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NVIDIA: führend im KI-Computing
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Hochleistungs-Netzwerkkommunikation für Supercomputer, KI und Cloud-Rechenzentren

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Netzwerksoftware für optimierte Leistung und Skalierbarkeit

Netzwerkbeschleunigung

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Ein KI-Supercomputer von Grace Blackwell auf dem eigenen Schreibtisch

NVIDIA RTX PRO KI-Workstations

Innovationen und Produktivität in KI-Workflows beschleunigen

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Leistungsstarke KI-, Grafik-, Rendering- und Rechen-Arbeitslasten

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Professionelle Anwendungen für KI und Visual Computing von überall aus beschleunigen

Agentenbasierte KI – AgentIQ

KI-Blueprints

KI-Inferenz – Dynamo

Microservices für KI-Inferenz – NIM

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Avatar – Tokkio

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Cloud-KI-Videostreaming – Maxine

Cybersicherheit – Morpheus

Datenwisschenschaft – Apache Spark

Datenwisschenschaft – RAPIDS

Entscheidungsoptmierung – cuOpt

Generative KI – NeMo

Gesundheitswesen – Clara

Industrielle KI – Omniverse

Intelligente Videoanalysen – Metropolis

NVIDIA Mission Control

NVIDIA AI Enterprise Plattform

Physische KI – Cosmos

NVIDIA Run:ai

Robotik – Isaac

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AI Workbench

KI-Entwicklung mit NVIDIA AI Workbench auf GPUs vereinfachen

API-Katalog

KI-Modelle, -Blueprints und -Tools von NVIDIA für Entwickler

Rechenzentrumsverwaltung

KI- und HPC-Softwarelösungen zur Beschleunigung von Arbeitslasten in Rechenzentren

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Antrieb einer neuen Klasse von Unternehmensinfrastruktur für KI

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KI-gestützte Lösungen zur Stärkung der Cybersicherheit und KI-Infrastruktur

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Große Datensätze iterieren, Modelle häufiger bereitstellen und Gesamtbetriebskosten senken

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KI, HPC und moderne Workloads mit NVIDIA antreiben

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HPC und KI

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Quantencomputing

Den Fortschritt wissenschaftlicher Innovationen mit QPUs beschleunigen und vorantreiben

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Innovative Lösungen für Herausforderungen in den Bereichen Robotik, Edge und Vision AI

Robotik

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Vision AI

Daten mit visueller KI in wertvolle Erkenntnisse verwandeln

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KI-gestützte Fahrzeuge verändern die Zukunft der Mobilität

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Hochpräzise Sensorsimulationen für die sichere autonome Fahrzeugentwicklung

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Modernstes System für Sicherheit autonomer Fahrzeuge, von der Cloud bis ins Auto

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Architektur, Ingenieurwesen, Bauwesen und Betrieb
Automobil
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    Sicherheit autonomer Fahrzeuge

    Sicherheit autonomer Fahrzeuge

    Die Entwicklung mit NVIDIA Halos ermöglicht die Fahrzeugsicherheit auf allen Ebenen der Automatisierung.

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    Überblick

    Sicherheit autonomer Fahrzeuge von der Cloud bis zum Auto

    NVIDIA Halos ist ein umfassendes ganzheitliches Sicherheitssystem, das Fahrzeugarchitektur, KI-Modelle, Chips, Software, Tools und Dienste in sich vereint, um die sichere Entwicklung von autonomen Fahrzeugen von der Cloud bis zum Auto sicherzustellen.

    Das System sorgt während des gesamten Entwicklungslebenszyklus für Sicherheit mit Leitplanken für die Design-, Bereitstellungs- und Validierungsphase, die gemeinsam Sicherheit und Erklärbarkeit in KI-basierte Lösungen für autonome Fahrzeuge integrieren. Diese „Leitplanken“ werden mit drei leistungsstarken Computern implementiert – NVIDIA DGX™ für das KI-Training, NVIDIA Omniverse™ und Cosmos™ für die Simulation und NVIDIA AGX™ für die Bereitstellung.

