NVIDIA 在自駕車平台中構立重複及多樣性，加強乘客、行人和車輛多方安全。
NVIDIA Halos 工具是全堆疊綜合安全系統，將車輛架構、人工智慧模型、晶片、軟體、工具和服務結合在一起，確保自動駕駛汽車 (AV) 從雲端安全發展至汽車。
這款系統通過設計時間、部署時間和驗證時間的護欄，共同為基於 AI 的 AV 堆疊建立安全性和可解釋性，這三個護欄可確保整個開發生命週期的安全性。這些護欄採用三台強大的電腦，用於人工智慧訓練的 NVIDIA DGX™、用於模擬的 NVIDIA Omniverse™ 與 Cosmos™，以及用於部署的 NVIDIA AGX™
NVIDIA Halos 還為自動駕駛汽車引入獨特元素，同時還能補充現有業界標準安全實務。。這可確保遵守法規，並與 NVIDIA® 的 AI 系統檢查實驗室一起推動安全可靠的 AV
NVIDIA 推出全方位自動駕駛車輛安全系統 - Halos
NVIDIA 將車輛架構與 AI 模型整合；晶片、軟體和工具整合為服務，可安全地從雲端開發自動駕駛汽車。
NVIDIA Halos
在這段影片中，我們展示了 NVIDIA Halos 如何成為全方位綜合安全系統，將車輛架構和人工智慧的開發整合在一起，以確保自動駕駛汽車的安全部署。
NVIDIA Halos 是從研究到工程到積極遵守國際安全標準持續投資自動駕駛汽車安全領域的成果，並經獨立第三方評估驗證。
隨著自動駕駛公司轉向基於 AI 的端對端架構，NVIDIA Halos 提供了關鍵的安全基礎，可確保自動駕駛系統的系統級可靠性和迭代改進。這包括將第三方評估的軟硬體和流程整合至各種演算法架構與驗證流程。
NVIDIA DGX
設計時安全護欄，可確保內置軟硬體安全，並使開發流程可靠。
NVIDIA Omniverse 搭載 Cosmos
驗證時護欄，是資料生成、模擬、評估和終身安全保證的利器。
NVIDIA Halos 協助確保 AI 驅動的自駕系統具備安全性與可靠性。合作夥伴可善用 NVIDIA 在 AI 安全領域的深耕投入，加速自駕技術的開發並提升穩定性。面向開發人員，NVIDIA Halos 支援安全模組的採用與自訂，共同推動安全可靠的自駕車技術發展。
NVIDIA Halos 在設計階段、部署階段與驗證階段皆導入多層防護機制，涵蓋平台安全、AI 演算法安全與整體生態系安全，全面強化自駕技術的可解釋性與防護力。
NVIDIA Halos 架構的核心為 NVIDIA AI 系統檢測實驗室，可協助客戶與合作夥伴驗證其產品與 NVIDIA Halos 安全模組的整合性。此實驗室也是全球首個獲得 ANAB 認證的 AI 功能安全檢測計畫。
NVIDIA 透過 AI 模型整合車輛架構；晶片、軟體和工具整合為服務，可安全地從雲端開發自動駕駛汽車。NVIDIA Halos 整合了基礎模型和各種演算法堆疊，將經典和基於 AI 的端對端模型結合在一起，以確保向 AI 驅動的自動駕駛架構轉變的系統級安全。
-
平台安全
-
演算法安全
-
生態系統安全
-
AI系統檢測實驗室
為自動駕駛系統奠定堅實的基礎，包括：
- 系統單晶片 (SoC) 專為安全而設計，具有數百種內建安全機制。
- NVIDIA DriveOS 是經安全認證的ASIL-D 作業系統，涵蓋 CPU、ISP、GPU、I/O 和記憶體。
- 經過安全評估的基礎平台，可為所有類型的應用提供實現安全系統所需的基礎安全電腦
- NVIDIA DRIVE AGX 是多款硬體平台，可連接汽車架構中的 SoC、作業系統和感應器，確保汽車在必要時能夠安全執行應變計劃。
演算法 AI 安全範圍：
- 各種自動駕駛堆疊，將模塊化堆疊和端對端 AI 模型結合在一起，實現演算法 AI 安全。
- 利用 Omniverse 和 Cosmos 平台打造安全的自動駕駛汽車的訓練、模擬和驗證環境。
- 單獨的安全資料集可確保自動駕駛汽車效能針對各種無偏差的資料進行測試。
打造更安全的自動駕駛生態系統包括：
- 藉由安全資料飛輪進行持續改進，這款飛輪不斷學習如何擴大安全部署的作戰設計領域集。
- 利用 NVIDIA Omniverse Blueprint 用於自動駕駛模擬，將基於物理環境的各種感應器模擬順利整合至現有工作流程，安全進行訓練、測試和驗證自動駕駛汽車。
- 開放原始碼資料，例如 NVIDIA® 實體 AI 資料集，將促進整個產業的關鍵安全研究。
- 按一下這裡，查看使用 NVIDIA Halos 系統不斷增長的合作夥伴名單。
NVIDIA 是全球第一家公司建立了 ANSI® 國家認可委員會 (ANAB) 認可的 AI 系統檢查實驗室，將功能安全、網路安全、AI 和法規整合為統一的安全框架。該實驗室透過公正的評估，幫助確保合作夥伴的系統整合符合嚴格的安全與網路安全標準。
