NVIDIA Halos menghubungkan pembangunan AI, penggunaan dan jaminan keselamatan

NVIDIA Halos bukan satu cip atau perisian tunggal yang boleh menjadikan kereta tanpa pemandu atau robot selamat dengan sendirinya. Ia direka sebagai rangka kerja keselamatan berasaskan bukti untuk physical AI—AI yang melihat, membuat keputusan dan bertindak dalam dunia sebenar. Matlamatnya ialah menghubungkan kerja berkaitan keselamatan dalam pembangunan model, simulasi, kejuruteraan perkakasan dan perisian, penggunaan, serta kemas kini selepas penggunaan supaya keseluruhan sistem dapat dinilai secara boleh dijejaki sepanjang kitar hayatnya. 56

Perbezaan ini penting. Cip yang telah dinilai dari sudut keselamatan, komponen sistem pengendalian yang diperakui, atau integrasi yang diperiksa boleh menyokong kes keselamatan sesuatu produk. Namun, syarikat yang membina dan mengendalikan kenderaan atau robot tetap bertanggungjawab mengesahkan produk hujung ke hujung, memenuhi keperluan kawal selia dan mengendalikannya dengan selamat. Rancangan Einride bagi sistem trak autonomi tugas berat menunjukkan pembahagian tanggungjawab tersebut. 4

Daripada pembangunan awan hingga mesin di lapangan

Halos menghimpunkan seni bina kenderaan atau robot, cip, perisian pengendalian, model AI, alat dan perkhidmatan. Bagi pembangunan kenderaan autonomi (AV), NVIDIA menerangkan aliran kerja yang meliputi latihan serta ujian model, simulasi menggunakan Omniverse dan Cosmos, pengesahan timbunan perkakasan dan perisian yang berkaitan dengan keselamatan, sebelum sistem digunakan di dalam kenderaan. 56

Prinsip praktikalnya ialah kebolehjejakan. Bukti yang terhasil pada satu peringkat—contohnya hasil simulasi atau pengesahan model—sepatutnya boleh digunakan untuk menilai peringkat berikutnya. Maka, perubahan pada model atau sistem boleh dipertimbangkan berdasarkan keputusan pengesahan dan simulasi terdahulu, bukan dianggap sebagai keluaran perisian yang terasing. NVIDIA membentangkan pendekatan ini sebagai cara menjadikan kejuruteraan keselamatan lebih berulang dan konsisten apabila sistem, susunan sensor serta perisian berubah. 6

NVIDIA membahagikan Halos kepada tiga lapisan yang saling melengkapi:

• Keselamatan platform: asas pengkomputeran dan perisian.
• Keselamatan algoritma: tingkah laku AI.
• Keselamatan ekosistem: integrasi, pemeriksaan serta rangkaian pembekal dan badan pensijilan. 13

Komponen Halos untuk kenderaan autonomi

Bagi AV, elemen utama Halos ialah:

• NVIDIA DRIVE AGX Thor, platform pengkomputeran dipercepat yang direka bentuk dengan pertimbangan keselamatan.
• NVIDIA Hyperion, platform kenderaan menyeluruh dan seni bina rujukan untuk autonomi Tahap 4.
• Halos OS, asas perisian keselamatan bersatu yang dibina atas Halos Core, pengganti kepada NVIDIA DriveOS.
• NVIDIA Omniverse dan Cosmos, yang digunakan dalam rantaian alat awan dan simulasi NVIDIA untuk pembangunan serta pengesahan. 610

Hyperion bukan robotaksi atau trak autonomi siap untuk terus beroperasi. Ia ialah seni bina rujukan yang menyepadukan asas pengkomputeran, sensor dan perisian, lalu disesuaikan oleh pembangun kenderaan untuk aplikasi serta kes keselamatan masing-masing. 314

Rancangan Einride menggunakan Hyperion

Einride menyatakan bahawa ia akan membangunkan generasi seterusnya sistem trak autonominya, Einride Driver, menggunakan NVIDIA Hyperion. Kerjasama itu melibatkan penyesuaian seni bina pengkomputeran, sensor, perisian dan keselamatan Hyperion untuk pengangkutan kargo tugas berat, di samping penggunaan Halos dan Cosmos untuk pembangunan serta pengesahan. 34

NVIDIA membekalkan platform pengkomputeran asas, alat pembangunan AI dan rangka kerja keselamatan. Einride pula kekal bertanggungjawab terhadap sistem pemanduan hujung ke hujung, pengesahan keselamatan, kelulusan kawal selia dan penggunaan bersama pelanggan. 4

Peluasan kepada robotik

NVIDIA turut meluaskan Halos kepada robotik dan physical AI melalui stack khusus untuk domain ini. Asas yang dinamakan termasuk NVIDIA IGX Thor bagi AI tepi industri dan NVIDIA Holoscan Sensor Bridge bagi input/output serta pemprosesan sensor, bersama asas perisian Halos dan laluan pemeriksaan. 118

Prinsip keselamatan am dikongsi dengan AV, tetapi NVIDIA menegaskan bahawa platform, piawaian dan bukti sokongan masih khusus kepada domain robotik. Ini bermakna rangka kerja yang sama tidak menjadikan keperluan keselamatan robot kilang, robot mudah alih dan kenderaan autonomi saling boleh ditukar ganti. 6

