NVIDIA Halos: Từ AI trên đám mây đến xe tự hành và robot ngoài thực tế

NVIDIA Halos được thiết kế như một khung bảo đảm an toàn có thể truy vết bằng chứng cho AI vật lý — tức các hệ thống AI có khả năng cảm nhận, ra quyết định và tác động ra thế giới thực. Đây không phải một sản phẩm đơn lẻ có thể tự bảo đảm xe tự hành hay robot an toàn. Mục tiêu của NVIDIA là nối liền các công việc liên quan đến an toàn trong phát triển mô hình, mô phỏng, kỹ thuật phần cứng và phần mềm, triển khai, rồi đến các bản cập nhật sau đó, để tạo cơ sở đánh giá toàn bộ hệ thống xuyên suốt vòng đời. 56

Điểm phân biệt này rất quan trọng: một chip đã được đánh giá an toàn, một thành phần hệ điều hành có chứng nhận hay một tích hợp đã qua kiểm tra đều có thể đóng góp cho hồ sơ an toàn. Tuy vậy, đơn vị chế tạo và vận hành xe hoặc robot vẫn phải chịu trách nhiệm xác thực sản phẩm đầu cuối, đáp ứng yêu cầu quản lý và vận hành an toàn. Kế hoạch xe tải tự hành hạng nặng của Einride là ví dụ rõ cho sự phân chia trách nhiệm đó. 4

Từ phát triển trên đám mây đến cỗ máy được triển khai

Halos tập hợp kiến trúc xe hoặc robot, chip, phần mềm vận hành, mô hình AI, công cụ và dịch vụ. Trong quy trình phát triển xe tự hành, NVIDIA mô tả chuỗi công việc gồm huấn luyện và thử nghiệm mô hình, mô phỏng bằng Omniverse và Cosmos, xác thực ngăn xếp phần cứng/phần mềm có liên quan đến an toàn, rồi triển khai trên xe. 56

Tiền đề thực tế của hệ thống là khả năng truy vết: bằng chứng được tạo ra ở một công đoạn cần có thể thông tin cho công đoạn kế tiếp. Khi mô hình hoặc hệ thống thay đổi, thay đổi đó có thể được xem xét cùng kết quả mô phỏng và xác thực trước đây, thay vì bị coi như một bản phát hành phần mềm hoàn toàn tách biệt. NVIDIA cho rằng cách tiếp cận này giúp kỹ thuật an toàn có tính lặp lại cao hơn khi hệ thống, cấu hình cảm biến và phần mềm tiếp tục thay đổi. 6

NVIDIA chia Halos thành ba lớp bổ trợ: an toàn nền tảng, an toàn thuật toán và an toàn hệ sinh thái. Lớp thứ nhất là nền tảng tính toán và phần mềm; lớp thứ hai liên quan đến hành vi của AI; lớp còn lại bao gồm tích hợp, kiểm định và hệ sinh thái nhà cung ứng, chứng nhận. 13

Ngăn xếp dành cho xe tự hành gồm những gì?

Các thành phần chính của Halos cho xe tự hành (AV) gồm:

• NVIDIA DRIVE AGX Thor: nền tảng tính toán tăng tốc được thiết kế theo hướng an toàn.
• NVIDIA Hyperion: nền tảng xe toàn diện và kiến trúc tham chiếu cho tự hành Cấp độ 4.
• Halos OS: nền tảng phần mềm an toàn hợp nhất, xây dựng trên Halos Core — thế hệ kế tiếp của NVIDIA DriveOS.
• NVIDIA Omniverse và Cosmos: thuộc chuỗi công cụ đám mây và mô phỏng phục vụ phát triển, xác thực. 610

Hyperion không phải robotaxi hay xe tải tự hành hoàn chỉnh. Đây là kiến trúc tham chiếu tích hợp nền tảng tính toán, cảm biến và phần mềm nền tảng, để nhà phát triển xe điều chỉnh theo ứng dụng và hồ sơ an toàn riêng của họ. 314

Einride xây dựng thế hệ Einride Driver tiếp theo trên Hyperion

Einride cho biết sẽ phát triển thế hệ tiếp theo của hệ thống xe tải tự hành Einride Driver trên NVIDIA Hyperion. Hợp tác này gồm điều chỉnh kiến trúc tính toán, cảm biến, phần mềm và an toàn của Hyperion cho hoạt động vận tải hàng hóa hạng nặng, đồng thời sử dụng Halos và Cosmos trong phát triển, xác thực. 34

NVIDIA cung cấp nền tảng tính toán, công cụ phát triển AI và khung an toàn cơ sở. Einride vẫn chịu trách nhiệm về hệ thống lái tự hành đầu cuối, xác thực an toàn, phê duyệt theo quy định và triển khai cho khách hàng. 4

Halos mở rộng sang robot ra sao?

