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NVIDIA 引领人工智能计算
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    适用于生命科学研究和发现的 AI 驱动平台

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    基于领先平台的完全托管式端到端 AI 平台

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    构建、自定义和部署多模态生成式 AI

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    将先进的仿真和 AI 技术集成到复杂的 3D 工作流中

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    强大的车载计算能力,适用于 AI 驱动的智能汽车系统

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    探索显卡、游戏解决方案、AI 技术等

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    RTX 显卡带来颠覆性的 AI 功能

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    RTX 显卡带来颠覆性的 AI 功能

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    虚拟形象 — Tokkio

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在大型数据集上进行迭代,更频繁地部署模型,并降低总成本

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加速计算使用专用硬件来提升 IT 性能

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按需提供 IT 资源和服务,实现可扩展性和智能见解

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加速 AI 在整个组织中的扩展

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数字孪生开发

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渲染

将先进的渲染技术引入专业工作流程

机器人仿真

创新解决方案,助您应对机器人开发、边缘和视觉 AI 挑战

科学可视化

使研究人员能够以交互式速度可视化其大型数据集

汽车仿真

AI 定义的汽车正在改变移动出行的未来

扩展现实

通过在虚拟环境中进行沉浸式、可扩展的交互,转变工作流

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使研究人员能够以交互式速度可视化大型数据集

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借助 QPU 快速推进科学创新

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    智能汽车安全性

    借助 NVIDIA Halos,确保整个辅助驾驶堆栈的车辆安全。

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    概览

    从云端到汽车的智能汽车安全性

    NVIDIA Halos 是一个先进的全栈系统,用于确保智能汽车 (AV) 的安全性。它包括硬件和软件组件、工具、模型以及将它们结合起来的设计原则,保护基于 AI、从云端到汽车的端到端 AV 堆栈。

    NVIDIA Halos 覆盖智能汽车的完整开发生命周期,在设计阶段、部署阶段和验证阶段均设置防护栏,这些防护栏协同工作,将安全性与和可解释性融入 AI 辅助驾驶技术栈中。它利用三个功能强大的计算平台:NVIDIA DGX™ 用于 AI 训练,配备 Cosmos™ 的 Omniverse™ 用于仿真,NVIDIA AGX™ 用于部署。

    NVIDIA Halos 还与现有行业标准安全实践互为补充,同时引入了面向智能汽车的独特组件。NVIDIA AI 系统检测实验室可确保符合法规要求,并推进安全可靠的辅助驾驶堆栈。

    Halos 还在将其全面的安全框架从智能汽车领域拓展至机器人领域,以进一步提升智能系统的可靠性和安全性。

    NVIDIA 发布全新 AI 模型和开发者工具,推动智能汽车生态系统发展

    为了加速新一代辅助驾驶基础架构的开发,NVIDIA 发布了 NVIDIA Cosmos Predict-2——这是一款全新的世界基础模型,具备更强的未来世界状态预测功能,可生成高质量合成数据, 同时还推出了新的开发者工具。

    阅读博客

    NVIDIA 推出 Halos,面向智能汽车的全栈式综合安全系统

    NVIDIA 将车辆架构与 AI 模型相统一,把芯片、软件和工具整合到服务中,以实现从云端到车端安全地开发智能汽车。

    阅读博客

    亮点

    Halos 智能汽车安全性领先优势

    NVIDIA Halos 是我们在智能汽车安全领域持续投资所取得的成果,从研究到工程再到积极遵守国际安全标准,均已通过独立第三方评估机构的验证。

    图标

    15,000+

    迄今为止在车辆安全方面投入的工程年产出量

    图标

    210 亿以上

    通过安全评估的安全晶体管数量

    图标

    700 万

    安全评估代码行数

    图标

    200 万

    每日进行验证的端到端集成测试次数

    图标

    22,000+

    平台安全性监测

    图标

    20,000+

    安全数据集小时数

    图标

    1,000+

    提交专利数

    图标

    240+

    发表的智能汽车安全性相关研究论文数量

    图标

    30+

    颁发的证书和评估报告数量

    技术

    为安全而打造,为信任而设计

    随着智能汽车公司向基于 AI 的端到端架构过渡,NVIDIA Halos 提供了关键的安全基础,可确保系统级可靠性和辅助驾驶系统的迭代改进。这包括将经过第三方评估的硬件、软件和流程与一系列算法架构和验证工作流集成在一起。