Siapa yang terlibat dalam ekosistem

NVIDIA menyatakan Halos AI Systems Inspection Lab mempunyai 43 anggota ekosistem. Peserta AV yang dinamakan termasuk AUMOVIO, Bosch, Gatik, Hesai, Lucid, MIRA, onsemi, PlusAI, Sony, Valeo dan Wayve. Dalam robotik, NVIDIA menamakan penyedia perisian terbenam acontis dan QNX, manakala Advantech serta NexCOBOT membina sistem IGX yang direka berasaskan keselamatan. 17

Organisasi ini meliputi pembangunan pemanduan autonomi, sistem bantuan pemandu lanjutan (ADAS), penderiaan, semikonduktor, integrasi sistem, pengesahan dan jaminan keselamatan. Penyertaan dalam ekosistem tidak bermaksud setiap produk akhir anggota tersebut sudah diperakui atau telah digunakan secara komersial. 7

NVIDIA turut menyenaraikan ekosistem Hyperion yang merangkumi Aeva, AUMOVIO, Astemo, Arbe, Bosch, Hesai, Magna, OMNIVISION, Quanta, Sony dan ZF. Astemo, AUMOVIO, Bosch, Magna, Quanta dan ZF telah mengumumkan unit kawalan elektronik berasaskan Hyperion, manakala Aeva, Arbe, Hesai, OMNIVISION dan Sony antara rakan yang melayakkan set sensor untuk platform terbuka itu. 20

Dalam bidang semikonduktor, NVIDIA mengenal pasti onsemi dalam ekosistem pemeriksaan AV. Bagi robotik pula, Infineon, NXP, STMicroelectronics dan Texas Instruments dinamakan sebagai penyumbang teknologi sensor, mikropengawal keselamatan dan teknologi semikonduktor lain. NXP juga menyatakan bahawa ia ialah anggota Halos AI Systems Inspection Lab. 721

Apa yang disokong oleh penilaian bebas—dan apa yang tidak

NVIDIA merujuk kepada lebih 30 sijil keselamatan serta keselamatan siber dan laporan penilaian bagi teknologi berkaitan Halos. Menurut bahannya, TÜV SÜD memperakui proses kitar hayat produk automotif serta proses teras perkakasan dan perisian NVIDIA pada Tahap Integriti Keselamatan Automotif D (ASIL D). DriveOS 6.0 diperakui mematuhi ISO 26262 ASIL D, manakala Thor-X dinilai sebagai mematuhi ASIL D. NVIDIA juga merujuk kepada pensijilan proses keselamatan siber ISO/SAE 21434 dan penilaian keselamatan bebas UNECE oleh TÜV Rheinland bagi NVIDIA DRIVE AV. 1217

Halos turut merangkumi NVIDIA AI Systems Inspection Lab, sebuah badan pemeriksaan ISO/IEC 17020 yang diakreditasi ANAB. NVIDIA menyatakan makmal ini menjalankan penilaian tidak berat sebelah dan mengendalikan program Halos Certified, bagi membantu rakan menyediakan integrasi untuk pensijilan pihak ketiga oleh organisasi seperti TÜV Rheinland, UL Solutions, TÜV SÜD, exida, SGS dan CertX. 11118

Had skop perlu difahami dengan jelas: akreditasi dan pemeriksaan boleh menunjukkan bahawa badan pemeriksaan serta prosesnya memenuhi keperluan tertentu; sijil atau penilaian komponen pula terpakai kepada produk dan skop yang dinilai. Kedua-duanya tidak secara automatik memperakui semua kenderaan atau robot yang dibina menggunakan Halos sebagai selamat dalam setiap persekitaran operasi. Pembangun sistem akhir masih perlu menjalankan pengesahan khusus aplikasi, mendapatkan kelulusan dan melaksanakan kawalan operasi. 411

Mengapa NVIDIA melihatnya sebagai isu skala

NVIDIA menggunakan unjuran penggunaan untuk menghujahkan keperluan infrastruktur keselamatan yang boleh diguna semula. ABI Research mengunjurkan pangkalan terpasang 49 juta kenderaan autonomi Tahap 3 hingga 5 menjelang 2035, sementara Omdia menganggarkan kira-kira 60 juta robot industri. 6

Pada skala itu, setiap perubahan pada model AI, set sensor, konfigurasi perkakasan atau keluaran perisian boleh menimbulkan soalan baharu tentang jaminan keselamatan. Hujah NVIDIA ialah sistem memerlukan pendekatan bersama yang menghubungkan bukti merentas pembangunan dan penggunaan supaya perubahan tersebut dapat dinilai secara konsisten serta diaudit dengan lebih cekap. 6

Ringkasnya, Halos lebih tepat dilihat sebagai usaha menjadikan jaminan keselamatan suatu disiplin kejuruteraan berterusan sepanjang kitar hayat physical AI. Janjinya bukan pensijilan automatik, tetapi asas berstruktur untuk membina, mendokumenkan, memeriksa dan menjalani penilaian bebas bagi sistem autonomi yang semakin kompleks. 156