    NVIDIA Halos ergänzt außerdem bestehende branchenübliche Sicherheitspraktiken und führt zugleich spezielle Elemente für autonome Fahrzeuge ein. Dies stellt die Einhaltung regulatorischer Vorgaben sicher und fördert zusammen mit dem AI Systems Inspection Lab von NVIDIA die Entwicklung sicherer und zuverlässiger Lösungen für autonome Fahrzeuge.

    NVIDIA führt Halos ein, ein umfassendes ganzheitliches Sicherheitssystem für autonome Fahrzeuge

    NVIDIA vereint die Fahrzeugarchitektur mit KI-Modellen, Chips, Software, Tools und Diensten für die sichere Entwicklung von autonomen Fahrzeugen von der Cloud bis zum Auto.

    Weitere Infos

    NVIDIA Halos

    In diesem Video zeigen wir, inwiefern NVIDIA Halos ein umfassendes ganzheitliches Sicherheitssystem ist, das die Entwicklung von der Fahrzeugarchitektur bis zur KI vereint, um sichere autonome Fahrzeuge zu realisieren.

    Video ansehen

    Highlights

    Führend in der Sicherheit autonomer Fahrzeuge

    NVIDIA Halos ist das Ergebnis stetiger Anstrengungen auf dem Gebiet der Sicherheit autonomer Fahrzeuge – von der Forschung über die Entwicklung bis zur aktiven Beteiligung an der Festlegung internationaler Sicherheitsstandards – validiert durch unabhängige Bewertungen Dritter.

    Piktogramm

    >15.000

    Jahre bisher investierter kumulierter Entwicklungsarbeit in die Fahrzeugsicherheit

    Piktogramm

    >21 Milliarden

    auf Sicherheit geprüfte Transistoren

    Piktogramm

    7.000.000

    Zeilen Code mit Sicherheitsbewertung

    Piktogramm

    2.000.000

    tägliche End-to-End-Integrationstests zur Validierung

    Piktogramm

    >22.000

    Überwachungsmechanismen für die Plattformsicherheit

    Piktogramm

    >20.000

    Stunden sicherheitsrelevanter Datenbestand

    Piktogramm

    >1000

    eingereichte Patente

    Piktogramm

    >240

    veröffentlichte Forschungsarbeiten zur Sicherheit autonomer Fahrzeuge

    Piktogramm

    >30

    ausgestellte Zertifikate und Bewertungsberichte

    Technologie

    Entwickelt für Sicherheit, konzipiert für Vertrauen

    Für den Übergang von Unternehmen im Bereich autonomer Fahrzeuge zu KI-basierten End-to-End-Architekturen bietet NVIDIA Halos die entscheidende Sicherheitsgrundlage, um die Zuverlässigkeit auf Systemebene und die iterative Verbesserung automatisierter Fahrsysteme sicherzustellen. Dazu gehört die Integration von Hardware, Software und Prozessen, die von Dritten bewertet wurden, mit einer vielfältigen algorithmischen Architektur und Validierungspipelines.

    Piktogramm

    NVIDIA DGX

    Sicherheits-„Leitplanken“ in der Designphase für integrierte Hardware-/Software-Sicherheit und vertrauenswürdige Entwicklungsprozesse.

    Mehr erfahren
    Piktogramm

    NVIDIA Omniverse mit Cosmos

    „Leitplanken“ in der Validierungsphase für Datengenerierung, Simulation, Bewertung und lebenslange Sicherheitszusicherung.

    Mehr erfahren
    Piktogramm

    NVIDIA DRIVE AGX

    „Leitplanken“ in der Bereitstellungszeit für die Laufzeitüberwachung und Prüfung in Echtzeit.

    Mehr erfahren

    Vorteile

    Ein umfassendes System für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge

    NVIDIA Halos hilft, dafür zu sorgen, dass KI-gesteuerte Systeme für autonome Fahrzeuge sicher sind. Partner können die Investitionen von NVIDIA in die KI-Sicherheit nutzen, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Zuverlässigkeit von autonomen Fahrzeugen zu verbessern. NVIDIA Halos steht Entwicklern offen und ermöglicht die Übernahme oder Anpassung von Sicherheitselementen, um die gemeinsame Aufgabe der Entwicklung sicherer und zuverlässiger Technik für autonome Fahrzeuge voranzutreiben.

