Trên một đường thử nghiệm kín, một chiếc xe thông minh mẫu thử di chuyển chậm về phía trước. Một nhóm kỹ sư đứng gần đó, không nhìn vào vô lăng hay cảm biến, mà chỉ chăm chú vào các tín hiệu thời gian thực đang truyền trên màn hình của họ. Đây là một thử nghiệm mô phỏng khác đang được tiến hành tại Phòng Thử nghiệm Kiểm tra Hệ thống AI của NVIDIA.
Bạn có thể chưa từng nghe nói đến phòng thử nghiệm này, nhưng đây là nơi NVIDIA và các đối tác của họ xác nhận sự tích hợp an toàn của sản phẩm của họ với các thành phần cốt lõi của Halos. Vậy Halos là gì? Đây không phải là tên một sản phẩm — mà là một khung an toàn. Một nỗ lực táo bạo của NVIDIA để xây dựng lại nền tảng an toàn cho lái xe thông minh hỗ trợ và tạo ra một hệ thống đáng tin cậy.
NVIDIA Halos là một khung an toàn toàn diện cho xe thông minh, tích hợp phần cứng, phần mềm, mô hình AI, môi trường mô phỏng và dịch vụ xác nhận. Cốt lõi của nó là khái niệm AI vật lý — một kiến trúc an toàn bao trùm toàn bộ quy trình từ đào tạo trên đám mây đến triển khai trên xe.
Bắt đầu từ cơ sở hạ tầng, NVIDIA lần đầu tiên giới thiệu Phòng Thử nghiệm Kiểm tra Hệ thống AI đầu tiên trên thế giới. Trên nền tảng đó, nó dần dần phát triển Halos — một hệ thống an toàn toàn diện trải dài từ đám mây đến biên giới và đến xe.
1. Phòng Thử nghiệm Kiểm tra Hệ thống AI: Từ Thiết lập Tiêu chuẩn đến Đạt được Sự tin tưởng
Vào tháng 1 năm 2025, NVIDIA đã công bố Phòng Thử nghiệm Kiểm tra Hệ thống AI đầu tiên trong ngành tại CES. Không chỉ là một cột mốc mang tính biểu tượng, nó còn được ANAB chứng nhận theo ISO/IEC 17020 và tích hợp sáu lĩnh vực chính thành một khung duy nhất: an toàn chức năng (ISO 26262), an toàn chức năng dự định (ISO 21448), an toàn mạng (ISO 21434), an toàn chức năng AI (ISO PAS 8800, ISO/IEC TR 5469) và các quy định liên quan của Liên hợp quốc (UN-R 79, 13-H, 152, 155, 157 và 171).
Được xây dựng để hỗ trợ các đối tác sử dụng nền tảng NVIDIA DRIVE AGX Orin và Thor, phòng thử nghiệm này giúp xác nhận xem các hệ thống xe do AI điều khiển có đáp ứng các yêu cầu an toàn nghiêm ngặt nhất trong ngành hay không.
"Là một thành viên của Phòng Thử nghiệm Kiểm tra Hệ thống AI có nghĩa là làm việc ở tuyến đầu của sự đổi mới và tính toàn vẹn của các hệ thống ô tô", ông Cristian Casorran Hontiyuelo, Giám đốc kỹ sư và sản phẩm hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến tại Ficosa, cho biết.
OMNIVISION, onsemi và Continental cũng đã tham gia, xác nhận cảm biến, mô-đun tính toán trung tâm và giao diện chip.
Các phương pháp được phát triển và tinh chỉnh trong phòng thí nghiệm sẽ tiếp tục định hình Halos.
2. Sự ra đời của Halos: Từ triết lý đến Cỗ máy An toàn Hệ thống
Vào mùa xuân năm 2025, NVIDIA đã chính thức ra mắt Halos tại GTC. Halos không chỉ là một sản phẩm, mà còn thể hiện "triết lý an toàn đầu tiên" — không chỉ thêm an toàn như một ý tưởng sau cùng, mà còn xây dựng nó từ dòng code đầu tiên.
Halos tích hợp tất cả các công nghệ cốt lõi của NVIDIA: nền tảng DRIVE AGX (tính toán), DriveOS (hệ điều hành), DGX (huấn luyện mô hình AI), Omniverse và Cosmos (mô phỏng) và Phòng thí nghiệm Kiểm tra (tuân thủ và xác nhận).
Kiến trúc của Halos bao trùm toàn bộ vòng đời — từ thiết kế và triển khai đến xác nhận — và bao gồm bốn trụ cột thiết yếu:
An toàn nền tảng: Halos có hệ thống trên một chip (SoC) được đánh giá an toàn với hàng trăm cơ chế an toàn tích hợp.
