Nvidia делает роботов безопаснее: как устроена платформа Halos для физического ИИ

Nvidia развивает Halos — комплексную систему безопасности для роботов и другой «физической» ИИ-техники. Она объединяет специализированное оборудование, программный мониторинг, обработку данных с датчиков, виртуальные испытания и проверку разработок. Решение уже тестируют Agility Robotics, Boston Dynamics, KION Group и LG.

Nvidia вложила миллиарды долларов в технологии физического ИИ — в частности, робототехнику и беспилотные автомобили. Одно из направлений этой стратегии — комплексная система безопасности, на основе которой компании могут снижать риск причинения вреда людям, находящимся рядом с машинами.

Система Nvidia Halos появилась в 2025 году. Она включала аппаратные и программные инструменты, помогающие разработчикам устанавливать защитные ограничения для беспилотных автомобилей и другого автономного транспорта. В июне 2026 года компания представила Nvidia Halos for Robotics, расширив архитектуру безопасности на другие технологии физического ИИ.

Система предназначена для безопасного внедрения автономных мобильных роботов на складах, человекоподобных машин на фабриках и даже хирургических роботов.

«Теперь модели ИИ становятся достаточно мощными, а робототехническое оборудование — достаточно совершенным. Мы считаем, что следующим узким местом станет безопасность. Поэтому мы запустили Halos for Robotics, чтобы раскрыть возможности этих систем», — рассказал Ars руководитель экосистемы робототехники и периферийных вычислений Nvidia Амит Гоэл.

Ставка Nvidia на физический ИИ

Расширение Halos происходит на фоне роста бизнеса Nvidia в сфере физического ИИ. В марте 2026 года генеральный директор компании Дженсен Хуанг в подкасте All-In сообщил, что это направление уже приносит почти 10 млрд долларов годовой выручки. В 2025 году Хуанг начал называть физический ИИ второй по значимости категорией роста Nvidia.

Компания также напрямую инвестировала в несколько производителей роботов. Среди них — стартапы Agility Robotics и Figure AI, создающие человекоподобные машины, а также разработчики фундаментальных моделей для робототехники. Кроме того, Nvidia сотрудничает с китайской компанией Unitree, чтобы предоставить исследователям «открытый эталонный проект человекоподобного робота».

Как устроена система безопасности

Аппаратная часть Halos включает вычислительный модуль Nvidia IGX Thor для робототехники и промышленного применения. В нём предусмотрен независимый процессор, отвечающий за задачи, связанные с безопасностью.

«В контексте физического ИИ функциональная система и система безопасности должны работать на одном и том же чипе», — пояснил Гоэл.

На программном уровне операционная система Halos постоянно отслеживает состояние «каждого аппаратного блока» и «каждой программной библиотеки», чтобы быстро обнаруживать сбои. Критически важные для безопасности вычислительные задачи изолируются — это помогает избежать возможного вмешательства в их работу.

В комплект также входит Nvidia Holoscan Sensor Bridge. Этот компонент связывает данные датчиков с вычислениями, отвечающими за безопасность, и позволяет быстро выявлять повреждённую информацию. Его можно встроить в отдельные аппаратные элементы, например в микроконтроллер или программируемую пользователем вентильную матрицу.

Кроме того, Halos предлагает средства Nvidia для проверки роботов в виртуальных средах. Программа инспекционной лаборатории позволяет производителям и другим партнёрам быстро получать обратную связь по материалам, связанным с безопасностью и возникающим в процессе разработки роботов.

Перенос Halos с автономного транспорта на робототехнику потребовал учитывать множество разных определений безопасности. По словам Гоэла, требования к функциональной безопасности беспилотных автомобилей в целом остаются одинаковыми у разных автопроизводителей и в разных странах. Но риски, связанные с роботом-пылесосом в коридоре, заметно отличаются от угроз, которые может создавать роботизированный погрузчик с тяжёлым грузом на складской площадке.

«Нам пришлось переосмыслить систему и проделать большую фундаментальную работу, чтобы создать программируемую платформу. Она предоставляет разработчикам все необходимые возможности для определения собственных функций безопасности, но при этом не позволяет нарушить работу базовой инфраструктуры. Гибкость может обернуться потерей части контроля над всем технологическим стеком», — отметил Гоэл.

Настраиваемые функции безопасности необходимы и потому, что роботам приходится работать в сложных и разнообразных условиях.

«Если робот движется по проходу со скоростью шесть миль в час, его датчики не видят слепые зоны и не знают, что появится из-за угла. Поэтому перед поворотом роботы почти полностью останавливаются: на фабриках, складах и в больницах среда не структурирована, и что угодно может возникнуть откуда угодно», — сказал Голд.

Кто уже работает с Halos

Американский стартап Agility Robotics первым встроил Nvidia Halos в свою новейшую модель человекоподобного робота Digit 5. Машина должна безопасно работать рядом с людьми без изолированных рабочих зон и физических ограждений.

Благодаря системе Nvidia компания смогла разместить все необходимые датчики и оборудование безопасности внутри самого робота. Предыдущие версии Digit также полагались на внешние датчики, установленные вокруг рабочей зоны.

«Теперь робот буквально освобождён от привязи: система безопасности следует за ним повсюду. Он может работать в любой части фабрики или склада, и для каждой новой задачи не требуется создавать новую инфраструктуру», — заявил Гоэл.

Компания Boston Dynamics из Массачусетса также стала одним из первых партнёров программы сертификации безопасности Nvidia Halos. Она работает над единой платформой безопасности для роботов-собак Spot, колёсных роботов Stretch с большой механической рукой и человекоподобных Atlas. Последних могут начать внедрять на автомобильных заводах материнской компании Hyundai к 2028 году.

Среди других компаний, интегрирующих Nvidia Halos, — немецкая KION Group, использующая беспилотные погрузчики и другие автономные мобильные машины, а также южнокорейская LG. Она разрабатывает собственного человекоподобного робота на базе фундаментальной модели Nvidia Isaac GROOT.

Пока неизвестно, смогут ли человекоподобные роботы стать автономными универсальными работниками, способными выполнять практически любые человеческие задачи. При этом стремление США, Китая и Европы активнее внедрять роботов не ограничивается гуманоидными моделями: машины проходят испытания во множестве новых условий.

«Раньше роботы в основном находились на одной станции и выполняли одну задачу. В новую эпоху робототехники, когда универсальными становятся и конструкция, и навыки, роботам необходимо выполнять разные задачи в разных условиях. В реальном производстве это возможно только при повышении безопасности», — сказал Гоэл.