    Leitplanken für die Design-, Bereitstellungs- und Validierungsphase sorgen für Sicherheit und Erklärbarkeit auf mehreren Technologieebenen, die sowohl die Sicherheit der Plattform als auch die der KI-Algorithmen und des Technologieumfelds umfassen. 

    An oberster Stelle der NVIDIA-Halos-Elemente steht das NVIDIA AI Systems Inspection Lab, das es Kunden und Partnern im Technologieumfeld ermöglicht, die sichere Integration ihrer Produkte im Rahmen der Halos-Elemente zu überprüfen. Das Lab ist die erste Einrichtung weltweit, die von ANAB für die funktionale Sicherheit von KI akkreditiert wurde.

    Sensoren eines autonomen Fahrzeugs

    Anwendungsfälle

    Ein umfassendes ganzheitliches Sicherheitssystem

    NVIDIA vereint die Fahrzeugarchitektur mit KI-Modellen, Chips, Software, Tools und Diensten für die sichere Entwicklung autonomer Fahrzeuge von der Cloud bis zum Auto. NVIDIA Halos integriert Foundation-Modelle und eine Sammlung vielfältiger Algorithmen und kombiniert klassische und KI-basierte End-to-End-Modelle, um bei der Umstellung auf KI-gesteuerte Architekturen für autonome Fahrzeuge die Sicherheit auf Systemebene sicherzustellen. 

    Produktbeschreibung des NVIDIA Halos-Systems
    1. Plattformsicherheit
    2. Algorithmische Sicherheit
    3. Sicherheit des Technologieumfelds
    4. AI Systems Inspection Lab

    Plattformsicherheit

    Die robuste Grundlage für autonome Fahrsysteme beinhaltet:

    • Ein System-on-a-Chip (SoC), das auf Sicherheit ausgelegt ist, mit Hunderten von integrierten Sicherheitsmechanismen.
    • NVIDIA DriveOS, ein sicherheitszertifiziertes ASIL-D-Betriebssystem für CPU, ISP, GPU, I/O und Arbeitsspeicher.
    • Eine auf Sicherheit geprüfte Basisplattform für grundlegend sichere Computer, die für die Realisierung sicherer Systeme bei allen Arten von Anwendungen erforderlich sind
    • NVIDIA DRIVE AGX Hypersion™, eine vielfältige Hardwareplattform, die SoC, Betriebssystem und die Sensoren in einer Fahrzeugarchitektur verbindet und so sicherstellt, dass ein Fahrzeug bei Bedarf Notfallpläne sicher ausführen kann.
    NVIDIA-DRIVE-OS-Plattformsicherheit für autonome Fahrzeuge

    Algorithmische Sicherheit

    Algorithmische KI-Sicherheit beinhaltet:

    • Ein vielfältiger Lösungs-Stack für autonome Fahrzeuge, der einen modularen Stack und End-to-End-KI-Modelle für algorithmische KI-Sicherheit kombiniert.
    • Training-, Simulations- und Validierungsumgebungen, die die Omniverse- und Cosmos-Plattformen nutzen, um sichere autonome Fahrzeuge zu entwickeln.
    • Eine separate Sicherheitsdatenbasis, die sicherstellt, dass die Funktionalität autonomer Fahrzeuge anhand verschiedener unvoreingenommener Daten getestet wird.
    Sicherheitstests autonomer Fahrzeuge mit KI-Modellen

    Sicherheit des Technologieumfelds

    Der Aufbau eines sichereren Ökosystems für autonome Fahrzeuge beinhaltet:

