本文存檔 NVIDIA 英偉達博客 2026 年 6 月 22 日發佈的新聞：NVIDIA Halos for Robotics——業界首個面向機器人和物理 AI的全棧綜合安全系統，將 AI 算力與安全能力統一在同一架構下。科技 Hub 本篇以文字 + 表格解讀發佈要點，不嵌入 NVIDIA 官方 iframe；原始結構化數據見 data/nvidia-halos-robotics-snapshot.json。題圖為 Agility 人形機器人 Digit 配合 Halos 視覺光環（NVIDIA 博客原圖）。
NVIDIA 將已在智能汽車領域驗證的 Halos 安全技術延伸至物理 AI：下一代自主機器人依賴基礎模型、加速計算與分佈式傳感器，在動態環境中與人類協同作業——要實現規模化部署，必須依靠全棧式而非「事後補丁」的安全設計。Halos for Robotics 宣稱是業界唯一的全棧開放式機器人安全系統，把算力、系統軟件、傳感器數據、安全應用與檢測檢驗連接為統一架構。
發佈要點（結構化存檔）
來源：NVIDIA 英偉達博客 · Halos for Robotics（2026-06-22 存檔）。題圖由 Agility 提供。
全棧三層架構
| 層級 | 組件 | 作用 |
|---|---|---|
| 算力與傳感器 | NVIDIA IGX Thor™、NVIDIA Holoscan Sensor Bridge | 工業級 AI 算力、內置安全機制、傳感器連接，支撐實時機器人與安全任務負載 |
| 軟件 — Halos OS | Halos Core；基於 Outside-In Safety Blueprint 的安全應用 | 安全相關運行功能；外部攝像頭與 AI 智能體補充感知，按工業現場變化動態調整行為 |
| 檢測 — Halos AI 系統檢測實驗室 | ANSI/ANAB 認證的物理 AI 功能安全與 AI 安全項目 | 協助合作伙伴準備第三方認證（德國萊茵 TÜV、UL、TÜV 南德、exida、SGS、CertX 等） |
發佈要點
| 要點 | 內容 | 備註 |
|---|---|---|
| 智能汽車安全研發基礎 | 約 18,600 名工程師年工作產出 | Halos 從智能汽車領域成熟安全技術延伸 |
| 首家採用夥伴 | Agility Robotics（Digit 人形機器人） | 將 IGX Thor 與 Halos Core 集成至人員檢測安全系統 |
| Digit 客戶示例 | 亞馬遜、GXO、舍弗勒、豐田汽車加拿大製造公司 | 工廠、倉庫、物流場景 |
| 檢測實驗室生態 | 40+ 製造商、認證機構與安全供應商 | 從設計到現實世界部署 |
生態系統夥伴（節選）
| 類別 | 夥伴 | 角色 |
|---|---|---|
| 軟件 | Acontis、FreeRTOS、QNX | 實時運行環境、安全通信、嵌入式軟件層 |
| 嵌入式系統 | 研華、NexCobot | 基於 NVIDIA IGX 的安全設計系統，支持機器人部署 |
| 傳感器與芯片 | 英飛凌、恩智浦、意法半導體、德州儀器 | 傳感器、安全微控制器及半導體 |
| 工業應用 | FORT Robotics、英業達、凱傲集團、Lyte AI、Neurealm | 藉助 Outside-In Safety Blueprint 開發功能安全智能體 |
| 評估機構 | TÜV 南德（Thor SoC 與 Halos Core ISO 26262）；德國萊茵 TÜV 對 IGX Thor、Halos OS、Holoscan Sensor Bridge 認證準備 | 功能安全認證流程 |
上市與開發者訪問
| 項目 | 狀態 | 配置 |
|---|---|---|
| 面向 NVIDIA IGX 的 Halos Core | 已向註冊開發者提供早期訪問 | Linux；Linux 搭配 QNX OS for Safety 8.0 |
| Halos Outside-In Safety Blueprint | GitHub 開放搶先訪問（開源，Halos OS 應用層） | 應用層安全藍圖 |
新聞摘要：從智能汽車到工廠 floor
發佈稿強調，基於相當於 18,600 多名工程師年工作產出的智能汽車安全研發經驗，Halos for Robotics 為開發者提供構建、驗證和部署物理 AI 的通用安全底座。NVIDIA 機器人與邊緣 AI 副總裁 Deepu Talla 指出：物理 AI 正在重塑工廠、倉庫與物流；機器人團隊需要統一安全架構，才能更有信心地將自主系統引入工業運營，與人類員工並肩作業。
