NVIDIA Halosとは何か：自動運転車・ロボットのAI開発から実装までをつなぐ安全基盤

NVIDIA Halosは、自動運転車やロボットをそれ単体で安全にする「部品」ではない。物理AIに関わるAIモデルの開発、シミュレーション、ハードウェアとソフトウェアの設計、実機への導入、導入後の更新までを、安全に関する証跡でつなぐためのフルスタックの枠組みだ。NVIDIAは、システムのライフサイクル全体を追跡可能にすることで、総合的な安全保証の根拠を築く狙いを示している。56

ここで重要なのは責任の所在である。安全評価済みのチップ、認証済みOSコンポーネント、統合時の検査はいずれも安全ケースを支える要素になる。しかし、最終製品をエンドツーエンドで検証し、規制要件を満たし、安全に運用する責任は、車両・ロボットを開発・提供する企業に残る。Einrideによる自動運転大型トラックの計画は、この役割分担を具体的に示す例だ。4

クラウド開発から実機導入へ、証跡をつなぐ

Halosは、車両・ロボットのアーキテクチャ、チップ、OS、AIモデル、開発ツール、サービスを対象にする。自動運転車では、モデルの学習・試験、OmniverseとCosmosを使ったシミュレーション、安全に関わるハードウェア／ソフトウェアスタックの検証、車載導入までをまたぐ開発フローとして説明されている。56

実務上の核は**トレーサビリティ（追跡可能性）**だ。ある工程で得られた検証結果を次工程へ引き継ぐことで、AIモデルやセンサー構成、ソフトウェアに変更が入った際も、その変更を過去の検証・シミュレーション結果との関係で評価できる。NVIDIAはこれを、システムが変化し続ける環境で安全工学を反復可能にする方法として位置付ける。6

Halosは、次の3層を対象とする構成とされる。

• プラットフォーム安全性：計算基盤とソフトウェア基盤
• アルゴリズム安全性：AIの挙動
• エコシステム安全性：統合、検査、サプライヤー、認証機関を含む周辺体制

この3層を一体で扱う点が、個別コンポーネントの安全性評価との違いだ。13

自動運転車向けスタックの主な構成

自動運転車（AV）向けHalosの主な要素は以下の通り。

• NVIDIA DRIVE AGX Thor：安全性を考慮して設計されたアクセラレーテッド・コンピュート基盤
• NVIDIA Hyperion：レベル4自動運転向けのフルスタック車載プラットフォーム兼リファレンスアーキテクチャ
• Halos OS：NVIDIA DriveOSの後継であるHalos Coreを基盤とする、統合安全ソフトウェア基盤
• NVIDIA OmniverseとCosmos：開発・検証に用いるクラウド／シミュレーションのツールチェーン

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Hyperionは、完成済みのロボタクシーや自動運転トラックそのものではない。演算基盤、センサー、ソフトウェアの土台を統合した参照設計であり、車両開発企業が用途や自社の安全ケースに合わせて適用するものだ。314

Einrideは次世代自動運転トラックをHyperion上で開発へ

スウェーデンの貨物テクノロジー企業Einrideは、次世代の自動運転トラックシステム「Einride Driver」をNVIDIA Hyperion上で開発するとしている。両社は大型貨物輸送に合わせ、Hyperionの演算、センサー、ソフトウェア、安全アーキテクチャを適応させる。開発と検証にはHalosとCosmosも組み込む計画だ。34

NVIDIAは基盤となる計算プラットフォーム、AI開発ツール、安全の枠組みを提供する。一方、Einrideは自動運転システム全体の設計・構築・運用、安全性検証、規制当局の承認、顧客向け導入の責任を負う。4

ロボティクス向けHalosは何を含むか

NVIDIAはHalosをロボティクスと物理AIにも拡張した。ロボット向けの主要な基盤として、産業エッジAI向けのNVIDIA IGX Thor、センサーI/Oと処理を担うNVIDIA Holoscan Sensor Bridge、Halosのソフトウェア基盤、検査の仕組みを挙げている。118

安全に対する原則はAVと共通する一方で、NVIDIAはプラットフォーム、適用規格、裏付けとなる証拠は領域ごとに異なるとしている。つまり、共通フレームワークがあるからといって、工場の産業ロボット、移動ロボット、自動運転車で安全要件をそのまま流用できるわけではない。6