    • Ständige Verbesserungen durch einen lernenden Kreislauf für Sicherheitsdaten, der kontinuierlich aus dem Verkehrsgeschehen lernt, wie die Designbereiche des Fahrzeugbetriebs für eine sichere Umsetzung erweitert werden können.
    • Nahtlose Integration der physikalisch basierten und vielfältigen Sensorsimulation in bestehende Workflows, um autonome Fahrzeuge mit dem NVIDIA Omniverse Blueprint für die Simulation autonomer Fahrzeuge sicher zu trainieren, zu testen und zu validieren.
    • Open-Source-Daten wie das NVIDIA Physical AI Dataset, um entscheidend wichtige Sicherheitsforschung in der gesamten Branche zu ermöglichen.
    • Klicken Sie hier, um die wachsende Liste von Partnern zu sehen, die das NVIDIA Halos-System nutzen.
    NVIDIA DRIVE OS: Plattformsicherheit für autonome Fahrzeuge

    AI Systems Inspection Lab

    NVIDIA ist das erste Unternehmen weltweit, das ein vom ANSI National Accreditation Board (ANAB) akkreditiertes AI Systems Inspection Lab eingerichtet hat, das funktionale Sicherheit, Cybersicherheit, KI und Vorschriften in einem einheitlichen Sicherheitsrahmen integriert. Das Lab trägt durch unparteiische Bewertungen dazu bei, dass die Integrationen von Partnersystemen strenge Sicherheits- und Cybersicherheitsstandards erfüllen.

    Durch die Bereitstellung von Inspektionsberichten und die Optimierung technischer Validierungen forciert das Lab die Einhaltung globaler Sicherheitsstandards für die Sicherheit und Cybersicherheit autonomer Fahrzeuge. Dies ermöglicht es dem Technologieumfeld der Automobilindustrie, sichere und zuverlässigere KI-gesteuerte Technik einzusetzen und gleichzeitig die Einhaltung internationaler Standards zu fördern.

    Mehr über das DRIVE AI Systems Inspection Lab
    NVIDIA DRIVE AI Systems Inspection Lab

    Zertifizierung

    Bewertet von Experten

    Unabhängige Sicherheits- und Cybersicherheitsbewertungen von NVIDIA-Halos-Elementen durch Dritte zeigen das anhaltende Engagement von NVIDIA für die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen.

    Logo des ANSI National Accreditation Board

    ANSI National Accreditation Board

    ANAB hat das NVIDIA AI Systems Inspection Lab als Prüfstelle nach ISO/IEC 17020 akkreditiert. NVIDIA ist das erste Unternehmen, das von ANAB mit einem Prüfplan akkreditiert wurde, der Cybersicherheit, KI- und funktionale Sicherheit kombiniert.

    TÜV-SÜD–Logo

    TÜV SÜD

    Der TÜV SÜD zertifizierte den Automotive-Product-Lifecycle-Softwareprozess und das DriveOS 6.0 von NVIDIA nach dem ISO-Standard 26262 für den Automotive Safety Integrity Level (ASIL) D. NVIDIA erhielt außerdem die Zertifizierung nach dem ISO/SAE 21434 Cybersecurity Process für seine System-on-a-Chip-, Plattform- und Software-Engineering-Prozesse für die Automobilindustrie.

    TÜV-Rheinland–Logo

    TÜV Rheinland

    Der TÜV Rheinland führte eine unabhängige Sicherheitsbewertung von NVIDIA DRIVE AV nach den Vorgaben der UN-Wirtschaftskommission für Europa hinsichtlich der Sicherheitsanforderungen für komplexe elektronische Systeme durch.

    Forschung

    NVIDIA-Forschung für autonome Fahrzeuge

    Unsere Forschungs- und Entwicklungsabteilung hat mehr als 240 Forschungsarbeiten zur Sicherheit autonomer Fahrzeuge veröffentlicht.

    Neueste Fortschritte und Trends bei der Sicherheit von Fahrzeugen

    Bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten Fortschritte im Bereich der Sicherheit in der Automobilindustrie, mit Schwerpunkt auf automatisierten Fahrsystemen (ADS) und dem Zusammenspiel zwischen funktionaler Sicherheit, SOTIF und Cybersicherheit.

