。 ### NVIDIA Omniverse 与 Cosmos **验证时安全护栏**，用于数据生成、仿真、评估和终身安全保障。 ### NVIDIA DRIVE AGX **部署时安全护栏**，用于运行时监控和实时自省。 ## 一套全面的自动驾驶汽车安全系统 NVIDIA Halos 有助于确保 AI 驱动的自动驾驶系统安全可靠。合作伙伴可以利用 NVIDIA 在 AI 安全方面的投入来加速开发并增强自动驾驶的可靠性。NVIDIA Halos 也对开发者开放，允许采用或定制安全要素，推动创建安全可靠的自动驾驶技术这一共同使命。 设计时、部署时和验证时的护栏共同将安全性和可解释性构建到多个技术层面，涵盖平台安全、AI 算法安全和生态系统安全。 在 NVIDIA Halos 要素的顶端是 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/physical-ai/safety-certification/)，它允许客户和生态系统合作伙伴验证其产品与 NVIDIA Halos 要素的安全集成。该实验室是 ANAB 在全球范围内首个针对 AI 功能安全认可的实验室。 ## 一套全栈式、全面的安全系统 NVIDIA Halos 集成了基础模型和多样化的算法堆栈，结合了经典和基于 AI 的端到端模型，在向 AI 驱动的自动驾驶架构转变过程中推动系统级安全。 1. ### 平台安全 2. ### Halos OS 3. ### 算法安全 4. ### 生态系统安全 ## 平台安全 自动驾驶系统的坚实基础包括： - 专为安全设计的 SoC (https://www.nvidia.com/en-us/solutions/autonomous-vehicles/in-vehicle-computing/)（片上系统），内置数百种安全机制。 - NVIDIA Halos OS 通过经过认证的核心软件、安全接口和确定性的 AI 护栏，将部署时安全扩展到车辆软件堆栈。详细信息请参阅 Halos OS 标签页。 - 经过安全评估的基础平台，提供所有类型应用所需的基本安全计算机。 - NVIDIA DRIVE HyperionTM (https://www.nvidia.com/en-us/solutions/autonomous-vehicles/drive-hyperion/)，一个多样化的硬件平台，将 SoC、操作系统和车辆架构中的传感器连接起来。这使得车辆在必要时能够安全执行应急计划。 ## Halos OS NVIDIA Halos OS 是一个统一的、生产就绪的 AI 驱动车辆软件基础，基于三个车载软件层和一个云端基础设施层构建： - Halos Core，构建于 ISO 26262 ASIL D 认证的 DriveOSTM 之上，包含一个将安全关键功能与 AI 工作负载隔离的 hypervisor，以及对 CUDATM 和 TensorRTTM 的安全认证支持。 - Halos SDK，一个中间件层，提供传感器和车辆抽象、确定性调度以及零拷贝进程间通信。 - Halos Applications，基于规则的 AI 安全护栏，包括 NVIDIA DRIVETM 主动安全堆栈（自动紧急制动、车道偏离警告、盲点监测、碰撞警告）、世界模型感知，以及对 NVIDIA Alpamayo (https://www.nvidia.com/en-us/solutions/autonomous-vehicles/alpamayo/) 端到端模型的支持。 - Halos Infra 是云端开发基础设施，将 NVIDIA DGX、基于 OVXTM 的 NVIDIA Omniverse 和 NVIDIA AGXTM 连接到一个统一的开发生命周期中。它支撑着 Halos 安全评估框架 (SEF) (https://docs.nvidia.com/common/resources/Nvidia_Halos_Safety_Evaluation_Framework_Tech_Brief.pdf)——提供从 L2 ADAS 到 L4 Robotaxi 构建可信安全案例所需的工具和指南。 “加入 NVIDIA 的 Halos AI 系统检测实验室标志着我们致力于提升驾驶安全。通过将博世全面的内部 ADAS 传感器专业知识与 NVIDIA 的 AI 验证框架相结合，我们正在为安全可靠的 ADAS 解决方案设定新标准。” **— Dennis Raabe，**博世 ADAS 组件高级副总裁 “NVIDIA 最新通过 ANAB 的评估，验证了其能力展示和对国际认可标准的合规性，有助于确保从汽车到机器人等自主机器的开发者能够达到功能安全的最高基准。” **— R. Douglas Leonard Jr.，**ANAB 执行董事 “与我们共同增强安全、效率和生产力的使命一致，我们祝贺 NVIDIA 推出其 Halos AI 系统检测实验室。