與「只認證某個模型或某個傳感器」的碎片化方案不同，Halos 的三層結構（見上表）覆蓋：硬件算力 + 傳感器橋接（IGX Thor、Holoscan Sensor Bridge）→ Halos OS 軟件棧（Halos Core 運行功能 + Outside-In 安全應用）→ ANSI/ANAB 認可的 AI 系統檢測實驗室（對接 TÜV、UL 等第三方認證）。ANSI 總裁 Laurie E. Locascio 在新聞稿中稱，隨著 AI 機器人進入工業環境，行業需要標準化、國際公認的評估框架——ANAB 對 NVIDIA 實驗室的認可，為企業的認證路徑提供了嚴謹基礎。
Agility Digit：首家深度集成夥伴
人形機器人與物理 AI 公司 Agility Robotics 成為首家將 Halos for Robotics 組件整合進專有安全系統的企業。其人形機器人 Digit 面向物流、製造與倉庫工業作業，現正通過 NVIDIA 合作將 IGX Thor 與 Halos Core 集成至 Digit 的安全人員檢測能力：Thor 提供帶內置安全機制的工業級 AI 算力，Halos Core 支撐與安全相關的 OS 層功能。
Digit 已在亞馬遜、GXO、舍弗勒、豐田汽車加拿大製造公司等客戶的工廠與物流場景中運行。Agility 還將加入 Halos AI 系統檢測實驗室，在第三方認證前確保 Digit 的安全相關軟件、AI 組件與網絡安全符合 IEC 61508、ISO 13849 與 ISO/IEC TR 5469 等標準。CEO Peggy Johnson 表示：要讓人形機器人規模化產生價值，必須把安全性內置於機器人並在全系統驗證——與 NVIDIA 合作實施 Halos，是引入工業工作流安全可控自動化的必要條件。
Outside-In 安全：超越機載感知
Halos OS 應用層中的 Outside-In Safety Blueprint（現已在 GitHub 開放搶先訪問）代表一種「由外向內」的安全思路：利用外部攝像頭與 AI 智能體補充機器人自身傳感器盲區，並根據工業現場人員、設備與其他 AMR 的動態變化調整行為。工業應用夥伴 FORT Robotics、英業達、凱傲集團、Lyte AI、Neurealm 等正基於該藍圖開發功能安全智能體——對 SEO 與方案設計而言，「機載功能安全 + 場域外部感知」是 Halos 與純軟件棧安全框架的關鍵差異點。
生態系統與認證管線
Halos for Robotics 生態橫跨軟件 RTOS（Acontis、FreeRTOS、QNX）、嵌入式系統（研華、NexCobot）、傳感器與芯片（英飛凌、NXP、ST、TI）及多家評估機構。新聞稿提到：在 TÜV 南德已對 Thor SoC 與 Halos Core 進行 ISO 26262 檢測的基礎上，德國萊茵 TÜV 正為 IGX Thor、Halos OS 與 Holoscan Sensor Bridge 做功能安全認證準備。檢測實驗室已彙集 40+ 製造商、認證機構與安全供應商；TÜV 萊茵、TÜV 南德、UL Solutions、exida、SGS、CertX 等將其納入認證流程——寫產業分析時可對照「ISO 26262（汽車衍生）→ IEC 61508 / ISO 13849（工業機械）→ ISO/IEC TR 5469（AI 安全）」的交叉映射。
開發者與上市時間
面向 NVIDIA IGX 的 Halos Core 已向註冊開發者提供早期訪問，支持 Linux 以及 Linux 搭配 QNX OS for Safety 8.0。Outside-In Safety Blueprint 作為 Halos OS 應用層開源組件在 GitHub 搶先開放。新聞稿提醒：許多產品與功能仍處於不同階段，上市時間可能變化——本站存檔以 2026-06-22 公開博文為準。
與科技 Hub 其它內容的銜接
本站已有 State of AI 2026（消費端 GenAI 競爭與商業層）存檔；本篇補全工業物理 AI 安全棧維度。若對照遊戲 Hub 的 App Store 遊戲排行 或 Steam 周榜，消費娛樂榜單與工廠 floor 人形機器人安全屬於不同檢索意圖——本篇適合「NVIDIA Halos robotics」「Agility Digit safety」「physical AI functional safety」等長尾。
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