От лаборатории к дороге — как NVIDIA меняет основы безопасности автономного вождения

На закрытой испытательной трассе медленно движется вперед прототип интеллектуального автомобиля. Группа инженеров стоит неподалеку, не наблюдая за рулем или датчиками, а сосредоточенно глядя на потоки реального времени на своих мониторах. Это еще одно симуляционное тестирование, проводимое в Лаборатории инспекции систем ИИ NVIDIA.

Возможно, вы еще не слышали об этой лаборатории, но именно здесь NVIDIA и ее партнеры проверяют безопасность интеграции своих продуктов с основными элементами Halos. А что такое Halos? Это не название продукта, а система безопасности. Это смелый шаг NVIDIA по перестройке основ безопасности для интеллектуального вспомогательного вождения и созданию системы, заслуживающей доверия.

NVIDIA Halos — это полноценная система безопасности для интеллектуальных автомобилей, объединяющая аппаратное обеспечение, программное обеспечение, модели ИИ, среды симуляции и услуги по проверке. В ее основе лежит концепция физического ИИ — архитектура безопасности, охватывающая весь процесс от обучения в облаке до развертывания в автомобиле.

Начиная с инфраструктуры, NVIDIA сначала представила первую в мире Лабораторию инспекции систем ИИ. На этом основании она постепенно развила Halos — всеобъемлющую систему безопасности, охватывающую облако, край и автомобиль.

1.     Лаборатория инспекции систем ИИ: от установления стандартов до завоевания доверия

В январе 2025 года на выставке CES NVIDIA представила первую в отрасли Лабораторию инспекции систем ИИ. Это не просто символический этап, она сертифицирована ANAB по стандарту ISO/IEC 17020 и объединяет шесть ключевых областей в единую систему: функциональная безопасность (ISO 26262), безопасность предназначенной функциональности (ISO 21448), кибербезопасность (ISO 21434), функциональная безопасность ИИ (ISO PAS 8800, ISO/IEC TR 5469) и соответствующие правила ООН (UN-R 79, 13-H, 152, 155, 157 и 171).

Лаборатория, созданная для поддержки партнеров, использующих платформы NVIDIA DRIVE AGX Orin и Thor, помогает проверить, соответствуют ли системы автомобилей с ИИ самым строгим отраслевым требованиям безопасности.

«Быть членом Лаборатории инспекции систем ИИ означает работать на переднем крае инноваций и целостности автомобильных систем», — сказал Кристиан Касорран Онтийело, инженер по системам продвинутой помощи водителю и менеджер по продуктам в компании Ficosa.

Компании OMNIVISION, onsemi и Continental также присоединились, проверяя датчики, центральные вычислительные модули и чиповые интерфейсы.

Разработанные и усовершенствованные в лаборатории методы продолжат формировать Halos.

2. Рождение Halos: от философии к системной безопасности

Весной 2025 года NVIDIA официально представила Halos на конференции GTC. Halos — это не просто продукт, а воплощение «философии безопасности прежде всего», когда безопасность не добавляется как дополнительный элемент, а встраивается с первой строки кода.

Halos объединяет все основные технологии NVIDIA: платформы DRIVE AGX (вычисления), DriveOS (операционная система), DGX (обучение ИИ-моделей), Omniverse и Cosmos (симуляция) и Лабораторию инспекции (соблюдение требований и проверка).

Архитектура Halos охватывает весь жизненный цикл — от разработки и внедрения до проверки — и включает четыре основных столпа:

Безопасность платформы:Halos оснащена системой на кристалле (SoC) с оценкой безопасности и сотнями встроенных механизмов безопасности.

В нее также входит программное обеспечение NVIDIA DriveOS, сертифицированная операционная система, охватывающая от ЦПУ до ГПУ; базовая платформа с оценкой безопасности, обеспечивающая основной компьютер, необходимый для создания безопасных систем для всех типов приложений; и DRIVE AGX Hyperion, аппаратная платформа, объединяющая SoC, DriveOS и датчики в архитектуре электронного блока управления.

Алгоритмическая безопасность:Halos включает библиотеки для загрузки и ускорения данных безопасности, а также интерфейсы программирования приложений для создания, обработки и реконструкции данных безопасности, чтобы, например, отфильтровать нежелательное поведение и предвзятость до обучения.

В ней также представлены богатые среды обучения, симуляции и проверки, использующие NVIDIA Omniverse Blueprint для симуляции автономных транспортных средств с моделями мира NVIDIA Cosmos для обучения, тестирования и проверки автономных транспортных средств. Кроме того, она может похвастаться разнообразным стеком автономных транспортных средств, сочетающим модульные компоненты с конечными ИИ-моделями, чтобы обеспечить безопасность с использованием передовых ИИ-моделей в процессе.

Безопасность экосистемы:Halos включает наборы данных безопасности с разнообразными, непредвзятыми данными, а также безопасные рабочие процессы внедрения, включающие рабочие процессы сортировки и автоматизированные оценки безопасности, а также механизм непрерывного улучшения безопасности данных, что демонстрирует лидерство в стандартизации и регулировании безопасности автономных транспортных средств.