Nó cũng bao gồm phần mềm NVIDIA DriveOS, một hệ điều hành được chứng nhận an toàn mở rộng từ CPU đến GPU; một nền tảng cơ sở được đánh giá an toàn cung cấp máy tính cơ bản cần thiết để cho phép các hệ thống an toàn cho tất cả các loại ứng dụng; và DRIVE AGX Hyperion, một nền tảng phần cứng kết nối SoC, DriveOS và các cảm biến trong một kiến trúc đơn vị điều khiển điện tử.
An toàn thuật toán: Halos bao gồm các thư viện để tải dữ liệu an toàn và các bộ tăng tốc, và các giao diện lập trình ứng dụng để tạo, quản lý và tái tạo dữ liệu an toàn để lọc ra, ví dụ, các hành vi và thiên vị không mong muốn trước khi huấn luyện.
Nó cũng có các môi trường huấn luyện, mô phỏng và xác nhận phong phú, tận dụng NVIDIA Omniverse Blueprint để mô phỏng xe tự lái với các mô hình nền tảng thế giới NVIDIA Cosmos để huấn luyện, thử nghiệm và xác nhận xe tự lái. Ngoài ra, nó còn có một bộ xe tự lái đa dạng kết hợp các thành phần mô đun với các mô hình AI đầu cuối để đảm bảo an toàn với các mô hình AI tiên tiến trong vòng lặp.
An toàn hệ sinh thái: Halos bao gồm các bộ dữ liệu an toàn với dữ liệu đa dạng, không thiên vị, cũng như các quy trình triển khai an toàn, bao gồm các quy trình phân loại và đánh giá an toàn tự động, cùng với một vòng quay dữ liệu để cải thiện an toàn liên tục — chứng minh sự dẫn đầu trong tiêu chuẩn hóa và quy định an toàn xe tự lái.
Phòng thí nghiệm Kiểm tra Hệ thống AI: Lần đầu tiên được ANAB công nhận, Phòng thí nghiệm Kiểm tra Hệ thống AI của NVIDIA kiểm tra và xác nhận sự tích hợp các sản phẩm của đối tác với các yếu tố an toàn của NVIDIA Halos.
Quan trọng nhất, Halos chuẩn hóa, mô đun hóa và chính thức hóa các khả năng này thành một bộ công cụ có thể tái sử dụng — hỗ trợ an toàn toàn vòng đời trong việc tạo dữ liệu, huấn luyện, mô phỏng, triển khai và cập nhật OTA.
"Halos không chỉ là một bộ công nghệ - mà còn là một triết lý giúp mọi giai đoạn phát triển có thể truy xuất nguồn gốc, kiểm tra và giải thích được", Riccardo Mariani, Phó chủ tịch phụ trách An toàn Công nghiệp của NVIDIA, cho biết.
3. An toàn Dựa trên Quy trình: Nền tảng của Halos
Nguồn gốc của Halos bắt nguồn từ sự hợp tác ban đầu của NVIDIA với TÜV SÜD và TÜV Rheinland để chứng nhận nền tảng DRIVE Orin và DRIVE AV. Những hợp tác này đã giúp chính thức hóa mô hình "thiết kế - xác minh - triển khai", hiện đã được tích hợp vào Halos.
Hệ thống này có tính mô đun và thân thiện với nhà phát triển: các đối tác có thể xây dựng các giải pháp L3 tùy chỉnh trên nền tảng DRIVE OS hoặc sử dụng dữ liệu tổng hợp dựa trên Cosmos để mô phỏng các trường hợp cực đoan - tất cả đều nằm trong khuôn khổ có cấu trúc của Halos.
Các trường hợp sử dụng bao gồm từ giao hàng đô thị đến vận chuyển hàng hóa trên đường cao tốc:
Những ví dụ này cho thấy mô hình an toàn AI vật lý của Halos hỗ trợ khả năng mở rộng và thích nghi với lĩnh vực.
4. Halos Ngoài Xe hơi: Mở rộng sang Lĩnh vực Robot
Tại Hội nghị GTC Paris vào tháng 6 năm 2025, NVIDIA đã công bố việc mở rộng Halos ngoài lĩnh vực hỗ trợ lái xe - hiện đã bao gồm cả robot trong khuôn khổ an toàn AI của mình.
Vào tháng 6 năm 2025 tại Hội nghị GTC Paris, NVIDIA đã mở rộng Halos ngoài phạm vi xe hơi sang robot.
