NVIDIA на конференції Automate 2026 у Чикаго представила Halos for Robotics — повний стек систем безпеки для робототехніки, що охоплює чіпи, датчики, операційну систему та сертифікацію безпеки. Ця система інтегрує понад 18 600 інженерних років досвіду NVIDIA у галузі автономного транспорту та 7 мільйонів рядків перевіреного коду, забезпечуючи єдину архітектуру безпеки для автономних роботів. На даний момент до екосистеми приєдналися 43 партнери, зокрема Agility, Boston Dynamics та Hesai, причому Agility вже інтегрувала Halos у робота Digit і впровадила його на заводах, зокрема в Amazon. Випуск Halos означає, що NVIDIA завершила останній елемент своєї повної екосистеми для робототехніки — від навчання, симуляції та моделей до сертифікації безпеки.

Автор статті, джерело: Quantum Bit

NVIDIA не виробляє роботів, але допоможе компаніям, що займаються ембодіментом, створювати якісних роботів (doge)

Щойно, на конференції Automate 2026 у Чикаго, NVIDIA представила Halos for Robotics—

Повна стекова система безпеки роботів, що охоплює чіпи, датчики, операційні системи та сертифікацію безпеки.

Головна особливість Halos полягає в тому, що вона переносить досвід NVIDIA з більш ніж 18 600 інженерно-річних годин безпеки та 7 мільйонів перевірених рядків коду, накопичених у сфері автономного вождення, на ринок робототехніки, забезпечуючи єдину архітектуру безпеки для автономних роботів.

З ним компанії-робототехніки більше не повинні створювати колесо з нуля — достатньо підключитися та використовувати. Ще важливіше, що основна безпекова архітектура Halos вже відкрита для громадськості.

Можна сказати, що якщо Tesla у розробці ембоді-інтелекту дотримується підходу iOS — виробляє роботів та забезпечує безпеку самостійно, то NVIDIA обрала підхід Android, відкривши свою платформу безпеки для всіх.

Варто зазначити, що до екосистеми Halos вже приєдналося багато компаній, ставши першими партнерами, зокрема компанії з робототехніки Agility, Boston Dynamics, виробник лідарів Hesai, компанія з безпекових роботів FORT Robotics тощо. Загальна екосистема вже розширилася до 43 і більше компаній.

При цьому Agility вже першою взялася за «креветку», інтегрувавши Halos у свої роботи Digit, які працюють з ліцензією на заводах Amazon, GXO та Toyota.

На відео цей робот у безпековому жилеті рухається між конвеєрними стрічками заводу, виконуючи реальні завдання з переміщення та логістики.

Від чіпа до програмного забезпечення, безпека на трьох рівнях

А що це за нова система безпеки Halos?

Згідно з архітектурою NVIDIA, Halos можна розділити на чотири рівні: безпека платформи, безпечна операційна система、 безпека алгоритмів та безпека екосистеми.

Ці чотири рівні насправді відповідають чотирьом вимірам однієї й тієї ж проблеми —

Чотири джерела помилок, коли роботи працюють у реальному світі: апаратне забезпечення, програмні системи, прийняття рішень моделлю та зовнішня аутентифікація та екосистема.

Спочатку безпека платформи — потрібно забезпечити, щоб базове обладнання не виходило з-під контролю.

NVIDIA представила IGX Thor — платформу AI для робототехніки та промислових застосувань.

Він має вбудований окремий «безпечний острів» з окремим процесором, I/O, живленням і годинником, фізично ізольований від основної обчислювальної системи.

Навіть якщо головна система ШІ збоїть, перезавантажиться або працюватиме неправильно, острів безпеки зможе самостійно виконувати ключові функції, такі як аварійне гальмування.

Це трохи схоже на аварійну систему літака, яка залишається в роботі і бере під контроль, коли головна система виходить з ладу.

На тому ж рівні є Holoscan Sensor Bridge, який вирішує ще одну ключову проблему: затримки та неспівпадіння, викликані гетерогенністю сенсорів.

Роботи зазвичай оснащені одночасно лазерним лідаром, глибинними камерами, ІМУ, датчиками моменту сили тощо, але ці пристрої виготовлені різними виробниками і працюють за різними протоколами.

Якщо дані потрібно обробляти у кілька етапів, можна пропустити вікно безпеки за декілька десятків мілісекунд.

Функція Sensor Bridge — це об’єднання всіх даних датчиків у безпечній обчислювальній області для забезпечення синхронної обробки з низькою затримкою та досягнення рівня безпеки SIL 2.

Другий рівень: безпечна операційна система, яка вирішує питання «чи може сама система зробити помилку»

Якщо перший рівень відповідає за те, щоб «обладнання не зламалося», то цей рівень відповідає за те, щоб «система не розпалася».

Halos OS працює на IGX Thor, з основою Halos Core, і підтримує два режими: чистий Linux або змішана архітектура Linux + QNX.

У останньому випадку NVIDIA за допомогою гіпервізора розділяє систему на два ізольовані домени: Linux відповідає за обчислення та додатки AI, а QNX — за безпечні критичні завдання. Обидва працюють повністю ізольовано.

Це означає, що навіть якщо виникне аномалія на рівні додатків ШІ, логіка безпеки не буде вплинута. Цей рівень додає додаткову «програмну ізоляційну стіну» поза «апаратним островом безпеки».

Над цим розташований модуль безпеки, найбільш типовим прикладом якого є Outside-In Safety Blueprint.

Його ідея полягає в тому, щоб не тільки дозволити роботу бачити світ самостійно, а й додати зовнішній погляд.

Наприклад, встановлення камер на стелі заводу, де незалежний ШІ спостерігає за поведінкою роботів з боку третьої сторони.

