NVIDIA智能汽车全栈安全体系解析智车星球

2024年，中国乘用车L2级新车渗透率达到57%。这意味着，马路上每两辆新车，就有一辆能在高速上自动变道、自动巡航。

但一个被忽视已久的问题也随之浮出水面：事故率。

数据显示，具备L2辅助驾驶功能的车辆，事故率在2024年同比上升了27%，更值得注意的是，其中80%的事故与驾驶员“过度信任”系统相关。

在一个既谈“辅助驾驶革命”，又怕“技术反噬”的时间点，安全正在成为行业集体追逐的制高点。

你能看到，奔驰开始把辅助驾驶安全深度集成进下一代电动平台；博世用传感器和域控制器，重新定义辅助驾驶的最低标准；而在小米汽车那场事故之后，几乎所有车企的PPT里都多了一行“安全是底线”的大字。

站在这个风口，NVIDIA交出了一份名为Halos的答卷。

Halos：NVIDIA要做“安全操作系统”

Halos是NVIDIA提出的智能汽车全栈式综合安全系统。包含从云端到车端的安全自动驾驶开发技术套件，涵盖车辆架构到AI模型，包括芯片、软件、工具和服务，通过硬件冗余 + AI 智能防护 + 生态协同三重机制，将安全根植于开发的全生命周期。

简单来说，这不是某个单独的模块，而是一整套“开箱即用”的安全框架，通过硬件冗余、AI智能防护和生态协同，构建安全防线。

Halos的切入点是 NVIDIA AI 系统检测实验室，汽车制造商和开发商可通过该实验室验证其产品与 NVIDIA 技术集成的安全性。这也是全球首个AI系统检测实验室。

早在推出DRIVE Orin和DRIVE AV软件栈时，NVIDIA就与TÜV SÜD、TÜV Rheinland等国际安全机构合作，推动平台级认证，确保从芯片、操作系统、算法栈到工具链都具备ASIL D和ISO/SAE 21434水准的流程。

他已经通过美国国家标准学会国家认可委员会（ANAB）的ISO/IEC 17020 认证，具备对智能汽车软件系统进行全链条检测的能力，包括功能安全、预期功能安全、网络安全、AI 功能安全标准和UN-R 法规体系。

而这也就意味着，NVIDIA AI 安全系统检测实验室不仅能够验证自家DRIVE AGX 平台上运行的软件，也可以协助生态合作伙伴，快速对接国际前沿的车规安全标准体系。

更重要的是，这个实验室并非要取代现有第三方技术服务机构，而是提供与他们互补的能力，帮助厂商降低最终认证前的试错成本与复杂度。

Halos的核心是涵盖三个不同层面但互补的整体安全系统：在技术层面，它包括平台、算法和生态系统安全。在开发层面，它包括设计时、部署时和验证时的防护措施。在计算层面，它包括 AI 训练到部署，使用三个计算平台方案：NVIDIA DGX 用于 AI 训练、在 NVIDIA OVX 上运行用于仿真的 NVIDIA Omniverse 和 NVIDIA Cosmos 以及用于部署的 NVIDIA DRIVE AGX。这种“全生命周期”的安全理念，试图打破传统汽车那种“上路前一次认证”的老旧逻辑。在这个系统上，NVIDIA砸下了重注：

700万行安全代码；每天200万次端到端集成测试；超过240篇安全论文发表；20000小时安全数据积累；以及1000+项专利……

这一连串数字并不是为了“堆料”，而是从数据、流程、算法和系统全链路验证。

安全“三步走”：从设计、部署到验证

传统汽车安全靠钢筋、冗余，靠“被动防护”，而智能汽车时代的安全，靠的是架构，是“主动判断”。

神经网络的出现改变了一切，但随之而来的是AI不确定性、模型黑盒、边缘场景太多、软件版本日更月更……任何一个系统的小更新，都可能让车辆进入不可预测的状态。

或许Halos从设计之初就默认了一个事实，系统可能会出现错误，所以芯片集成了数百种安全机制，DriveOS 操作系统通过了 ASIL-D 等安全等级认证。

运行时，实时监控车辆状态，一旦超出设定的运行边界，系统将自动执行紧急退化策略，确保车辆处于“可控状态”。

验证阶段，Halos借助NVIDIA Omniverse和Cosmos仿真平台，结合20000+小时的安全测试数据，复现极端复杂环境下的“罕见事故现场”，逐步逼近“零失误”。

同时，Halos构建了多元且无偏见的安全数据集体系，通过层级化流程设计，结合自动化评估机制，确保各环节安全标准一致，再通过动态采集、分析与优化迭代，形成安全性能持续升级的正向循环。

“安全数据飞轮”机制：道路数据经 DGX 服务器训练模型，再通过 Omniverse 仿真验证，形成闭环迭代。这一机制让系统持续学习暴雨天行人突然冲出等罕见场景，将感知失败率降至行业极低水平。

也就是说，每一辆车都是下一个版本的“测试员”，都是“安全共建者”。

目前，Halos体系在产业链开始批量部署，已经与奔驰、沃尔沃、捷豹路虎等车企达成合作。

写在最后

当我们再谈起“辅助驾驶何时落地”时，也许应该换个问题：谁来保证它落地之后，依然安全？

在越来越多的事实面前，消费者已经意识到大模型上车还远未到终点。庆幸的是，辅助驾驶赛道如今正从“功能秀肌肉”回归到“比谁更安全”。

站在这个视角，NVIDIA提出的Halos系统。正试图从源头做起，将安全机制深度嵌入车辆的整个生命周期——从架构设计、AI算法训练，到部署仿真和系统验证，逐步实现功能安全、预期功能安全、AI安全等多维标准的闭环合规。

换句话说，它更像是一个为辅助驾驶“打地基”的安全系统工程工具箱：让开发者能在前期就明确系统的边界，让验证者能在仿真里跑出边界条件，让整车厂能少交一次“事故学费”，更好的保障每一个实际交通参与者的人身安全。