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title: "英偉達發佈 Halos 軟件，加速人形機器人商業化安全認證"
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description: "英偉達推出 Halos 安全軟件系統，脱胎於自動駕駛技術，賦予人形機器人實時環境感知與主動推理能力，打破” 檢測到人即停機或降速” 的安全邏輯。英偉達還宣佈創建專屬測試實驗室，有望幫助合作伙伴加快認證節奏，縮短產品從實驗室到客户現場的週期。"
datetime: "2026-06-22T15:20:44.000Z"
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# 英偉達發佈 Halos 軟件，加速人形機器人商業化安全認證

英偉達正將觸角從 AI 數據中心芯片延伸至人形機器人領域，試圖以軟件和硬件的組合方案，破解機器人與人類協同作業的核心安全難題。

英偉達週一宣佈推出 Halos 安全軟件系統，該系統脱胎於自動駕駛技術，旨在賦予人形機器人更強的環境感知與實時決策能力，使其能夠在人類身邊安全行動，乃至與人發生肢體接觸。

與此同時，英偉達還宣佈建立專屬安全測試實驗室，協助機器人廠商在申請監管認證前完成預檢和工程調試，直接打通商業化落地的關鍵環節。

根據巴克萊銀行預測，人形機器人市場規模到 2035 年將達到 2000 億美元。但當前安全系統的侷限性——即一旦檢測到人類靠近便強制停機或降速——嚴重製約了機器人的實際工作效率，也阻礙了人機協作場景的落地。

英偉達的方案若能有效解決這一痛點，將加速整個行業的商業化進程。該消息目前並未對股價產生明顯影響，截至發稿，英偉達盤中下跌 0.35%。

## **傳統安全模式不適用，人形機器人需要更高階方案**

現有工業機器人的安全邏輯較為簡單粗暴：將機器人圍入籠中隔離，或配備障礙物傳感器，一旦檢測到人類靠近即停機。英偉達產品管理高級總監 Amit Goel 表示，這套邏輯對於人形機器人而言遠遠不夠。

人形機器人的核心挑戰在於，它不能像傳統工業臂那樣依靠物理隔離來保障安全，而必須實時判斷周圍環境，識別哪些物體可以觸碰、施力，哪些不能。

Agility Robotics 首席技術官 Pras Velagapudi 指出，機器人也無法通過降低力量輸出來"繞開"安全問題——一台力量不足以完成實際工作的機器人，本身也失去了部署價值。

> "安全設計必須更加先進，因為你需要根據對環境的感知來推理哪些東西可以觸碰、移動或施力，而這些力量的量級不能過小。你不能通過讓機器人弱到只會輕輕碰一下人來回避問題，因為那樣的機器人也無法完成有用的工作。"

## **Halos 系統：軟硬件協同，構建實時感知底座**

英偉達的 Halos 軟件將作為操作系統運行於其 IGX Thor 硬件平台之上，為機器人提供安全感知的底層支撐。

Agility Robotics 旗下的人形機器人 Digit 是首批採用該方案的產品之一，該公司的機器人已被部署至豐田汽車在加拿大的製造工廠等客户現場。

Halos 系統的能力不止於機器人本體。英偉達表示，機器人還將接入外部傳感器網絡。以倉庫中的自動叉車為例，叉車可以調取倉庫內攝像頭的畫面，提前"看"到轉角處的情況，從而自主決定是保持全速前進還是減速規避碰撞。

這一架構的意義在於，安全決策從"被動停機"轉變為"主動推理"，機器人得以在與人協作的場景中保持連貫作業，例如向同事遞交物品或協助搬運重物。

## **自建認證實驗室，降低監管准入門檻**

除軟硬件方案外，英偉達還宣佈創建專屬測試實驗室，允許機器人制造商和客户在正式向監管機構申請認證之前，在該實驗室內完成安全測試。

英偉達工程師將提供預檢服務，並在必要時協助完成工程層面的調整優化。

這一舉措直接瞄準了人形機器人走向大規模商業化的核心障礙之一——監管認證流程耗時長、成本高。通過提前介入測試環節，英偉達有望幫助合作伙伴加快認證節奏，縮短產品從實驗室到客户現場的週期。

## **分階段落地，倉儲物流率先打開市場**

與自動駕駛汽車相比，人形機器人的安全約束更為複雜。自動駕駛車輛通常只需規避與人或物體的接觸，而人形機器人必須具備更高的靈活性和環境理解能力。儘管工程挑戰依然存在，但行業普遍認為可以分階段學習迭代。

Velagapudi 表示，當前人形機器人的部署重心在於結構化程度較高的倉儲與物流場景，該領域已具備數十億美元量級的可尋址市場。

此後，行業將依次向零售、醫療、建築等領域延伸，每個環節的難度遞增，但每個市場本身都足夠龐大，能夠支撐大規模機器人部署。家庭護理場景則將建立在工廠機器人積累的經驗之上，屆時再行推進。

英偉達及其硅谷同行正競相佈局機器人賽道，將其視為 AI 的下一個重大市場。科技高管們預測，機器人最終將演變為規模達數十億台設備的市場。

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