透過提供檢查報告和簡化技術驗證，實驗室加速遵守自動駕駛汽車安全及網路安全的全球標準。這使汽車生態系統能夠部署安全、更可靠的 AI 技術，同時促進國際標準的遵守。
對 NVIDIA Halos 元素的獨立第三方安全與網路安全評估，代表 NVIDIA 對自動駕駛汽車安全的持續承諾。
美國國家認證委員會（ANSI）
ANAB 已認可 NVIDIA AI 系統檢查實驗室為 ISO/IEC 17020 檢查機構。NVIDIA 是第一家獲得 ANAB 認可的檢查計劃公司，其中包含了網路安全、AI 和功能安全。
TÜV SÜD
TÜV SÜD 對 NVIDIA 的汽車產品生命週期 (PLC) 軟體流程進行了認證，並將 DriveOS 6.0 提升為 ISO 26262 汽車安全完整性等級 (ASIL) D。NVIDIA 還針對汽車單晶片、平台和軟體工程流程獲得 ISO/SAE 21434 網路安全流程認證。
TÜV Rheinland
TÜV Rheinland 對 NVIDIA DRIVE AV 進行了獨立聯合國歐洲經濟委員會安全評估，其中涉及複雜電子系統的安全需求。
我們的研究與開發已發表了 240 多篇關於自動駕駛汽車安全的研究論文。
汽車安全的最新進展和趨勢
瞭解最新的汽車安全進展，重點關注自動駕駛系統 (ADS)，以及功能安全、SOTIF 和網路安全之間的相互作用。
實體 AI 的 NVIDIA Cosmos World Foundation 模型平台
實體 AI 需要首先進行數位訓練。這需要政策模型本身的數位孿生，以及世界模型的數位孿生。Cosmos 幫助開發人員為實體 AI 設置建立客製化的世界模型。
提示的閉環流量模擬
除了模擬封閉式循環的真實流量代理互動，流量模型還應生成滿足使用者指定提示集的代理動作。
意外可能性作為駕駛情境互動的衡量指標
探索新指標，藉由測量自動駕駛汽車跟其他汽車發生意外的可能性來識別互動場景。
利用碰撞情境整合提高自動駕駛安全
HydraSafe 是個框架，提高資料可用性和規劃器穩健性，來解決確保危險情境自動駕駛汽車安全的挑戰。
自動駕駛汽車系統級安全監測和重新規劃
自動駕駛汽車 (AV) 操作的安全關鍵性質需要開發及任務相關演算法，以便推理系統層次的安全問題，而不僅僅是在元件層次。
全球領先的機器人出租車公司、OEM、業界安全先驅、製圖和模擬公司，以及軟體和感應器供應商，正在使用這款系統為各級自動化的自動駕駛汽車提供安全服務。
NVIDIA Halos
在這個影片中，我們展示了NVIDIA Halos 如何成為一個全堆疊的綜合安全系統，統一從車輛架構到AI的開發，以確保自駕車的安全部署。
AI 自動駕駛汽車時代的安全
NVIDIA 自動駕駛汽車研究總監 Marco Pavone 博士，以及公共政策專家及前 NHTSA 業管 Mark Rosekind 博士爐邊對談，由 NVIDIA 汽車部門副總裁 Danny Shapiro 主持。本次內容從駕駛技術和監管兩個角度討論了 AI 自動駕駛系統時代的安全問題。
利用軟體定義汽車提高安全性
新一代軟體定義的汽車可利用大量資料來提升舒適度、效率和安全性，從而改變運輸業的面貌，實現大規模安全驗證和快速無線更新。
瞭解尖端 AI、嚴格的驗證框架以及全球標準如何影響自動駕駛汽車安全。
NVIDIA 汽車解決方案為您提供效能與擴充性，用於設計、視覺化、開發和模擬未來駕駛。
Unboxing the DRIVE AGX Thor Developer Kit
NVIDIA Halos 簡介：從自動駕駛汽車到更廣泛的物理 AI 安全 Introduction to …
Harnessing Generative AI to Scale the Autonomous …
Navigating the High-Stakes Safety Challenges of …
Safety Regulation and Standardization in the Era …
Guardrails for NVIDIA Halos Across the Product Life Cycle
Advancing AI to Build the Most-Trusted Driver
Introduction to NVIDIA Halos – Strategy for AV Safety
Accelerating Autonomous Vehicle Development With AI
Safety in the Age of AI-Based Autonomous Vehicles
Improving Safety with Software-Defined Vehicles
Scaling Up: Achieving Mass Commercial AV …