该实验室的报告将提供宝贵的见解，支持我们的认证工作。” **— Thomas Steffens，**TÜV Rheinland 功能安全与网络安全认证机构负责人 “我们很高兴听到 NVIDIA 致力于推进自动驾驶汽车安全，并欢迎 NVIDIA Halos 检测实验室在结构化和全面开发用于安全相关应用的 AI 方面所做的努力。” **— Dominik Strixner，**TÜV Rheinland（汽车）全球功能安全汽车与移动出行负责人 “UL Solutions 是全球应用安全科学领域的领导者。我们很高兴宣布打算与 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室合作，为正在与我们进行安全认证的公司协调测试活动和报告。” **— Alex Dadakis，**UL Solutions 执行副总裁、首席业务运营与创新官 “我们致力于培养数字信任，并在大规模范围内提供严格的 AI 保证。通过认可 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室的检查报告，我们支持行业朝着更透明、可靠和安全的 AI 迈进——同时使开发者能够更快、更安全地将创新系统推向市场。” **— Vincent Sabot，**CertX 首席执行官 ## 算法安全 算法 AI 安全涵盖： - 一个多样化的自动驾驶堆栈，结合了模块化堆栈和 NVIDIA Alpamayo (https://www.nvidia.com/en-us/solutions/autonomous-vehicles/alpamayo/) 推理 VLA 模型，用于算法 AI 安全。 - 使用 NVIDIA Omniverse 和 Cosmos 平台的训练、仿真和验证环境，构建安全的自动驾驶汽车。 - 一个单独的安全数据集，确保自动驾驶汽车的性能针对多样化、无偏的数据进行测试。 ## 生态系统安全 构建更安全的自动驾驶汽车生态系统包括： - 通过安全数据飞轮持续改进，不断从道路上学习如何扩展安全部署的操作设计域。 - 将基于物理的多样化传感器仿真无缝集成到现有工作流程中，使用 NVIDIA Omniverse Blueprint for AV Simulation 安全地训练、测试和验证自动驾驶汽车。 - 开源数据，例如 NVIDIA Physical AI 数据集 (https://huggingface.co/collections/nvidia/physicalai-67c643edbb024053dcbcd6d8)，使整个行业能够进行关键的安全研究。 - 使用 NVIDIA Halos 系统的合作伙伴名单不断增加，在此列出 (https://www.nvidia.com/en-us/solutions/autonomous-vehicles/partners/)。 ## 经专家评估 独立第三方对 NVIDIA Halos 要素的安全和网络安全评估展示了 NVIDIA 对自动驾驶汽车安全的持续承诺。 ### ANSI 国家认可委员会 (ANAB) ANAB 认可 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室 (https://blogs.nvidia.com/blog/drive-ai-lab-ces/) 为 ISO/IEC 17020 检查机构。NVIDIA 是首家获得 ANAB 认可的公司在结合网络安全、AI 和功能安全的检查计划方面。 ### TÜV SÜD TÜV SÜD 认证了核心 NVIDIA 硬件和软件流程达到汽车安全完整性等级 (ASIL) D 级。根据 ISO 26262 标准，NVIDIA DriveOS (https://developer.nvidia.com/drive/os) 6.0 被认证为符合 ASIL D 要求，Thor-X SoC 被评估为符合 ASIL D 要求。NVIDIA 还因其汽车系统级芯片、平台和软件工程流程获得了 ISO/SAE 21434 网络安全流程认证。 ### TÜV Rheinland TÜV Rheinland 对 NVIDIA DRIVE AV 进行了独立的联合国欧洲经济委员会安全评估，涉及复杂电子系统的安全要求。 ## NVIDIA 自动驾驶汽车研究 我们的研发已发表 330+ 篇关于自动驾驶汽车安全的研究论文。 ### NVIDIA Halos 安全评估框架 (SEF) 提供工具和指南，用于从 L2 ADAS 到 L4 Robotaxi 构建可信的安全案例，借鉴了 NVIDIA Halos 内的 330+ 篇研究论文和 1000+ 项专利。 ### Alpamayo 1：桥接推理与动作预测，实现长尾场景中可泛化的自动驾驶 通过开放性指标、闭环仿真和真实世界车辆测试的全面评估表明，Alpamayo 1 在多个方面（包括推理、轨迹生成、对齐、安全性、延迟等）达到了最先进水平。 ### Cosmos-Drive-Dreams：使用世界基础模型进行可扩展的合成驾驶数据生成 为安全关键的物理 AI 系统（如自动驾驶汽车）收集和标注真实世界数据既耗时又昂贵。为了解决这一挑战，我们引入了 Cosmos-Drive-Dreams，这是一个合成数据生成 (SDG) 管道，用于生成具有挑战性的场景，以促进下游任务。