NVIDIA HALOS：從設計到部署，打造自動駕駛安全網

隨著自動駕駛技術的發展，AI 在車輛控制中扮演越來越關鍵的角色。面對深度學習系統的複雜性與不可預測性，傳統的安全設計方法已難以全面涵蓋潛在風險。為此，NVIDIA 推出了 Halos 安全系統（NVIDIA Halos Safety System），提供一個從雲端訓練到車載部署皆可覆蓋的端對端安全架構，確保自動駕駛系統整個生命週期都能安全的運作，提供汽車產業全方位的服務。

架構概覽
Halos 的設計理念可分為三個主要面向：平台安全（Platform Safety）、算法安全（Algorithmic Safety）、以及生態安全（Ecosystem Safety）。這三層共同形成完整的防護鏈，覆蓋自駕系統從設計、驗證到部署的每個階段。

1. 平台安全（Platform Safety）
平台安全是 Halos 的基礎，涵蓋 NVIDIA Drive OS、車載 SoC（如 DRIVE Thor 與 DRIVE AGX）、以及硬體監控機制。

這一層負責偵測與處理系統錯誤，如電源異常、記憶體故障或感測器失效，並確保運算平台符合功能安全（Functional Safety）與資訊安全標準。NVIDIA Drive OS 本身通過多項安全認證（如 ISO 26262 ASIL-D），為自駕系統提供可信的基礎執行環境。

2. 算法安全（Algorithmic Safety）
AI 模型的安全性是自駕系統中最具挑戰的部分。Halos 在這層提供從資料到模型的多層防護：

•  資料品質與偏差檢測：在訓練階段確保資料具代表性，降低 AI 模型偏誤。
• 異常行為監控：在部署階段監控模型輸出，防止非預期決策。
• 模型重構與可解釋性工具：提供分析工具，協助開發者理解 AI 決策邏輯，並進行安全驗證。其中最具代表性的機制是 AI 

此外，Halos 允許傳統模組化演算法與端對端 AI 模型混合使用，在保持靈活性的同時提升系統可控性。

3. 生態安全（Ecosystem Safety）
自駕車生態系包含感測器、軟體模組、雲端服務與車廠自身系統。Halos 透過統一的安全框架與驗證流程，協助不同合作夥伴在相同標準下整合。

其中最具代表性的機制是 AI Systems Inspection Lab——由 NVIDIA 設立、通過 ANSI 國家認證委員會 (ANAB) 檢驗的實驗室，用於測試各模組在 Halos 環境中的安全一致性。

此機制確保供應商開發的組件能符合 Halos 生態的安全要求。

圖1： NVIDIA Halos 整體架構
圖片來源: 本文作者以AI生成

三階段安全防線

Halos 的核心概念之一是「三階段安全防線（Three-Phase Guardrails）」，對應自駕車開發流程的三個階段：

1.  Design-Time（設計階）：在訓練與開發時導入安全規範，確保模型與資料品質。
2. Validation-Time（驗證階）：利用模擬與數位孿生平台（如 NVIDIA Omniverse 與 Cosmos）測試模型在各種情境下的反應。
3. Deployment-Time（部署階）：在實車運行時持續監控模型行為與系統狀態，並啟動必要的防護措施。

這種端對端的安全鏈路設計，使得 Halos 不僅能預防單一模組錯誤，更能在系統層面上監控整體安全性。

結論

NVIDIA Halos 的出現，象徵自駕車安全從「單一部件」進化到「全系統協同」。其最大優勢在於：

1. 端對端的完整防護鏈，確保 AI 模型、感測器與硬體在每個階段都具備安全保證；
2. 可驗證與可追溯的設計流程，讓開發者能清楚掌握風險來源；
3. 跨產業的統一安全標準，促進車廠、供應商與軟體開發者之間的協作。

它不僅是硬體或軟體的集合，更是一個結合 AI 可信度、模擬驗證與第三方認證的安全生態。未來可以進一步延伸到智慧城市或機器人領域等，實現完整的產業生態。

封面圖片來源： https://blogs.nvidia.com/blog/drive-ai-lab-ces/
參考資料來源：
1.    https://blogs.nvidia.com/blog/halos-safety-system-autonomous-vehicles/
2.    https://www.nvidia.com/zh-tw/ai-trust-center/halos/autonomous-vehicles/
3.    https://www.nvidia.com/zh-tw/solutions/autonomous-vehicles/in-vehicle-computing/
4.    https://developer.nvidia.com/drive/os