Nvidia расширяет свою ставку на то, что называет «физическим искусственным интеллектом», перенося систему безопасности Halos с автономных транспортных средств на более широкий спектр роботов, включая мобильных роботов на складах, гуманоидных роботов на производственных предприятиях и хирургических роботов. Компания рассчитывает, что безопасность стала главным узким местом по мере совершенствования моделей искусственного интеллекта и возможностей роботизированного оборудования.
Nvidia запустила систему Halos в 2025 году, чтобы помочь разработчикам автономных транспортных средств создавать средства контроля, снижающие риски автономных систем. В июне 2026 года компания объявила о Halos for Robotics — расширении, учитывающем различия между рисками, связанными с роботом для уборки пола, автономным вилочным погрузчиком, перевозящим тяжёлые грузы, и роботом, работающим в медицинской или промышленной среде.
Комплекс, объединяющий оборудование и программное обеспечение
В основе комплекса лежит вычислительный модуль Nvidia IGX Thor, предназначенный для роботизированных и промышленных приложений и включающий отдельный процессор для рабочих нагрузок, связанных с безопасностью. По словам Amit Goel, руководителя направления робототехники и периферийных вычислений в Nvidia, функциональная система и система безопасности работают на одном чипе, при этом критически важные задачи изолированы, чтобы снизить вероятность их взаимного влияния.
На программном уровне операционная система Halos отслеживает аппаратные компоненты и программные библиотеки, чтобы быстро выявлять неисправности, а Nvidia Holoscan Sensor Bridge связывает данные датчиков с обработкой, связанной с безопасностью, и помогает обнаруживать повреждённые данные. В пакет также входят инструменты для моделирования роботов в виртуальных средах и программа для испытательной лаборатории, позволяющая партнёрам получать обратную связь о проблемах безопасности на этапе разработки.
Что меняется на практике?
Безопасность роботов отличается от безопасности автономных автомобилей, поскольку робот может перемещаться между заводами, складами и больницами с разной планировкой и различными рисками. Поэтому Nvidia разработала платформу так, чтобы разработчики могли определять пользовательские функции безопасности, сохраняя при этом базовую архитектуру, обеспечивающую контроль над системой.
Это становится ещё важнее, когда робот работает в неструктурированной среде или приближается к углу, закрывающему обзор. В таких случаях роботу может потребоваться замедлиться или остановиться перед поворотом, поскольку он не может знать, что появится перед ним. Эти ситуации показывают, что безопасность зависит не только от модели искусственного интеллекта, но и от датчиков, вычислительных ресурсов, программной изоляции, а также виртуальных и полевых испытаний в совокупности.
Ранние применения и партнёрства
Agility Robotics стала первой компанией, интегрировавшей Nvidia Halos в своего гуманоидного робота Digit 5. Nvidia заявляет, что интеграция датчиков и компонентов безопасности внутрь робота снижает зависимость от внешних датчиков, размещённых вокруг рабочей зоны, позволяя роботу переносить механизмы безопасности с собой между различными задачами и объектами.
Boston Dynamics также на раннем этапе участвует в программе сертификации безопасности, рассматривая возможность применения платформы к четвероногому роботу Spot, колёсному роботу Stretch и гуманоидному роботу Atlas. Среди других участников — немецкая группа KION, использующая автономные вилочные погрузчики и мобильных роботов, а также южнокорейская компания LG, разрабатывающая гуманоидного робота на основе базовой модели Nvidia Isaac GROOT. Nvidia также инвестировала в Agility Robotics и Figure AI и заключила партнёрство с китайской Unitree для предоставления открытого эталонного проекта гуманоидного робота, предназначенного для исследователей.
Ограничения и открытые вопросы
Расширение Halos не доказывает, что гуманоидные роботы уже стали автономными работниками, способными выполнять любую задачу. Успех платформы будет зависеть от способности разработчиков определять подходящие функции безопасности для каждой среды и проверять работу систем за пределами тестовых условий. Однако переход роботов от стационарных постов к выполнению различных задач в разных местах делает программируемый уровень безопасности ключевым фактором их коммерческого внедрения.