快速了解本文
英伟达推出 Halos for Robotics，将安全架构扩展至更广泛的物理 AI 技术。
该系统提供软硬件结合的全栈方案，旨在降低机器伤害人类的风险。
Agility Robotics、波士顿动力等头部企业已率先集成或合作构建安全平台。
本摘要由 AI 辅助整理，请以正文内容为准。
英伟达在物理人工智能（AI）领域投入数十亿美元，其 CEO 黄仁勋在 2026 年 3 月透露，物理 AI 业务已为公司带来近 100 亿美元的年收入。随着 AI 模型和机器人硬件能力的不断提升，安全成为制约物理 AI 规模化部署的下一个核心瓶颈。为此，英伟达在 2025 年首次推出用于自动驾驶汽车的 Halos 安全系统后，于 2026 年 6 月正式宣布推出 Halos for Robotics，将安全架构扩展至仓库自主移动机器人、工厂人形机器人和手术机器人等更广泛的物理 AI 技术。英伟达机器人生态系统和边缘计算负责人 Amit Goel 表示，Halos for Robotics 旨在通过降低机器伤害人类的风险，解锁这些系统在非结构化环境中的部署能力。
01全栈安全架构拆解
Halos 系统提供了一套软硬件结合的全栈安全方案。在硬件层面，该系统包含用于机器人和工业应用的 IGX Thor 计算模块，配备了专用于安全工作负载的独立处理器，实现安全隔离。在软件层面，Halos 操作系统设计用于持续监控每个硬件块和软件库，以快速发现故障，并隔离安全关键的计算工作负载以避免干扰。此外，系统集成了 Holoscan Sensor Bridge，能够将传感器数据与安全相关的计算机处理连接起来，从而轻松识别损坏的数据。为了进一步完善安全验证，Halos 还提供了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，让机器人公司能够获得专业的安全反馈。
02适配多元场景与头部企业落地
将安全系统从自动驾驶调整到机器人领域，需要适应截然不同的安全定义。例如，清洁机器人与叉车在不同环境中的安全考量差异巨大。因此，Halos 系统被设计为可编程架构，以支持开发者自定义安全功能。这种灵活性正在推动头部机器人企业的实际落地。美国初创公司 Agility Robotics 已率先将 Halos 集成到其 Digit 5 人形机器人中，使其能够在人类附近安全工作，而无需依赖隔离工作站或物理屏障。波士顿动力（Boston Dynamics）也是该安全认证计划的早期合作伙伴，正专注于为其 Spot、Stretch 和 Atlas 机器人构建安全平台。同时，德国 KION 集团和韩国 LG 等公司也在整合 Halos 系统，其中 LG 正基于英伟达 Isaac GROOT 基础模型开发自己的人形机器人。通过这套全栈安全基础设施，英伟达正试图将机器人从固定的安全围栏中“解绑”，推动物理 AI 业务走向更广阔的非结构化环境。