对于自动驾驶出租车，安全必须内置而非外挂

<div id="bsf_rt_marker"></div><p><span style="font-weight: 400;">一辆汽车停在路边。应用程序显示：“您的行程已到。”驾驶座上空无一人。对于居住在现已提供</span><a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/glossary/robotaxi/"><span style="font-weight: 400;">自动驾驶出租车</span></a><span style="font-weight: 400;">服务的数十个城市的人们来说，这已是现实。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">自动驾驶出租车行业已从原型验证阶段迈向商业运营阶段，不断扩大的生态系统加速了部署进程。在 NVIDIA GTC 台北大会上宣布的</span><a target="_blank" href="https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-drive-hyperion-becomes-the-global-platform-for-a-robotaxi-ready-world"> <span style="font-weight: 400;">新合作</span></a><span style="font-weight: 400;">反映了全球各地自动驾驶出租车项目的启动：</span></p> <ul> <li><span style="font-weight: 400;">Uber 与 Autobrains 在慕尼黑基于 </span><a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/solutions/autonomous-vehicles/drive-hyperion/"><span style="font-weight: 400;">NVIDIA DRIVE Hyperion</span></a><span style="font-weight: 400;"> 平台启动自动驾驶出租车项目，利用 Autobrains 的智能体 AI 支持可扩展运营。</span></li> <li><span style="font-weight: 400;">富士康扩大与 NVIDIA 的合作，部署自动驾驶出租车车队，将其服务与 NVIDIA DRIVE Hyperion 相结合，在台湾实现快速集成和规模化。</span></li> <li><span style="font-weight: 400;">VinFast 与 Autobrains 合作，将基于 DRIVE Hyperion 的 L4 级车辆引入东南亚市场。</span></li> <li><span style="font-weight: 400;">HUMAIN 致力于将 DRIVE Hyperion 驱动的自动驾驶出租车引入沙特阿拉伯，将平台全球版图扩展至中东。</span></li> </ul> <p><a href="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/robotaxis_halos_blog-body-1.jpg"><img fetchpriority="high" decoding="async" class="aligncenter size-full wp-image-94348" src="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/robotaxis_halos_blog-body-1.jpg" alt="" width="1280" height="680" srcset="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/robotaxis_halos_blog-body-1.jpg 1280w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/robotaxis_halos_blog-body-1-960x510.jpg 960w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/robotaxis_halos_blog-body-1-630x335.jpg 630w" sizes="(max-width: 1280px) 100vw, 1280px" /></a></p> <h2><strong>构建安全软件基础</strong></h2> <p><span style="font-weight: 400;">随着自动驾驶出租车行业规模化，安全至关重要。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">监管机构、认证机构和开发者正在审视规模化安全部署所需的条件。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">关于</span><a href="https://blogs.nvidia.com/blog/level-4-autonomous-driving-ai/"><span style="font-weight: 400;">L4 级</span></a><span style="font-weight: 400;">自动驾驶的行业讨论通常聚焦于车辆的感知和决策能力。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">这些讨论很有道理。准确感知、合理决策以及应对突发情况是难题，并且正取得实质性进展。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">但仅凭感知和决策还不够。监管机构有更多要求：证明整个系统可靠运行，在故障升级前将其隔离，且绝不超出设计边界运行。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">自动驾驶出租车安全需要同时解决四项不同挑战：</span></p> <ul> <li><span style="font-weight: 400;">可安全认证的操作系统</span></li> <li><span style="font-weight: 400;">安全、标准化的硬件和软件接口</span></li> <li><span style="font-weight: 400;">在可验证护栏内运行的 AI</span></li> <li><span style="font-weight: 400;">车辆上路前的大规模验证</span></li> </ul> <p><span style="font-weight: 400;">为帮助应对这些挑战，近期推出的 Halos 操作系统（OS）——NVIDIA Halos 全栈综合安全系统的组成部分——为基于 NVIDIA DRIVE Hyperion 的 AI 驱动车辆提供了统一的、可投产的安全基础。它包括：</span></p> <h3><b>Halos Core：经认证的操作系统基础</b></h3> <p><span style="font-weight: 400;">NVIDIA Halos OS 的基础是 Halos Core，它是 NVIDIA DriveOS 的下一代版本，并已通过汽车安全标准认证。它经过审计、文档记录完备，并证明在故障条件下可预测地运行，配备管理程序（一种专用软件层）以隔离安全关键功能，防止故障影响车辆控制。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">Halos Core 符合</span><a target="_blank" href="https://www.iso.org/standard/68383.html"><span style="font-weight: 400;">ISO 26262</span></a><span style="font-weight: 400;"> ASIL D 标准，包含对 NVIDIA CUDA 和 TensorRT 的安全认证支持，并提供 TensorRT Edge-LLM 开源框架，用于高性能大语言模型推理。</span></p> <h3><b>Halos SDK：标准化且安全的接口</b></h3> <p><span style="font-weight: 400;">自动驾驶出租车集成了摄像头、雷达、激光雷达及其他传感器，每种传感器以不同速率和格式传输数据。没有标准化的中间件层，每次硬件变更都迫使团队手动重建这些集成。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">Halos SDK 消除了这一负担。其传感器抽象层将自动驾驶软件栈与单个传感器驱动程序解耦，因此添加或更换传感器不再影响应用程序代码；同时，车辆抽象层通过单一、一致的接口将自动驾驶软件栈与车辆其他部分连接起来。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">在此基础上，Halos SDK 提供安全关键软件所需的运行时构建模块：用于可预测时序的确定性应用级调度器、零拷贝进程间通信（无额外延迟地移动数据）、全面的系统错误处理框架和强大的场景数据记录器——为高度可靠且低延迟的汽车应用奠定基础。</span></p> <h3><b>Halos Applications：AI 的安全护栏</b></h3> <p><span style="font-weight: 400;">AI 模型可以匹配人类驾驶行为，但监管机构要求的不仅是性能。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">Halos Applications 层通过确定性、基于规则的函数为 AI 提供安全护栏，这些函数经过分析和设计，在定义范围内运行。它包括</span><a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/glossary/world-models/"><span style="font-weight: 400;">世界模型</span></a><span style="font-weight: 400;">感知和</span><a href="https://blogs.nvidia.com/blog/drive-av-mercedes-benz-cla-euro-ncap-safety-award/"><span style="font-weight: 400;">评级最高的 NVIDIA DRIVE 主动安全栈</span></a><span style="font-weight: 400;">，具备自动紧急制动、车道偏离预警、盲点监测、碰撞预警等功能。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">此外，在 Halos Applications 中，Halos OS 可与端到端 AI 模型结合，这些模型的可解释性和透明度至关重要。这包括用于自动驾驶汽车开发的 NVIDIA Alpamayo 开源模型系列，它支持思维链推理，持续评估道路状况、规划后续步骤并适应不断变化的条件。</span></p>