英偉達推實體AI安全系統「Halos」 助人形機械人與人近距安全協作

晶片巨擘英偉達（Nvidia，美：NVDA）日前宣佈，推出專為實體AI（Physical AI）而設的全棧式安全系統「NVIDIA Halos for Robotics」。此係統旨在提升人形機械人及其他自主機械設備在工廠、倉庫及物流等複雜場景中，與人類近距離協作的安全性。 英偉達指出，「Halos for Robotics」整合了軟件、晶片、感應器及一系列安全檢測流程，其基礎技術源於公司在自動駕駛安全系統領域的深厚經驗。該系統的核心功能在於增強機械人對周邊環境的理解能力，使其在運作過程中能精準判斷何時需要停下、減速，或在確保安全的前提下與人類互動甚至接觸，而非傳統上僅因接近人類而全面停止，導致效率受損。 英偉達產品管理高級總監Amit Goel闡釋，傳統機械人的安全設計多數將機械人置於實體安全圍欄內，或依靠感應器偵測障礙物後立即停止。然而，對未來將與人類共同工作的人形機械人而言，例如遞交物件、協助搬運重物或在倉庫中穿梭，這種被動模式顯然不足夠。英偉達期望透過「Halos」系統，讓機械人不單懂得避開人類，更能深入分析環境及任務需求，判斷哪些物件可以安全接觸、移動或施力。 市場消息指，人形機械人公司Agility Robotics已率先規劃將NVIDIA IGX Thor及Halos Core整合至旗下Digit機械人的安全人類偵測系統。據悉，Digit機械人主要針對物流、製造及倉庫應用，並曾部署於Toyota Motor（美：TM）的加拿大製造設施等客户場景。 Agility Robotics技術總監Pras Velagapudi表示，人形機械人的安全設計需要更為先進，因為它們必須根據所見環境判斷哪些東西可以觸碰、移動或施加力量。若機械人設計得過於「脆弱」，雖然能降低碰撞影響，但也難以有效完成實際工作，失去其應用價值。 除了主動感知與判斷，「Halos for Robotics」亦支援「outside-in」安全模式，即機械人可連接至外部感應器。例如，自動叉車能利用倉庫內的鏡頭，預先看到轉角後方的情況，從而判斷是否可維持原速，或需要提前減速以避免潛在碰撞，進一步提升整體作業效率與安全性。 為配合新系統的推廣與應用，英偉達同時建立「Halos AI Systems Inspection Lab」。該實驗室旨在為機械人製造商及客户提供安全測試及工程調整服務，協助他們在向監管機構申請認證前，進行全面的安全驗證。英偉達強調，該實驗室是全球首個獲得ANSI National Accreditation Board認可、專注於實體AI功能安全及AI安全的檢測實驗室。 人形機械人被視為人工智能（AI）領域下一個重要的增長市場。巴克萊研究估計，全球人形機械人市場目前規模約為20億至30億美元，但在最樂觀情境下，預計到2035年有望大幅增長至2000億美元。英偉達近年主要收入來源於AI數據中心晶片，此次推出「Halos for Robotics」顯示公司正積極將其在AI領域的領先技術，延伸至自動駕駛、機械人及工業實體AI等更廣泛的應用場景，以把握市場先機。