恩智浦携手英伟达推动机器人规模化应用

这些年，AI绝大多数时间都在数字世界里打转——分析数据、生成洞察、给出建议。但现在不一样了。随着机器人走进工厂、医院甚至公共场所，AI不仅要会“想”，还得会“看”、会“预判”、会“动”。这就是物理AI——把智能真正塞进现实世界的设备里。

这件事，光靠一家公司根本干不成。恩智浦与英伟达正在联手，为机器人打造一套统一的安全概念，并推出一套“设计安全”的策略。一个关键动作是：恩智浦已经加入了NVIDIA Halos for Robotics的合作伙伴生态——这是业界第一个专门面向机器人和物理AI的综合性功能安全系统。

不仅如此，恩智浦还加入了英伟达的Halos AI系统检验实验室。这个实验室是ANAB认证的物理AI功能安全项目，核心任务是帮合作伙伴为Halos集成方案准备第三方认证，认证机构包括了TÜV Rheinland、UL Solutions、TÜV SÜD、exida、SGS、CertX这些国际顶尖的机构。通过这个实验室，恩智浦的安全处理器能够更好地和AI算力形成互补，同时满足工业级、安全至上的NVIDIA IGX Thor平台在安全集成方面的所有假设和要求。

为什么安全决定物理AI的发展规模？

在物理世界里，智能系统必须在严格的延迟、功耗和可靠性限制下实时运行。系统得准确理解复杂的周围环境，即时响应，灵活应对各种不可预测的情况——不仅得准，还得稳。正因如此，安全才成了头等大事。要让机器人和人一起工作，安全是前提，没有这个前提，其他都免谈。

在受控的环境里保障安全相对简单——风险可以提前评估，机器人按程序规避就行。可一旦机器人跑到人群里自由活动，情况就完全不一样了。人的行为很难预测，风险必须实时评估、实时应对。在这种环境下，机器人必须值得信赖。每一个动作都得是可预测的，每一次交互都得是可信的。安全没法在系统建成后补上，必须从设计那一刻就融入进去。

如何确保机器人在公共场所安全运行？

在这个新的现实里，安全已经上升为系统层面的挑战，具体来说，取决于以下四个方面：

01 了解世界

安全行为的第一步，是准确的感知。机器人必须能感知并解读周围环境，同时了解自己所在的场景。这需要把“由内而外”的感知（机器人自己对世界的感受）和“由外而内”的感知（机器人和外部世界的交互方式）结合起来。

02 独立安全监测

在机器人身上引入独立的安全监测，相当于给它配了一个“安全监督员”，确保它的行为始终落在安全范围内，任何异常都能及早发现。这种监测应该分布在多个层级，各层级之间相互监督、相互稳定，从而消除单点故障，增强整体的韧性。

03 在实际环境中可信运行

物理世界里，时机就是一切。机器人不仅要做出正确的决策，还得在瞬间完成。这种智能需要近乎条件反射一样的响应速度，感知、处理、行动在紧密衔接的确定性闭环里完成，同时具备极低的延迟和极高的可靠性。

04 检验与认证就绪

安全必须能被验证、被证明。这就要求机器人系统在设计之初就具备接受检验、验证和认证的能力。这些环节是确保系统在承受压力或出现故障时仍能按预期运行的必要保障。一个没法验证的系统，很难让人真正信任。

如何为机器人构建信任与安全基础？

恩智浦提供了一系列可直接部署的集成解决方案，适用于基于NVIDIA Holoscan Sensor Bridge的机器人和人形机器人平台。这些方案构成了一个兼具可扩展性和安全性的平台，能支撑边缘侧的感知、运动控制和自主运行。

这些方案的背后，是恩智浦在任务关键型系统功能安全与信息安全领域长期积攒的技术专长。凭借超过10年的汽车信息安全经验，恩智浦提供了成熟可靠的构建模块，帮助汽车制造商确保未来车辆的功能安全和信息安全。同样的专长，也让恩智浦能在定义机器人应用的安全要求和解决方案时，扮演战略性的角色。

功能安全的实现，依赖于功能安全组件与安全IP的有机结合，再通过系统级的安全特性加以增强。内置的冗余设计可以防止单一故障引发危险行为，而“检查方-执行方”的监督模式把动作执行和监测分开，确保安全不依赖任何一个单独的组件。

这套理念背后，是经过大规模验证和实际部署的丰富经验。恩智浦在功能安全解决方案领域已经积累了超过13年的经验，拥有700多名通过TÜV SÜD认证的ISO 26262安全工程师，170多名通过TÜV SÜD认证的IEC 61508安全工程师，目前已有100多种符合安全要求的硬件组件和24种软件组件投入量产。这些实力，显著增强了恩智浦为下一代机器人平台定义和实现安全解决方案的能力。

这一技术优势，和英伟达Halos AI系统检验实验室的方向高度契合——这个实验室同样致力于帮助合作伙伴为TÜV SÜD认证做准备。这进一步体现了恩智浦和英伟达在合作中对可验证、符合标准的安全体系的共同承诺。

为了防范潜在的网络攻击，平台提供了基于安全芯片和EdgeLock安全区域的可扩展硬件安全机制。这些机制能随着时间的推移不断演进，应对不断变化的网络威胁形势。比如，平台支持EdgeLock 2GO生命周期更新，把AI融入信息安全机制，还已经具备了实施后量子加密技术（PQC）的能力。

为了简化安全机器人系统的开发流程，恩智浦通过SafeAssure计划提供功能安全、可靠性和信息安全方面的支持。这些机器人解决方案同样符合SIL 2和SIL 3等相关的认证标准要求，能帮助客户证明产品的安全性、建立信任。

构建信任，推动机器人规模化应用

机器人的规模化应用，离不开具备卓越能力、同时又安全、可信、适应现实世界的系统。在物理AI领域，信任不是随时间慢慢积累起来的，而是源于一种确定性——哪怕出了问题，也能预判结果。安全必须从设计之初就扎根在系统里，在部署之前得到充分的验证。功能安全、信息安全、验证，这三个环节协同发力，才能推动规模化应用。

这就是恩智浦正在构建的基石——让机器人系统能够走出受控环境，以更充足的信心迈向更广泛的现实应用场景。