    图标

    NVIDIA DGX

    设计时安全护栏,用于确保内置硬件/软件的安全性和开发流程的可信性。

    了解详情
    图标

    配备 Cosmos 的 NVIDIA Omniverse

    验证时护栏,用于数据生成、仿真、评估和终身安全保证。

    了解详情
    图标

    NVIDIA DRIVE AGX™

    部署时护栏,用于运行时监控和实时内省。

    了解详情

    优势

    全面的智能汽车安全系统

    NVIDIA Halos 有助于确保 AI 驱动的辅助驾驶系统安全可靠。合作伙伴可以利用 NVIDIA 在 AI 安全方面的投资来加速开发并提高智能汽车的可靠性。NVIDIA Halos 还向开发者开放,支持采用或定制安全元素,以推动实现打造安全可靠的智能汽车技术的共同使命。

    设计时、部署时和验证时护栏将共同作用,将安全性和可解释性融入多个技术层次,包括平台安全性、AI 算法安全性和生态系统安全性。

    顶层 NVIDIA Halos 组件为 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室,可帮助客户和生态系统合作伙伴验证其产品与 Halos 组件的安全集成。该实验室是全球首个获得美国国家标准协会国家认证委员会 (ANAB) 认证的 AI 功能安全计划。

    智能汽车传感器

    用例

    智能汽车应用,从芯片到部署

    NVIDIA Halos 集成了基础模型和多样化算法堆栈,将传统模型和基于 AI 的端到端模型相结合,以向 AI 驱动的辅助驾驶架构转变的过程中提高系统级安全性。

    探索 NVIDIA Halos 产品概览
    1. 平台安全性

    2. 算法安全性

    3. 生态系统安全性

    4. Halos AI 系统检测实验室

    平台安全性

    辅助驾驶系统的坚实基础包括:

    • 专为安全而设计的系统级芯片 (SoC) ,内置数百种安全机制。
    • NVIDIA DriveOS™ 是经过安全认证的 ASIL-D 操作系统,可跨 CPU、ISP、GPU、I/ O 和内存进行扩展。
    • 经过安全评估的基础平台,可提供为各类应用启用安全系统所需的基础安全计算机
    • NVIDIA DRIVE AGX Hyperion™ 是一个多样化的硬件平台,可在车辆架构中连接 SoC、操作系统和传感器。这使得车辆能够在需要时安全地执行应急计划。
    平台安全性

    算法安全性

    算法 AI 安全性涵盖以下要素:

    • 多样化的辅助驾驶堆栈,将模块化堆栈与端到端 AI 模型相结合,以确保算法 AI 安全性。
    • 训练、仿真和验证环境,利用 NVIDIA Omniverse 和 Cosmos 平台来打造安全的智能汽车。
    • 独立安全数据集,确保根据各种无偏数据对智能汽车性能进行测试。
    使用 AI 模型进行智能汽车安全测试

    生态系统安全性

    构建更安全的智能汽车生态系统,包括:

    • 通过安全数据飞轮持续改进,该飞轮可在道路环境中不断学习如何扩展运行设计域,以便进行安全部署。
    • 将基于物理的多样性传感器仿真无缝集成到现有工作流中,以利用用于辅助驾驶仿真的 NVIDIA Omniverse Blueprint 安全地训练、测试和验证智能汽车。
    • 开源数据,如 NVIDIA 物理 AI 数据集,以便完成整个行业的关键安全研究。
    • 使用 NVIDIA Halos 系统的合作伙伴越来越多,请查看此处。
    生态系统安全性

    Halos AI 系统检测实验室

    NVIDIA 是首家获得美国国家标准协会  (ANSI ) 认证委员会 (ANAB) 认证的 Halos AI 系统检测实验室的公司,该实验室将功能安全、网络安全、AI 和法规整合到一个统一的安全框架中。该实验室通过公正的评估,帮助确保合作伙伴的系统集成符合严格的安全和网络安全标准。

    通过提供检查报告和简化技术验证,该实验室加快了对智能汽车安全和网络安全全球安全标准的合规性。这使得汽车生态系统能够部署更安全、更可靠的 AI 驱动技术,同时进一步符合国际标准。

    NVIDIA Halos AI 系统检测实验室现已从智能汽车扩展到机器人领域。

    详情了解 DRIVE AI 系统检测实验室
    Halos AI 系统测试实验室

    “Joining NVIDIA's Halos AI Systems Inspection Lab marks our commitment to advancing driving safety. By combining Bosch's comprehensive in-house ADAS sensor expertise with NVIDIA's AI validation framework, we're setting new standards for safe and reliable ADAS solutions.”