Các công ty như Boston Dynamics, Advantech, Trimble và Easyrain đã tham gia vào hệ sinh thái Lab: Boston Dynamics xác nhận hành vi khẩn cấp và chuyển động tự động của robot Atlas của mình; Advantech sử dụng Halos để kiểm tra robot hậu cần trong điều kiện kho hàng năng động.
Điều này phản ánh sứ mệnh rộng lớn hơn của Halos: xây dựng niềm tin vào các hệ thống AI vật lý trên các ngành công nghiệp, từ đường phố đến nhà máy.
Tại hội nghị GTC Paris được tổ chức vào ngày 11 tháng 6, NVIDIA đã chính thức công bố việc mở rộng khuôn khổ Halos từ tập trung chỉ vào lái xe thông minh sang bao gồm cả hệ sinh thái robot rộng lớn hơn, nhằm mục đích tăng cường an toàn trong toàn bộ vòng đời phát triển của các máy móc được trang bị AI.
Cụ thể hơn, Phòng thí nghiệm Kiểm tra Hệ thống AI Halos - ban đầu được thiết kế cho lái xe thông minh - hiện cũng hỗ trợ đánh giá an toàn chức năng của các nền tảng robot.
Với phạm vi mở rộng này, một số công ty hàng đầu đã tham gia vào hệ sinh thái Lab Halos, bao gồm Bosch, nhà phát triển an toàn chủ động Easyrain, nhà cung cấp giải pháp định vị Trimble, nhà tiên phong trong robot di động Boston Dynamics, chuyên gia về hệ thống nhúng và IoT Advantech, nhà điều hành hậu cần ArcBest, nhà đổi mới trong nông nghiệp tự động Bluewhite, nhà sản xuất radar an toàn Inxpect, nhà cung cấp giải pháp điều khiển chuyển động thông minh NexCOBOT và công ty công nghệ chuyển động Synapticon.
Điều này đánh dấu sự chuyển đổi trong vai trò của Halos - từ một biểu tượng của sự an toàn cấp xe hơi sang một khuôn khổ tin cậy nền tảng cho tất cả các hệ thống AI tham gia vào quyết định thực tế trong thế giới vật lý.
5. Trung Quốc: Cơ hội Quản lý
Vào cuối năm 2024, Bộ Công nghiệp và Công nghệ Thông tin Trung Quốc đã ban hành các quy định mới yêu cầu phê duyệt loại hình cho các hệ thống lái xe L3+. Những chính sách này ưu tiên tính giải thích được, khả năng truy xuất nguồn gốc của hệ thống và an ninh mạng AI - chính là những lĩnh vực mà Halos giải quyết.
NVIDIA đã điều chỉnh Halos để phù hợp với những nhu cầu tuân thủ đang phát triển này. Không ràng buộc các đối tác với bất kỳ nền tảng thương mại nào, Halos cung cấp các công cụ mô đun - mô phỏng, quản lý dữ liệu, API xác thực - giúp các nhà sản xuất xe gốc và nhà cung cấp Trung Quốc điều hướng trong lĩnh vực quản lý mới này.
Kết luận
Khi các công nghệ thông minh thúc đẩy sự chuyển đổi của ngành công nghiệp ô tô, việc đưa AI vào xe hơi không chỉ đơn thuần là những bước nhảy vọt về độ chính xác của thuật toán. Thách thức thực sự nằm ở việc xây dựng một khuôn khổ an toàn tiêu chuẩn, bền vững mà toàn bộ ngành công nghiệp có thể dựa vào.
Đó chính là suy nghĩ đằng sau hệ thống Halos của NVIDIA. Bằng cách kết nối thiết kế nền tảng, đào tạo mô hình AI, thử nghiệm mô phỏng và tuân thủ quy định, Halos đan xen an toàn vào từng giai đoạn phát triển xe hơi.
Con đường dẫn đến sự di chuyển thông minh hơn có thể còn dài, nhưng với Halos, hành trình sẽ nhanh hơn - và an toàn hơn nhiều.
![[Pin thể rắn: Tianneng Co., Ltd. đạt quy mô giao hàng pin bán thể rắn 314Ah, với các đột phá theo từng cấp độ trên nhiều hệ thống công nghệ]](https://imgqn.smm.cn/usercenter/JmyWy20251217171729.png)
![[Pin thể rắn: EcoPro BM xây dựng đội ngũ pin thể rắn bao phủ toàn bộ chuỗi “Nguyên liệu thô – Vật liệu – Tế bào pin,” mục tiêu thương mại hóa vào năm 2027]](https://imgqn.smm.cn/usercenter/JMINH20251217171728.jpg)
