Do Laboratório à Estrada — Como a NVIDIA Está Reformulando a Base de Segurança da Condução Autónoma

Em uma pista de testes fechada, um protótipo de veículo inteligente avança lentamente. Um grupo de engenheiros está próximo, não observando o volante nem os sensores, mas fixos nos sinais em tempo real que passam por seus monitores. Este é outro teste de simulação em andamento no Laboratório de Inspeção de Sistemas de IA da NVIDIA.

Você pode ainda não ter ouvido falar deste laboratório, mas é onde a NVIDIA e seus parceiros validam a segurança da integração de seus produtos com os elementos centrais do Halos. E o Halos? Não é um nome de produto — é uma estrutura de segurança. Uma tentativa audaciosa da NVIDIA de reconstruir as bases de segurança para a condução assistida inteligente e criar um sistema digno de confiança.

O NVIDIA Halos é uma estrutura de segurança completa para veículos inteligentes, integrando hardware, software, modelos de IA, ambientes de simulação e serviços de validação. Em seu núcleo está o conceito de IA física — uma arquitetura de segurança que abrange todo o processo, desde o treinamento na nuvem até a implantação no veículo.

Começando pela infraestrutura, a NVIDIA primeiro apresentou o primeiro Laboratório de Inspeção de Sistemas de IA do mundo. Com base nisso, ela gradualmente evoluiu o Halos — um sistema de segurança abrangente que se estende da nuvem à borda e ao veículo.

1.     Laboratório de Inspeção de Sistemas de IA: De Definir Padrões a Conquistar Confiança

Em janeiro de 2025, a NVIDIA revelou o primeiro Laboratório de Inspeção de Sistemas de IA da indústria na CES. Mais do que um marco simbólico, ele é certificado pela ANAB de acordo com a ISO/IEC 17020 e integra seis domínios-chave em um único quadro: segurança funcional (ISO 26262), segurança da funcionalidade pretendida (ISO 21448), segurança cibernética (ISO 21434), segurança funcional da IA (ISO PAS 8800, ISO/IEC TR 5469) e regulamentos relevantes da ONU (UN-R 79, 13-H, 152, 155, 157 e 171).

Construído para apoiar parceiros que utilizam as plataformas NVIDIA DRIVE AGX Orin e Thor, o laboratório ajuda a verificar se os sistemas de veículos orientados por IA atendem aos requisitos de segurança mais rigorosos da indústria.

"Ser membro do Laboratório de Inspeção de Sistemas de IA significa trabalhar na vanguarda da inovação e integridade dos sistemas automotivos", disse Cristian Casorran Hontiyuelo, gerente de engenharia e produto de sistemas avançados de assistência ao condutor da Ficosa.

A OMNIVISION, a onsemi e a Continental também se juntaram, validando sensores, módulos de computação central e interfaces de chip.

Os métodos desenvolvidos e refinados no laboratório viriam a moldar o Halos.

2. O Nascimento do Halos: Da Filosofia ao Motor de Segurança Sistêmica

Na primavera de 2025, a NVIDIA lançou oficialmente o Halos na GTC. Mais do que apenas um produto, o Halos representa uma "filosofia de segurança em primeiro lugar" — não adicionando segurança como uma reflexão tardia, mas construindo-a desde a primeira linha de código.

O Halos integra todas as tecnologias centrais da NVIDIA: plataformas DRIVE AGX (computação), DriveOS (sistema operacional), DGX (treinamento de modelos de IA), Omniverse e Cosmos (simulação) e o Inspection Lab (conformidade e validação).

A arquitetura do Halos abrange todo o ciclo de vida — desde o projeto e a implantação até a validação — e compreende quatro pilares essenciais:

Segurança da Plataforma:O Halos apresenta um sistema em chip (SoC) avaliado quanto à segurança, com centenas de mecanismos de segurança internos.

Ele também inclui o software NVIDIA DriveOS, um sistema operacional certificado quanto à segurança que se estende da CPU à GPU; uma plataforma base avaliada quanto à segurança que fornece o computador básico necessário para habilitar sistemas seguros para todos os tipos de aplicações; e o DRIVE AGX Hyperion, uma plataforma de hardware que conecta o SoC, o DriveOS e os sensores em uma arquitetura de unidade de controle eletrônico.

Segurança Algorítmica:O Halos inclui bibliotecas para carregamento de dados de segurança e aceleradores, e interfaces de programação de aplicativos para a criação, curadoria e reconstrução de dados de segurança para filtrar, por exemplo, comportamentos e vieses indesejáveis antes do treinamento.

Ele também apresenta ambientes ricos de treinamento, simulação e validação, aproveitando o NVIDIA Omniverse Blueprint para simulação de veículos autônomos com os modelos de fundação do mundo NVIDIA Cosmos para treinar, testar e validar veículos autônomos. Além disso, ele possui uma pilha diversificada de veículos autônomos que combina componentes modulares com modelos de IA de ponta a ponta para garantir a segurança com modelos de IA de ponta no ciclo.

Segurança do Ecosistema:O Halos inclui conjuntos de dados de segurança com dados diversos e imparciais, bem como fluxos de trabalho de implantação segura, compreendendo fluxos de trabalho de triagem e avaliações de segurança automatizadas, juntamente com uma roda de dados para melhorias contínuas de segurança — demonstrando liderança na padronização e regulação da segurança de veículos autônomos.