NVIDIA đã mở rộng Halos sang robot và AI vật lý bằng một ngăn xếp chuyên biệt. Các nền tảng được nêu tên gồm NVIDIA IGX Thor cho AI biên công nghiệp và NVIDIA Holoscan Sensor Bridge cho kết nối vào/ra, xử lý cảm biến, bên cạnh nền tảng phần mềm Halos và lộ trình kiểm định. 118

Các nguyên tắc an toàn tổng quát được chia sẻ giữa xe tự hành và robot, nhưng NVIDIA lưu ý rằng nền tảng, tiêu chuẩn và bằng chứng đi kèm vẫn đặc thù cho từng lĩnh vực. Nói cách khác, dùng chung một khung không có nghĩa robot nhà máy, robot di động và xe tự hành có thể áp dụng thay thế lẫn nhau các yêu cầu an toàn. 6

Hệ sinh thái: nhà phát triển, cảm biến, bán dẫn và tích hợp

NVIDIA cho biết Halos AI Systems Inspection Lab có 43 thành viên hệ sinh thái. Các thành viên AV được nêu tên gồm AUMOVIO, Bosch, Gatik, Hesai, Lucid, MIRA, onsemi, PlusAI, Sony, Valeo và Wayve. Trong robot, NVIDIA nêu các nhà cung cấp phần mềm nhúng acontis và QNX; Advantech cùng NexCOBOT xây dựng các hệ thống IGX được thiết kế theo hướng an toàn. 17

Các tổ chức này trải rộng từ phát triển lái tự động, hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS), cảm biến và bán dẫn đến tích hợp hệ thống, xác thực và bảo đảm an toàn. Việc tham gia hệ sinh thái không đồng nghĩa mọi sản phẩm cuối của các thành viên đều đã được chứng nhận hoặc triển khai. 7

NVIDIA cũng liệt kê hệ sinh thái Hyperion gồm Aeva, AUMOVIO, Astemo, Arbe, Bosch, Hesai, Magna, OMNIVISION, Quanta, Sony và ZF. Astemo, AUMOVIO, Bosch, Magna, Quanta và ZF đã công bố các bộ điều khiển điện tử dựa trên Hyperion; Aeva, Arbe, Hesai, OMNIVISION và Sony nằm trong nhóm đối tác đủ điều kiện hóa bộ cảm biến cho nền tảng mở này. 20

Về bán dẫn, NVIDIA nêu onsemi trong hệ sinh thái kiểm định AV; còn Infineon, NXP, STMicroelectronics và Texas Instruments đóng góp công nghệ cảm biến, vi điều khiển an toàn cùng các công nghệ bán dẫn khác cho robot. 7 NXP cũng xác nhận là thành viên Halos AI Systems Inspection Lab. 21

Chứng nhận, đánh giá độc lập và công nhận kiểm định nói lên điều gì?

NVIDIA dẫn hơn 30 chứng chỉ và báo cáo đánh giá về an toàn, an ninh mạng cho các công nghệ liên quan đến Halos. Theo tài liệu của hãng, TÜV SÜD đã chứng nhận quy trình vòng đời sản phẩm ô tô cùng các quy trình phần cứng/phần mềm lõi của NVIDIA ở mức ASIL D; DriveOS 6.0 được chứng nhận phù hợp ISO 26262 ASIL D, còn Thor-X được đánh giá phù hợp ASIL D. NVIDIA cũng dẫn chứng nhận quy trình an ninh mạng ISO/SAE 21434 và đánh giá an toàn độc lập của TÜV Rheinland theo UNECE đối với NVIDIA DRIVE AV. 1217

Halos còn bao gồm NVIDIA AI Systems Inspection Lab, một tổ chức kiểm định ISO/IEC 17020 được ANAB công nhận. NVIDIA cho biết phòng thí nghiệm thực hiện đánh giá độc lập và vận hành chương trình Halos Certified, nhằm giúp đối tác chuẩn bị tích hợp để được các tổ chức bên thứ ba chứng nhận, gồm TÜV Rheinland, UL Solutions, TÜV SÜD, exida, SGS và CertX. 11118

Tuy nhiên, cần hiểu đúng phạm vi: công nhận và kiểm định có thể xác lập rằng tổ chức kiểm định cùng quy trình của họ đáp ứng các yêu cầu đã xác định; chứng chỉ hoặc đánh giá một thành phần chỉ áp dụng cho sản phẩm và phạm vi đã được xem xét. Điều đó không tự động chứng nhận mọi xe hay robot dùng Halos đều an toàn trong mọi môi trường vận hành. Nhà phát triển hệ thống cuối vẫn cần xác thực theo từng ứng dụng, xin phê duyệt cần thiết và áp dụng biện pháp kiểm soát vận hành. 411

Vì sao NVIDIA cho rằng hạ tầng an toàn có thể mở rộng là thiết yếu?

NVIDIA viện dẫn quy mô triển khai dự kiến để lý giải nhu cầu về hạ tầng an toàn có thể tái sử dụng. ABI Research dự báo số xe tự hành Cấp độ 3–5 đang hoạt động sẽ đạt 49 triệu vào năm 2035, trong khi Omdia ước tính có khoảng 60 triệu robot công nghiệp. 6

Ở quy mô đó, mỗi thay đổi về mô hình AI, bộ cảm biến, cấu hình phần cứng hoặc bản phát hành phần mềm đều có thể đặt ra một câu hỏi mới về bảo đảm an toàn. Lập luận của NVIDIA là cần một phương pháp chung, liên kết bằng chứng xuyên suốt phát triển và triển khai, để những thay đổi này được đánh giá nhất quán và việc kiểm toán hiệu quả hơn. 6

Vì thế, nên hiểu Halos là nỗ lực biến bảo đảm an toàn thành một kỷ luật kỹ thuật liên tục trong toàn bộ vòng đời AI vật lý. Cam kết ở đây không phải chứng nhận sẽ trở nên tự động, mà là cung cấp nền tảng có cấu trúc để các nhà phát triển xây dựng, ghi nhận, kiểm định và đưa các hệ thống tự hành ngày càng phức tạp qua đánh giá độc lập. 156