У конкретній сценарії, коли автономний підйомник працює всередині причепа, вбудовані сенсори можуть неправильно визначати межі простору, що призводить до частих різких зупинок.

Система Outside-In може працювати з більшою ефективністю, коли середовище вважається безпечним, і негайно бере під контроль, якщо хтось потрапляє в небезпечну зону.

Цю функцію вже доступно для розробників у вигляді відкритого коду.

Третій рівень: алгоритмічна безпека, вирішення питання «чи може сама ШІ приймати неправильні рішення»

Два нижчі рівні забезпечують «надійність системи», але справжній ризик робота походить із вищого рівня — з самого моделю.

Незалежно від VLA (візуально-мовної моделі дій) чи VLM (візуально-мовної моделі), їхні рішення можуть бути помилковими.

Наприклад, картонна коробка може бути неправильно визначена як людина, або людина — як перешкода. Такі помилки не є збоями системи, а є «помилками розуміння».

Метою цього рівня безпеки алгоритмів є оцінка та обмеження безпечної поведінки моделі у фізичному світі, щоб забезпечити, що помилки не перетворюються на небезпечні дії.

Четвертий рівень: безпека екосистеми, вирішення питань «хто сертифікує, хто відповідає»

Найвищий рівень — це безпека екосистеми, яка забезпечує перетворення всієї системи на «галузевий стандарт».

NVIDIA створила лабораторію з інспекції систем Halos AI та отримала перший у світі сертифікат ISO/IEC 17020 у сфері фізичного штучного інтелекту. Результати її перевірок визнані такими органами з сертифікації, як TÜV Rheinland, TÜV SÜD, UL Solutions, SGS, exida та CertX.

Це означає, що компанії-робототехніки можуть спочатку пройти попередню перевірку у NVIDIA, а потім — офіційний процес сертифікації, що значно зменшує час і витрати.

Раніше цей етап був фрагментованим: сенсори, контролери та візуальні системи мали окремі сертифікації та стандарти, і компаніям доводилося збирати їх самостійно та проходити повторну сертифікацію.

А Halos вперше об’єднав у єдиній системі процес від чіпа, системи, моделі до сертифікації.

Чому роботу потрібна система «безпеки»?

Вірно, багато друзів, побачивши цю новину, виникне схоже запитання:

Чому, коли промислові роботи вже успішно використовувалися десятиліттями, Nvidia саме у 2026 році спеціально випустила систему безпеки для роботів?

Причина проста: зараз роботи з тілесною інтелігентністю переходять з лабораторій до реальних промислових застосувань.

Раніше промислові роботи були закріплені в межах робочої станції, їхні траєкторії руху програмувалися заздалегідь, а людина і машина були відокремлені огорожами, і безпека залежала від фізичних кордонів.

Але зараз нове покоління роботів починає потрапляти на заводи, склади та навіть офіси, спільно з людьми.

Тим часом їх не більше керують фіксовані правила, а ембоді-базові моделі, розподілені сенсори та системи прийняття рішень у реальному часі.

Це призводить до зміни: роботи більше не є «детермінованими виконавцями», а перетворюються на «агенти з невизначеністю».

Навіть у таких високо структурованих середовищах, як заводи, співпраця між різними роботами, потік матеріалів, зміни розташування виробничих ліній та часткова незримість оточуючого середовища постійно вводять нові змінні ризику.

Це робить поняття «безпеки» не просто питанням механічної ізоляції, а системною проблемою.

Щодо необхідності безпеки для роботів у фабриках, генеральний директор Agility Пеггі Джонсон також зазначила:

Для масштабного створення цінності людиноподібними роботами безпека повинна бути вбудована в робота та підтверджена на рівні всієї системи. Це не варіант, а передумова для введення людиноподібних роботів у промислові процеси.

Глибше йде думка Deepu Talla, віце-президента з робототехніки та крайового ІІ компанії NVIDIA:

Якщо роботів потрібно масштабувати для впровадження на заводах, складах та в логістичних середовищах, галузі потрібна єдина архітектура безпеки.

Іншими словами, проблеми, з якими сьогодні стикається робототехнічна галузь, схожі на ті, що виникали у галузі автономного транспорту понад десять років тому — моделі стають все розумнішими, але те, що вирішує, чи можна їх реалізувати, часто не сама модель, а безпека.

А Halos — це саме відповідь NVIDIA.

Повна стек-система NVIDIA доповнює останній шматок пазлу

В кінцевому підсумку, повноцінна стратегія NVIDIA у сфері робототехніки вже сформувалася.

Якщо розглянути цю систему окремо, її можна умовно поділити на чотири рівні: навчання, симуляція, модель та висновок.

Isaac Sim відповідає за симуляційне навчання, дозволяючи роботам вивчати взаємодію зі світом у віртуальному середовищі;

GR00T надає базову модель, щоб роботи розуміли команди, визначали середовище та генерували дії;

Cosmos створює світову модель для передбачення еволюції фізичного світу при різних діях;

Jetson Thor відповідає за крайове висновування, реалізовуючи ці можливості безпосередньо на роботі.

Від навчання до симуляції, від моделі до розгортання висновків — кожен рівень технологічного ланцюжка охоплений продуктами NVIDIA.

А зараз Halos додає останній шматок пазлу: безпеку та доступ.

Після завершення цього процесу робот майже повністю вбудовується в цей технічний стек.

Якщо змінити будь-який інший рівень (зокрема систему безпеки та автентифікації), це означатиме проходження процесу верифікації знову, і час і витрати знову стануть втраченими.

Отже, ситуація стала дуже ясною: NVIDIA не виробляє роботів, але вже залишила свої інтерфейси на кожному рівні — від кремнію до симуляції, від моделей до сертифікації безпеки.

Це не просто «допоможе вам створити бота», а скоріше визначає—

Як створити робота.