英伟达物理AI安全系统Halos：护航机... Features
据科技媒体Ars Technica报道，英伟达正在将其数十亿美元赌注从AI数据中心转向物理AI领域，核心是开发一套名为Halos的全栈安全系统，旨在降低机器人、自动驾驶汽车等物理AI设备对人员造成伤害的风险。该系统于2025年首次针对自动驾驶汽车推出，2026年6月扩展至机器人领域，目标是为仓储自主移动机器人、工厂人形机器人乃至手术机器人提供安全部署保障。英伟达机器人生态系统与边缘计算负责人Amit Goel表示：“现在AI模型越来越强大，机器人硬件也越来越强大，我们预判下一个瓶颈将是安全。”
科技热点从自动驾驶到机器人：安全系统的横向扩展
英伟达Halos系统最初在2025年发布时主要针对自动驾驶汽车，提供硬件和软件工具帮助开发者实施安全护栏。随着物理AI技术的成熟，英伟达在2026年6月宣布推出Nvidia Halos for Robotics——业界首个面向物理AI的全栈安全系统。Goel指出，自动驾驶领域的功能安全定义在不同汽车公司和国家之间基本一致，但机器人应用场景千差万别：扫地机器人与仓库叉车的安全考量完全不同。为此，英伟达必须重建一个可编程的平台，让开发者能够定义自定义安全功能，同时不破坏底层基础设施。“因为灵活性可能会以失去对堆栈的部分控制为代价，”Goel对Ars表示。
手机新闻硬件与软件：双重安全防线
Halos系统的硬件基础是Nvidia IGX Thor计算模块，专为机器人和工业应用设计，内置独立处理器专门处理安全相关工作负载。Goel解释说：“在物理AI中，功能系统与安全系统需要运行在同一块芯片上。”软件层面，Halos操作系统持续监控“每一个硬件模块”和“每一个软件库”，快速发现故障，并将安全关键计算工作负载隔离以避免干扰。系统还包含Nvidia Holoscan Sensor Bridge，可将传感器数据与安全相关处理无缝连接，轻松识别损坏数据，该功能可嵌入微控制器或FPGA等单个硬件组件中。此外，Halos包还包括用于在虚拟环境中测试机器人的仿真工具，以及一个检查实验室计划，允许机器人公司快速获取开发过程中安全“产物”的反馈。
数码资讯首批合作企业：Agility Robotics与Boston Dynamics
美国初创公司Agility Robotics率先将Nvidia Halos集成到其最新款Digit 5人形机器人中，该机器人设计为无需隔离工作站或物理屏障就能安全地与人协作。Goel表示：“现在机器人真正‘解绑’了——安全系统随机器人移动，无论它走到哪里。它们可以在工厂或仓库的任何地方操作，而无需每次执行新任务时都建立新的基础设施。”另外，马萨诸塞州的Boston Dynamics也作为早期合作伙伴加入Halos安全认证计划，重点为Spot机器狗、轮式Stretch机器人以及Atlas人形机器人构建安全平台。据Ars Technica报道，Atlas人形机器人可能于2028年在其母公司现代的汽车工厂中开始部署。
| 合作企业 | 机器人类型 | 部署场景 | 预计时间节点 |
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| Agility Robotics | Digit 5 人形机器人 | 仓库、工厂 | 已集成 |
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| Boston Dynamics | Spot、Stretch、Atlas | 工业巡检、搬运、汽车制造 | Atlas 2028年部署 |
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| KION Group | 自主叉车、移动机器人 | 仓储物流 | 集成中 |
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| LG | 下一代人形机器人（基于Isaac GROOT） | 未公布 | 研发阶段 |
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跨国合作：KION与LG加入生态
德国公司KION Group正在将Nvidia Halos整合到其自主叉车和其他自主移动机器人中。韩国LG电子则基于英伟达人形机器人基础模型Isaac GROOT开发自己的下一代人形机器人。这些合作表明，Halos系统正在成为全球机器人厂商安全基础设施的通用选择。Goel强调，不同环境下的安全需求差异巨大：“如果你是一个以每小时6英里速度沿过道行驶的机器人，你的传感器无法看到盲点，也无法知道拐角后面有什么。机器人在转弯前几乎会完全停下来，因为它们真的不知道工厂、仓库和医院里会发生什么——这些都是非结构化环境，任何东西都可能从任何地方出现。”
物理AI安全面临的独特挑战
相比自动驾驶汽车在相对标准化的道路上运行，机器人的工作环境极为复杂且多变。Goel指出，机器人需要执行多种任务、适应多种环境，只有提升安全性才能在量产中实现。英伟达的模拟测试平台允许开发者在虚拟环境中反复验证安全策略，而检查实验室则提供快速迭代反馈。Halos系统的可编程性使开发者能够针对具体风险定义安全功能，例如手术机器人与搬运机器人的安全逻辑截然不同。这一平台既提供了灵活性，又保持了核心安全基础设施的完整性。
FAQ
Q1: Nvidia Halos系统主要解决什么问题？
A1: Halos系统是一个全栈安全解决方案，旨在降低物理AI设备（如机器人、自动驾驶汽车）在运行时对人员造成伤害的风险。它通过独立硬件、实时监控软件、传感器数据校验以及虚拟仿真测试，确保机器人在非结构化环境中安全运行，尤其适合需要与人协作的场景。
Q2: 哪些公司已经采用了Nvidia Halos？
A2: 首批采用的企业包括美国的Agility Robotics（集成到Digit 5人形机器人）、Boston Dynamics（Spot、Stretch、Atlas），以及德国的KION Group（自主叉车）和韩国的LG（基于Isaac GROOT的下一代人形机器人）。这些公司覆盖了仓储物流、工业巡检、汽车制造等多个领域。
结语与展望
英伟达在物理AI安全领域的布局正在加速。随着Halos系统从自动驾驶扩展到机器人，这家芯片巨头正试图建立行业通用的安全标准。人形机器人能否成为真正的通用工人尚待验证，但安全将是决定物理AI能否大规模部署的关键。英伟达通过提供可编程、可验证的全栈安全方案，正为机器人进入人类工作与生活扫清最重要的障碍。