参加企業：開発、センサー、半導体、統合をまたぐ体制

NVIDIAによると、Halos AI Systems Inspection Labには43のエコシステム参加企業がある。AV分野で名前を挙げているのは、AUMOVIO、Bosch、Gatik、Hesai、Lucid、MIRA、onsemi、PlusAI、Sony、Valeo、Wayveなど。ロボティクスでは、組み込みソフトウェアのacontisとQNX、セーフティ設計のIGXシステムを構築するAdvantechとNexCOBOTを例示している。17

これらの企業は、自動運転開発、先進運転支援システム（ADAS）、センシング、半導体、システム統合、検証、安全保証といった領域にまたがる。ただし、参加企業であることは、各社の最終製品が認証済み、あるいは実運用済みであることを意味しない。7

NVIDIAは別途、HyperionのエコシステムとしてAeva、AUMOVIO、Astemo、Arbe、Bosch、Hesai、Magna、OMNIVISION、Quanta、Sony、ZFを挙げる。Astemo、AUMOVIO、Bosch、Magna、Quanta、ZFはHyperionベースの電子制御ユニット（ECU）を発表しており、Aeva、Arbe、Hesai、OMNIVISION、Sonyなどは、オープンプラットフォーム向けセンサースイートの適格性確認に取り組むパートナーとされる。20

半導体では、AVの検査エコシステムにonsemiが参加する。ロボティクスではInfineon、NXP、STMicroelectronics、Texas Instrumentsが、センサー、安全マイクロコントローラーなどの半導体技術を提供する企業として挙げられている。NXPはHalos AI Systems Inspection Labのメンバーでもある。721

認証・第三者評価・検査認定が示す範囲

NVIDIAは、Halos関連技術について安全性・サイバーセキュリティの証明書と評価報告書が30件超あるとしている。公表資料によれば、TÜV SÜDはNVIDIAの自動車製品ライフサイクルおよび中核ハードウェア／ソフトウェアのプロセスを自動車安全度水準ASIL Dで認証した。また、DriveOS 6.0はISO 26262のASIL D適合として認証され、Thor-XはASIL D適合として評価を受けたとされる。加えて、ISO/SAE 21434に基づくサイバーセキュリティプロセス認証、TÜV RheinlandによるNVIDIA DRIVE AVの国連欧州経済委員会（UNECE）独立安全評価も挙げられている。1217

Halosには、ANAB認定のISO/IEC 17020検査機関であるNVIDIA AI Systems Inspection Labも含まれる。NVIDIAによれば、このラボは中立的な評価を実施し、「Halos Certified」プログラムを運営する。TÜV Rheinland、UL Solutions、TÜV SÜD、exida、SGS、CertXなどの第三者認証機関による認証に向け、パートナーの統合を準備することが目的だ。11118

ただし、ここでも評価の対象範囲を区別する必要がある。検査機関の認定や検査は、定められた要件に対して、その機関と手続きが適合していることを示す。コンポーネントの認証・評価も、評価された製品と範囲に限って適用される。Halosを使ったすべての車両・ロボットが、すべての運用環境で自動的に安全と認証されることにはならない。最終システムの開発者には、用途別の検証、許認可の取得、運用管理がなお求められる。411

なぜ「スケール可能な安全基盤」が必要なのか

NVIDIAは、再利用可能な安全基盤が必要な理由として導入規模の見通しを挙げる。ABI Researchは2035年までにレベル3〜5の自動運転車の稼働台数が4,900万台に達すると予測し、Omdiaは産業用ロボットがおよそ6,000万台になると見積もる。6

この規模では、AIモデル、センサーセット、ハードウェア構成、ソフトウェアリリースの変更ごとに、新たな安全保証の論点が生まれる。NVIDIAの考え方は、開発から導入までを横断する共通の証跡連携アプローチを用意することで、変更を一貫した方法で評価し、監査もより効率的に行えるようにする、というものだ。6

したがってHalosは、物理AIのライフサイクル全体で、安全保証を継続的なエンジニアリング活動へ変えようとする試みと捉えるのが適切だ。その価値は認証を自動化することではなく、複雑化する自律システムを開発、文書化、検査、第三者評価するための構造化された土台を提供する点にある。156