    — Dennis Raabe, Senior Vice President ADAS Components, Bosch

    “NVIDIA’s latest evaluation with ANAB verifies the demonstration of competence and compliance with internationally recognized standards, helping ensure that developers of autonomous machines—from automotive to robotics—can meet the highest benchmarks for functional safety.”

    — R. Douglas Leonard Jr., Executive Director, ANAB

    “Aligned with our shared mission to enhance safety, efficiency and productivity, we congratulate NVIDIA on the launch of its Halos AI Systems Inspection Lab. The Lab's reports will provide valuable insights to support our certification efforts.”

    — Thomas Steffens, Head of Certification Body Functional Safety and Cybersecurity, TUV Rheinland

    认证

    由专家评估


    对 NVIDIA Halos 相关组件进行独立第三方安全和网络安全评估,证明了 NVIDIA 对智能汽车安全性的长期承诺。

    美国国家标准协会国家认证委员会标志

    美国国家标准协会国家认证委员会

    ANAB 认可 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室为 ISO/ IEC 17020 检测机构。NVIDIA 是首家通过 ANAB 认证的结合网络安全、AI 和功能安全的检查计划的公司。

    TÜV SÜD 标志

    TÜV SÜD

    TÜV SÜD 已对 NVIDIA 汽车产品生命周期 (PLC) 软件流程和 NVIDIA DriveOS 6.0 进行认证,以达到 ISO 26262 汽车安全完整性等级 (ASIL) 标准。NVIDIA 的汽车系统级芯片、平台和软件工程流程还获得了 ISO/ SAE 21434 网络安全流程认证。

     TÜV Rheinland 标志

    TÜV Rheinland

    TÜV Rheinland 已对 NVIDIA DRIVE 辅助驾驶进行联合国欧洲经济委员会独立安全评估,确定其满足复杂电子系统的安全要求。

    研究

    NVIDIA 辅助驾驶研究

    我们的研发团队已发表超过 240 篇有关辅助驾驶安全性的研究论文。

    汽车安全领域的最新进展与趋势

    了解汽车安全领域近期取得的进展,重点关注辅助驾驶系统 (ADS) ,以及功能安全、SOTIF 和网络安全之间的相互作用。

    阅读论文

    用于物理 AI 的 Cosmos 世界基础模型平台

    物理 AI 需要先进行数字化训练。这需要它自身的数字孪生、策略模型,以及整个世界的数字孪生,即世界模型。Cosmos 可帮助开发者为物理 AI 场景构建定制世界模型。

    详细了解 Cosmos

    可提示闭环交通仿真

    除了在闭环中模拟真实交通智能体交互外,交通模型还应生成智能体动作,以满足用户指定的一系列复杂提示的要求。

    访问 GitHub

    将意外可能性作为驾驶场景中交互性的衡量指标

    了解一项新指标,它通过测量辅助驾驶对他人的意外潜力来识别交互式场景。

    阅读论文

    通过碰撞场景集成提高辅助驾驶安全性

    HydraSafe 框架通过提高数据可用性和增强规划系统的稳健性,旨在应对智能汽车在危险场景中的安全挑战。

    查看项目页面

    辅助驾驶中的系统级安全监控与重新规划

    辅助驾驶 (AV) 运行的安全性至关重要,因此有必要开发与任务相关的算法,以便在系统层面 (而不仅仅是组件层面) 进行安全性推理。

    阅读论文

    如需查看一系列其他辅助驾驶研究论文,请点击此处。

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    NVIDIA DRIVE 发布全栈式辅助驾驶软件
    June 11, 2025
    NVIDIA DRIVE 发布全栈式辅助驾驶软件
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    德国携手 NVIDIA 构建 AI 高速公路
    June 11, 2025
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    德国在工程创新方面有着悠久的历史,新的 AI 投资有望重塑德国经济,覆盖汽车、银行、工业制造和机器人开发等行业
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    NVIDIA 发布全新的 AI 模型和开发者工具,推动汽车行业生态系统发展
    June 11, 2025
    NVIDIA 发布全新的 AI 模型和开发者工具,推动汽车行业生态系统发展
    辅助驾驶堆栈正在从许多不同的模型演变为统一的端到端架构,端到端架构可直接根据传感器数据执行驾驶操作。这种向使用
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    AI Safety: From Autonomous Vehicles to Broader …
    42:08
    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 …
    45:49
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    Introduction to NVIDIA Halos – Strategy for AV Safety
    01:01:24
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    Navigating the High-Stakes Safety Challenges of …
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