    Dokument lesen

    World-Foundation-Model-Plattform NVIDIA Cosmos für physische KI

    Physische KI muss zuerst digital trainiert werden. Dies erfordert einen digitalen Zwilling von sich selbst, das Richtlinienmodell, und einen digitalen Zwilling der Welt, das Weltmodell. Cosmos hilft Entwicklern beim Aufbau angepasster Weltmodelle für physische KI.

    Erfahren Sie mehr über Cosmos

    Promptgesteuerte Closed-Loop-Verkehrssimulation

    Neben der Simulation realistischer Interaktionen von Verkehrsagenten in einer geschlossenen Schleife sollten Verkehrsmodelle auch Bewegungen von Agenten generieren, die eine komplexe Reihe von benutzerdefinierten Aufforderungen erfüllen.

    GitHub besuchen

    Überraschungspotenzial als Maß für Interaktivität in Fahrszenarien

    Erkunden Sie eine neuartige Metrik, die interaktive Szenarien erkennt, indem das Überraschungspotenzial eines autonomen Fahrzeugs für andere gemessen wird.

    Dokument lesen

    Verbesserung der Sicherheit beim autonomen Fahren mit der Integration von Kollisionsszenarien

    HydraSafe ist ein Framework, das sich mit der Problematik der Sicherheit autonomer Fahrzeuge in gefährlichen Situationen befasst, die durch bessere Datenverfügbarkeit und Robustheit der Planer sichergestellt werden soll.

    Projektseite besuchen

    Sicherheitsüberwachung und Neuplanung auf Systemebene in autonomen Fahrzeugen

    Aufgrund der sicherheitskritischen Natur des Betriebs autonomer Fahrzeuge (AV) ist die Entwicklung von Algorithmen erforderlich, die Sicherheit auf Systemebene und nicht nur auf Komponentenebene bewerten können.

    Dokument lesen

    Eine Liste weiterer Artikel aus den Forschungsunterlagen autonomer Fahrzeuge finden Sie hier.

    Partner

    Partner, die das NVIDIA-Halos-System nutzen

    Führende Robotaxi-Unternehmen, OEMs, Pioniere im Bereich der Sicherheitsstandards, Kartierungs- und Simulationsunternehmen sowie Software- und Sensoranbieter auf der ganzen Welt nutzen das Systeme, um für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge auf allen Ebenen der Automatisierung zu sorgen.

    Alle Mitglieder des NVIDIA-DRIVE-Partner-Ökosystems anzeigen
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    Lieferanten

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    Simulation

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    Sensoren

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    Software

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    Ressourcen

    Das Neueste über die Ressourcen von NVIDIA Halos

    1. Neuigkeiten
    2. Sessions
    3. Videos
    Take It for a Spin: NVIDIA Rolls Out DRIVE AGX Thor Developer Kit to World’s Automotive Developers
    August 25, 2025
    Take It for a Spin: NVIDIA Rolls Out DRIVE AGX Thor Developer Kit to World’s Automotive Developers
    As autonomous vehicle systems rapidly grow in complexity, equipped with reasoning vision language action models, generative AI and advanced sensor technologies, developers need tools that are powerful, efficient and built to meet automotive-grade safety requirements. The NVIDIA DRIVE AGX Thor developer kit — now available for preorder today, with delivery in September — provides developers Read Article
    Weitere Infos
    How to Instantly Render Real-World Scenes in Interactive Simulation
    Aug 11, 2025
    How to Instantly Render Real-World Scenes in Interactive Simulation
    Turning real-world environments into interactive simulation no longer requires days or weeks of work. With NVIDIA Omniverse NuRec and 3DGUT (3D Gaussian with…
    Weitere Infos
    Maximize Robotics Performance by Post-Training NVIDIA Cosmos Reason
    Aug 11, 2025
    Maximize Robotics Performance by Post-Training NVIDIA Cosmos Reason
    First unveiled at NVIDIA GTC 2025, NVIDIA Cosmos Reason is an open and fully customizable reasoning vision language model (VLM) for physical AI and robotics.
    Weitere Infos

