NVIDIA Halos: Tại sao bảo mật toàn diện là chìa khóa để triển khai AI vật lý quy mô lớn

Physical AI (AI vật lý) đang chuyển mình nhanh chóng từ giai đoạn nghiên cứu sang triển khai quy mô lớn. Đến năm 2035, ABI Research dự báo sẽ có 49 triệu xe tự hành (AV) cấp độ 3-5 được đưa vào sử dụng, trong khi Omdia ước tính khoảng 60 triệu robot công nghiệp sẽ được triển khai trong giai đoạn từ 2026 đến 2035. Khi những cỗ máy này xuất hiện trên đường phố, trong nhà máy, kho bãi và các môi trường chia sẻ cùng con người, vấn đề an toàn phải được mở rộng tương ứng.

An toàn trong Physical AI đồng nghĩa với việc chứng minh rằng các cỗ máy vận hành bằng AI — như xe tự hành, robot hình người, robot công nghiệp và nhiều loại khác — đều hoạt động an toàn khi các quyết định của chúng chuyển thành hành động vật lý. Điều này đòi hỏi sự an toàn xuyên suốt từ phần cứng, phần mềm, AI, môi trường vận hành cho đến vòng đời triển khai — chứ không chỉ là một lần kiểm tra trước khi đưa vào sử dụng.

Tại sao an toàn lại là chìa khóa để mở rộng quy mô Physical AI?

Sau nhiều năm thử nghiệm và đánh giá, các phương tiện tự hành (AV) vẫn tiếp tục mở rộng về mặt thương mại. Quá trình này đòi hỏi các nhà phát triển phải chứng minh được cách các hệ thống tự động xử lý các lỗi tiềm ẩn về phần cứng và phần mềm, những hạn chế trong chức năng dự kiến và các rủi ro đặc thù của AI.

Ngành robot cũng đang tiến gần đến một bước ngoặt tương tự khi các cỗ máy tự hành bắt đầu đi vào các nhà máy, kho bãi và những môi trường làm việc chung với con người.

Trong lĩnh vực Physical AI, các nhà sản xuất, cơ quan quản lý, công ty bảo hiểm và đội ngũ an toàn lao động đều cần bằng chứng cho thấy phần cứng, phần mềm, hành vi AI và môi trường vận hành có thể phối hợp an toàn mà không cần sự can thiệp của con người.

Tại sao Physical AI cần một mô hình an toàn mới?

Bốn sự thay đổi định hình các tiêu chuẩn an toàn mới:

Tổng hợp lại, những thay đổi này đòi hỏi tính an toàn phải được vận hành hóa trong suốt quá trình thiết kế, triển khai và xác thực, từ phần cứng nền tảng cho đến hành vi AI và môi trường vận hành.

NVIDIA đã xây dựng nền tảng an toàn nào cho Physical AI?

An toàn trong Physical AI đòi hỏi kỹ thuật chuyên sâu, dữ liệu, quy trình và sự xác thực mà ít công ty nào có thể tự mình thực hiện. Nền tảng an toàn của NVIDIA được đúc kết từ hơn một thập kỷ phát triển trong lĩnh vực an toàn xe tự hành, xây dựng chuyên môn về an toàn chức năng, hợp nhất cảm biến, đảm bảo hành vi AI, thị giác máy tính (vision AI), mô phỏng và xác thực trong thế giới thực.

NVIDIA Halos là hệ thống an toàn toàn diện (full-stack) đầu tiên và duy nhất dành cho Physical AI, giúp các nhà phát triển thiết kế tính an toàn trên mọi lớp từ thiết kế, xác thực đến triển khai. Các nguyên tắc được chia sẻ giữa xe tự hành và robot, trong khi các nền tảng, tiêu chuẩn và bằng chứng vẫn mang tính đặc thù cho từng lĩnh vực.

Đối với phát triển xe tự hành (AV), Halos bao gồm:

Các yếu tố này kết nối việc phát triển AI và mô phỏng trên nền tảng đám mây với việc triển khai trên xe, giúp bằng chứng an toàn có thể được truy xuất xuyên suốt vòng đời của phương tiện.