Лаборатория инспекции ИИ-систем NVIDIA:Первая в своем роде, аккредитованная ANAB, Лаборатория инспекции ИИ-систем NVIDIA проверяет и подтверждает интеграцию продуктов партнеров с элементами безопасности NVIDIA Halos.

Самое главное, Halos стандартизирует, модуляризирует и формализует эти возможности в многоразовый инструментарий, поддерживающий безопасность на протяжении всего жизненного цикла, включая генерацию данных, обучение, симуляцию, внедрение и обновления по воздуху.

«Halos — это не просто технологический стек, а философия, которая делает каждый этап разработки прослеживаемым, проверяемым и объясняемым», — сказал Рикардо Мариани, вице-президент по безопасности в отрасли NVIDIA.

3. Безопасность, основанная на процессах: основа Halos

История Halos берет свое начало в ранних партнерских отношениях NVIDIA с TÜV SÜD и TÜV Rheinland по сертификации платформ DRIVE Orin и DRIVE AV. Эти сотрудничества помогли формализовать модель «проектирование-проверка-развертывание», которая теперь встроена в Halos.

Система модульная и удобная для разработчиков: партнеры могут создавать пользовательские решения L3 на основе DRIVE OS или использовать синтетические данные на основе Cosmos для моделирования крайних случаев — все это в рамках структурированной архитектуры Halos.

Примеры использования варьируются от городских доставок до грузоперевозок по шоссе:

Эти примеры показывают, как физическая модель безопасности ИИ Halos поддерживает масштабируемость и адаптацию к различным областям.

4. Halos за пределами автомобилей: расширение в робототехнику

На конференции GTC Paris в июне 2025 года NVIDIA объявила о расширении Halos за пределы систем автоматизированного вождения — теперь в рамках ее системы безопасности ИИ включена и робототехника.

В июне 2025 года на конференции GTC Paris NVIDIA расширила Halos за пределы транспортных средств в робототехнику.

К экосистеме лаборатории присоединились такие компании, как Boston Dynamics, Advantech, Trimble и Easyrain: Boston Dynamics проверяет аварийное поведение и автономное движение своего робота Atlas; Advantech использует Halos для тестирования логистических роботов в динамических складских условиях.

Это отражает более широкую миссию Halos: укрепление доверия к физическим системам ИИ в различных отраслях, от улиц до заводов.

На конференции GTC Paris, состоявшейся 11 июня, NVIDIA официально объявила о расширении своей системы Halos с фокуса исключительно на интеллектуальное вождение до охвата более широкой экосистемы робототехники, с целью повышения безопасности на всем жизненном цикле разработки машин, работающих на ИИ.

В частности, лаборатория инспекции систем ИИ Halos, изначально разработанная для интеллектуального вождения, теперь также поддерживает оценку функциональной безопасности робототехнических платформ.

С учетом этого расширенного охвата к экосистеме лаборатории Halos присоединились несколько ведущих компаний, включая Bosch, разработчика систем активной безопасности Easyrain, поставщика решений для позиционирования Trimble, пионера мобильной робототехники Boston Dynamics, специалиста по IoT и встроенным системам Advantech, оператора логистики ArcBest, инноватора в области автономного сельского хозяйства Bluewhite, производителя безопасностных радаров Inxpect, поставщика решений для интеллектуального управления движением NexCOBOT и компанию по двигательным технологиям Synapticon.

Это означает изменение роли Halos — от символа безопасности автомобильного уровня до фундаментальной системы доверия для всех ИИ-систем, участвующих в принятии физических решений в реальном мире.

5. Китай: Регулятивное окно возможностей

В конце 2024 года Министерство промышленности и информационных технологий Китая выпустило новые правила, требующие сертификации типа для систем вождения уровня L3+. Эти политики ставят во главу угла понятность, прослеживаемость систем и кибербезопасность ИИ — именно те области, которые охватывает Halos.

NVIDIA согласовала Halos с этими меняющимися потребностями в соответствии с требованиями. Не обязывая партнеров использовать какой-либо конкретный коммерческий стек, Halos предоставляет модульные инструменты — симуляцию, управление данными, API для проверки — которые помогают китайским OEM-производителям и поставщикам ориентироваться на этом новом регулятивном поле.

Заключение

По мере того, как интеллектуальные технологии ускоряют трансформацию автомобильной промышленности, внедрение ИИ в автомобили требует не только значительного повышения точности алгоритмов. Реальная задача заключается в создании стандартизированной, устойчивой системы безопасности, на которую может опираться вся отрасль.

Именно такой подход лежит в основе системы Halos от NVIDIA. Объединяя дизайн платформы, обучение ИИ-моделей, симуляционное тестирование и соблюдение нормативных требований, Halos встраивает безопасность на каждом этапе разработки автомобиля.

Путь к более умной мобильности может быть долгим, но с Halos путь становится быстрее — и намного безопаснее.