Laboratório de Inspeção de Sistemas de IA da NVIDIA:O primeiro laboratório de inspeção de sistemas de IA a ser credenciado pela ANAB, o Laboratório de Inspeção de Sistemas de IA da NVIDIA inspeciona e verifica a integração dos produtos dos parceiros com os elementos de segurança do Halos da NVIDIA.

Mais importante ainda, o Halos padroniza, modulariza e formaliza essas capacidades em um kit de ferramentas reutilizável — apoiando a segurança de todo o ciclo de vida na geração de dados, treinamento, simulação, implantação e atualizações OTA.

"O Halos não é apenas uma pilha tecnológica — é uma filosofia que torna cada fase do desenvolvimento rastreável, testável e explicável", disse Riccardo Mariani, vice-presidente de Segurança Industrial da NVIDIA.

3. Segurança Orientada por Processos: A Base do Halos

As raízes do Halos remontam às primeiras parcerias da NVIDIA com a TÜV SÜD e a TÜV Rheinland para a certificação das plataformas DRIVE Orin e DRIVE AV. Essas colaborações ajudaram a formalizar o modelo "projetar-verificar-implantar", agora integrado ao Halos.

O sistema é modular e amigável para desenvolvedores: os parceiros podem criar soluções personalizadas de nível 3 (L3) em cima do DRIVE OS ou usar dados sintéticos baseados no Cosmos para simular casos extremos — tudo dentro da estrutura estruturada do Halos.

Os casos de uso variam desde entrega urbana até frete rodoviário:

Esses exemplos mostram como o modelo de segurança de IA física do Halos suporta escalabilidade e adaptação de domínio.

4. Halos Além dos Automóveis: Expansão para a Robótica

Na GTC Paris, em junho de 2025, a NVIDIA anunciou a expansão do Halos além da condução assistida — agora incluindo a robótica em sua estrutura de segurança de IA.

Em junho de 2025, na GTC Paris, a NVIDIA expandiu o Halos além dos veículos para a robótica.

Empresas como a Boston Dynamics, a Advantech, a Trimble e a Easyrain se juntaram ao ecossistema do Lab: a Boston Dynamics valida o comportamento de emergência e o movimento autônomo de seu robô Atlas; a Advantech usa o Halos para testar robôs de logística em condições dinâmicas de armazém.

Isso reflete a missão mais ampla do Halos: construir confiança em sistemas de IA física em vários setores, desde as ruas até as fábricas.

Na conferência GTC Paris, realizada em 11 de junho, a NVIDIA anunciou oficialmente a expansão de sua estrutura Halos, que passou a ter como foco não apenas a condução inteligente, mas também o ecossistema mais amplo da robótica, com o objetivo de aumentar a segurança em todo o ciclo de vida de desenvolvimento de máquinas alimentadas por IA.

Especificamente, o Halos AI Systems Inspection Lab — originalmente projetado para a condução inteligente — agora também suporta a avaliação de segurança funcional de plataformas de robótica.

Com esse escopo ampliado, várias empresas líderes se juntaram ao ecossistema do Halos Lab, incluindo a Bosch, a desenvolvedora de segurança ativa Easyrain, a provedora de soluções de posicionamento Trimble, a pioneira em robótica móvel Boston Dynamics, a especialista em IoT e sistemas embarcados Advantech, a operadora de logística ArcBest, a inovadora em agricultura autônoma Bluewhite, a fabricante de radares de segurança Inxpect, a provedora de soluções de controle de movimento inteligente NexCOBOT e a empresa de tecnologia de movimento Synapticon.

Isso marca uma mudança no papel do Halos — de um símbolo de segurança automotiva para uma estrutura fundamental de confiança para todos os sistemas de IA que participam de tomadas de decisão físicas no mundo real.

5. China: Uma Janela de Oportunidade Regulatória

No final de 2024, o Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação da China emitiu novos regulamentos que exigem homologação para sistemas de condução L3+. Essas políticas priorizam a explicabilidade, a rastreabilidade do sistema e a segurança cibernética da IA — exatamente as áreas abordadas pelo Halos.

A NVIDIA alinhou o Halos com essas necessidades de conformidade em evolução. Sem vincular parceiros a qualquer stack comercial, o Halos fornece ferramentas modulares — simulação, governança de dados, APIs de validação — que ajudam os OEMs e fornecedores chineses a navegar por esse novo terreno regulatório.

Conclusão

À medida que as tecnologias inteligentes aceleram a transformação da indústria automotiva, trazer a IA para os veículos exige mais do que apenas saltos na precisão dos algoritmos. O verdadeiro desafio reside na construção de uma estrutura de segurança padronizada e sustentável na qual toda a indústria possa confiar.

Esse é precisamente o pensamento por trás do sistema Halos da NVIDIA. Ao conectar o design da plataforma, o treinamento do modelo de IA, os testes de simulação e a conformidade regulatória, o Halos integra a segurança em todas as etapas do desenvolvimento de veículos.

O caminho para uma mobilidade mais inteligente pode ser longo, mas com o Halos, a jornada é mais rápida — e muito mais segura.