尽管资本市场因AI数据中心概念将英伟达推向万亿美元市值，但这家人工智能芯片巨头在机器人和自动驾驶等实体AI领域也已投入数十亿美元。作为其全栈式安全战略的核心，英伟达开发了一套旨在降低机器伤害风险的安全系统，供企业构建应用。
英伟达于2025年推出Halos系统，最初提供软硬件工具以辅助自动驾驶汽车实施安全护栏。2026年6月，该公司宣布推出“英伟达Halos for Robotics”，将安全架构扩展至更广泛的实体AI领域，涵盖仓库自主移动机器人、工厂人形机器人乃至手术机器人。
英伟达机器人生态系统与边缘计算负责人Amit Goel表示，随着AI模型与机器人硬件能力的提升，安全性已成为下一个关键瓶颈。Halos系统的推出旨在解除这一限制，释放实体AI系统的潜力。
业绩方面，英伟达CEO黄仁勋在今年3月接受采访时透露，实体AI业务已为公司带来近100亿美元的年收入。早在2025年，黄仁勋就已将实体AI列为英伟达第二大重要增长领域。
从自动驾驶到机器人的安全重构
Halos全栈式安全系统始于硬件层。以面向机器人和工业应用的英伟达IGX Thor计算模块为例，其内置独立处理器专门处理安全相关负载。Goel指出，在实体AI语境下，功能系统与安全系统需在同一硅片上运行。
软件层面，Halos操作系统持续监控每个硬件模块和软件库，以便迅速发现故障，并隔离安全关键型计算工作负载以避免干扰。此外，系统包含Holoscan传感器桥接器，可将传感器数据与安全计算处理连接，识别损坏数据，并可嵌入微控制器或FPGA等组件中。
该套件还集成了虚拟环境机器人测试模拟程序及检测实验室计划，帮助合作伙伴快速反馈开发过程中的安全“伪影”。
然而，从自动驾驶适配至机器人领域面临挑战。自动驾驶的功能安全定义在汽车行业相对统一，但扫地机器人与重型叉车机器人的安全考量截然不同。Goel强调，团队进行了大量基础性工作，构建可编程平台，让开发者能在不破坏基础设施的前提下定义自定义安全功能，以应对工厂、仓库和医院等非结构化环境中来自任何方向的潜在危险。
现实世界的部署进展
美国初创公司Agility Robotics率先在其最新的Digit 5人形机器人中集成Halos系统。借助英伟达方案，Agility将所有安全传感器和硬件集成于机器人内部，无需像前代产品那样依赖外部传感器或物理屏障，实现了在无隔离工作站环境下与人类同事安全协作。
Goel形容，这种集成让机器人真正“解开束缚”，安全性随机器人移动，无需每次执行新任务时重建基础设施。
波士顿动力（Boston Dynamics）也是Halos安全认证计划的早期合作伙伴，正为其Spot机器狗、Stretch轮式机器人及Atlas人形机器人构建安全平台。其中，Atlas有望在2028年前于母公司现代汽车的工厂中部署。
其他整合Halos的企业包括德国KION集团（部署无人驾驶叉车等）和韩国LG集团（基于英伟达Isaac GROOT基础模型开发人形机器人）。
尽管通用人形机器人的前景仍待观察，但全球范围内对机器人部署的推动已超越人形范畴。Goel指出，新一代机器人需具备通用身体和技能，在多环境中执行多任务，而实现这一目标的关键在于提升安全性。