Đối với robot, Halos bao gồm:

Trên cả hai lĩnh vực xe tự hành và robot, NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab chuyển đổi các yêu cầu về an toàn, an ninh mạng và an toàn AI thành các đợt kiểm tra có thể lặp lại, đồng thời hỗ trợ chuẩn bị các tích hợp Halos cho chứng nhận cấp hệ thống cuối cùng bởi các cơ quan bên thứ ba.

Những ai đang xây dựng giải pháp với hệ sinh thái an toàn NVIDIA Halos?

NVIDIA Halos kết nối các công ty xây dựng, tích hợp, đánh giá và triển khai các giải pháp Physical AI, bao gồm các nhà phát triển sản phẩm, nhà cung cấp phần mềm và hệ thống nhúng, các công ty cảm biến và bán dẫn, nhà phát triển giải pháp an toàn và các tổ chức chứng nhận.

Trong lĩnh vực xe tự hành, Geely, Isuzu, Nissan (sử dụng phần mềm của Wayve) và Einride đang xây dựng các phương tiện sẵn sàng cho cấp độ 4 trên nền tảng NVIDIA Hyperion, được hỗ trợ bởi Halos OS.

Uber, Grab, Lyft và các nhà cung cấp dịch vụ di chuyển khác cũng đang sử dụng Hyperion để mở rộng quy mô phát triển và triển khai robotaxi. Các thành viên của NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab bao gồm AUMOVIO, Bosch, Gatik, Hesai, Lucid, MIRA, onsemi, PlusAI, Sony, Valeo và Wayve, trải dài trên các lĩnh vực phát triển xe tự hành, ADAS, cảm biến, bán dẫn, tích hợp hệ thống, xác thực và đảm bảo an toàn.

Trong lĩnh vực robot, acontis và QNX cung cấp phần mềm nhúng cần thiết để vận hành các chức năng an toàn một cách ổn định, trong khi Advantech và NexCOBOT xây dựng các hệ thống NVIDIA IGX được thiết kế chú trọng an toàn. Infineon, NXP, STMicroelectronics và Texas Instruments đóng góp các công nghệ cảm biến, vi điều khiển an toàn và các công nghệ bán dẫn khác. KION Group đang phát triển các tác nhân an toàn chức năng cho xe nâng tự hành. Agility đang tích hợp NVIDIA IGX Thor và Halos Core vào hệ thống an toàn cho robot hình người Digit 5 của họ.

NVIDIA Halos được đánh giá độc lập như thế nào?

Đối với xe tự hành, TÜV SÜD đã chứng nhận quy trình phần mềm vòng đời sản phẩm ô tô và DriveOS 6.0 của NVIDIA đạt chuẩn ISO 26262 ASIL D, cũng như các quy trình kỹ thuật ô tô của NVIDIA đạt chuẩn ISO/SAE 21434. TÜV Rheinland cũng đã thực hiện đánh giá an toàn độc lập theo tiêu chuẩn UNECE cho NVIDIA DRIVE AV.

Đối với robot, TÜV Rheinland đang kiểm tra NVIDIA IGX Thor, Halos OS và Holoscan Sensor Bridge để sẵn sàng cho chứng nhận an toàn chức năng, dựa trên kết quả kiểm tra của TÜV SÜD đối với Thor SoC và Halos Core theo tiêu chuẩn ISO 26262.

Trong lĩnh vực Physical AI, ANAB đã công nhận NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab là tổ chức kiểm định đạt chuẩn ISO/IEC 17020. Phòng thí nghiệm này thực hiện kiểm tra các tích hợp Halos trong phạm vi cho phép và hỗ trợ các công ty chuẩn bị cho chứng nhận cuối cùng bởi các tổ chức độc lập bên thứ ba.

Các công ty mở rộng quy mô Physical AI thành công sẽ không chỉ xây dựng những hệ thống mạnh mẽ nhất. Họ sẽ xây dựng những hệ thống có thể được đánh giá, chứng nhận, triển khai và tin tưởng trong thế giới thực. Việc thiết kế an toàn chức năng ngay từ đầu chính là yếu tố phân biệt giữa một nguyên mẫu và một giải pháp có khả năng mở rộng.

Tìm hiểu thêm về NVIDIA Halos cho xe tự hành và robot, đồng thời khám phá kiến trúc an toàn toàn diện cho Physical AI.