英伟达发布Halos for Robotics全栈安全系统，开放机器人安全架构
英伟达在Automate 2026大会上发布Halos for Robotics，这是行业首套覆盖芯片、操作系统、算法到安全认证的全栈机器人安全系统。该系统将英伟达在自动驾驶领域超过18600工程人年的安全积累迁移至机器人赛道，并提供开源核心框架。已有Agility、波士顿动力、禾赛科技等43家以上企业加入生态。Halos补全了英伟达从仿真训练（Isaac Sim）、基础模型（GR00T）到边缘推理（Jetson Thor）的布局，被视为机器人领域的“安卓”式开放安全平台。
事件概述
英伟达在芝加哥Automate 2026大会上正式发布Halos for Robotics——一套从芯片、传感器、操作系统到安全认证的全栈机器人安全系统。该系统将英伟达在自动驾驶领域积累的超过18600工程人年的安全经验和700万行经过验证的代码迁移至机器人场景，旨在为自主机器人提供统一的安全架构。核心安全框架已开源，向行业开放。
架构详解：四层安全体系
Halos被设计为四层架构，分别对应硬件、软件、算法和生态四个维度的安全风险：
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平台安全（硬件层）：核心组件包括IGX Thor，一款面向机器人与工业场景的AI计算平台，内部设有独立的“安全岛”（独立处理器、I/O、电源及时钟），与主计算系统物理隔离。即使AI系统崩溃，安全岛仍可执行紧急制动。另一组件Holoscan Sensor Bridge用于统一激光雷达、深度相机等异构传感器数据的低延迟同步处理，达到SIL 2级安全保证。
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安全操作系统（系统层）：运行在IGX Thor之上的Halos OS，底层为Halos Core，支持纯Linux或Linux + QNX混合架构。通过Hypervisor将系统拆分为两个隔离域：Linux负责AI计算与应用，QNX负责安全关键任务，确保AI异常不影响安全控制。此外还提供Outside-In Safety Blueprint，利用外部摄像头从第三方视角监控机器人行为，在确认环境安全时允许高效运行，人员进入危险区域时立即干预。
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算法安全（模型层）：针对VLA（视觉语言动作模型）、VLM（视觉语言模型）等AI模型的决策不确定性，评估并约束模型的行为安全性，防止“理解错误”转化为危险动作。
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生态安全（认证层）：英伟达建立Halos AI Systems Inspection Lab，并获得全球物理AI领域首个ISO/IEC 17020检测资质。TÜV Rheinland、TÜV SÜD、UL Solutions等认证机构认可其检测结果。机器人公司可先在此完成预检，再进入正式认证流程，大幅降低成本和时间。
生态与意义
Halos首批合作伙伴包括人形机器人公司Agility、波士顿动力、激光雷达厂商禾赛科技、安全机器人公司FORT Robotics等，生态已扩展至43家以上。其中Agility已将Halos整合进其Digit机器人，在亚马逊、GXO、丰田的工厂中承担搬运和物流工作。
英伟达强调“不造机器人，但帮具身企业造好机器人”，走的是开放平台路线（类比安卓）。Halos补全了英伟达机器人技术栈的最后一块拼图：此前已有Isaac Sim（仿真训练）、GR00T（基础模型）、Cosmos（世界模型）、Jetson Thor（边缘推理）。将安全认证统一后，机器人公司若更换任何一层都需重新验证，从而形成深度绑定。