    autonomous vehicle safety

    See All
    05:03
    Unboxing the DRIVE AGX Thor Developer Kit
    Tim Wong
    Unboxing the DRIVE AGX Thor Developer Kit
    42:08
    NVIDIA Halos 簡介:從自動駕駛汽車到更廣泛的物理 AI 安全 Introduction to NVIDIA Halos – AI Safety from Autonomous Vehicles to Broader Physical AI
    Riccardo Mariani
    NVIDIA Halos 簡介:從自動駕駛汽車到更廣泛的物理 AI 安全 Introduction to …
    37:13
    Harnessing Generative AI to Scale the Autonomous Vehicle Industry
    Kai Wang
    Harnessing Generative AI to Scale the Autonomous …
    01:02:27
    Navigating the High-Stakes Safety Challenges of Autonomous Driving
    Melissa Wade
    Navigating the High-Stakes Safety Challenges of …
    46:08
    Safety Regulation and Standardization in the Era of AI-Based AVs
    Riccardo Mariani
    Safety Regulation and Standardization in the Era …
    01:01:24
    Guardrails for NVIDIA Halos Across the Product Life Cycle
    Apoorva Sharma
    Guardrails for NVIDIA Halos Across the Product Life Cycle
    39:52
    Advancing AI to Build the Most-Trusted Driver
    DRAGOMIR ANGUELOV
    Advancing AI to Build the Most-Trusted Driver
    45:49
    Introduction to NVIDIA Halos – Strategy for AV Safety
    Karl Greb
    Introduction to NVIDIA Halos – Strategy for AV Safety
    39:36
    Accelerating Autonomous Vehicle Development With AI
    Rahul Jain (SW-TEGRA)
    Accelerating Autonomous Vehicle Development With AI
    Safety in the Age of AI-Based Autonomous Vehicles
    Safety in the Age of AI-Based Autonomous Vehicles
    45:12
    Improving Safety with Software-Defined Vehicles
    Jonas Nilsson
    Improving Safety with Software-Defined Vehicles
    24:42
    Scaling Up: Achieving Mass Commercial AV Deployment With Real-World and Virtual Validation
    Sagar Behere
    Scaling Up: Achieving Mass Commercial AV …
    Alle Sessions zur Sicherheit autonomer Fahrzeuge anzeigen
    NVIDIA Halos

    NVIDIA Halos

    In diesem Video zeigen wir, inwiefern NVIDIA Halos ein umfassendes ganzheitliches Sicherheitssystem ist, das die Entwicklung von der Fahrzeugarchitektur bis zur KI vereint, um sichere autonome Fahrzeuge zu realisieren.

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    Kamingespräch zur Sicherheit autonomer Fahrzeuge mit KI – Video

    Sicherheit im Zeitalter der KI-basierten autonomen Fahrzeuge

    Kamingespräch mit Dr. Marco Pavone, Director of Autonomous Vehicle Research bei NVIDIA, und Dr. Mark Rosekind, Experte für öffentliche Ordnung und ehemaliger NHTSA-Administrator. Moderiert von Danny Shapiro, VP Automotive, NVIDIA. In dieser Session ging es um die Sicherheit im Zeitalter der KI-basierten autonomen Systeme, sowohl aus fahrtechnischer als auch aus regulatorischer Perspektive.

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    Verbesserung der Sicherheit mit softwaredefinierten Fahrzeugen – Video

    Verbesserung der Sicherheit mit softwaredefinierten Fahrzeugen

    Softwaredefinierte Fahrzeuge der nächsten Generation können das Transportwesen transformieren, indem sie umfangreiche Daten nutzen, um Komfort, Effizienz und Sicherheit zu verbessern, und so eine umfassende Sicherheitsvalidierung und schnelle Over-the-Air-Updates zu ermöglichen.

    Video ansehen

    Nächste Schritte

    Sichere Autonomie neu definiert

    Erfahren Sie, wie hochmoderne KI, strenge Validierungs-Frameworks und globale Standards die Sicherheit autonomer Fahrzeuge gestalten.

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