自动驾驶出租车安全须内生而非事后加装

编辑：唐子衿

图片：顾衍礼

排版：方锦书

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一辆汽车停靠路边，打车应用提示“您的车辆已到达”，而驾驶位上无人值守。对于生活在多个已开通 Robotaxi（自动驾驶出租车）服务城市的用户而言，这已不再是概念展示，而是正在发生的出行现实。

从行业发展节奏看，Robotaxi 正从原型验证迈向商业运营阶段，围绕量产部署的生态协同也在持续加速。在 NVIDIA GTC Taipei 上，多项最新合作集中释放出一个清晰信号：全球 Robotaxi 项目正在由单点试验，进一步转向更大范围的落地推进。

在最新公布的合作中，Uber 与 Autobrains 将在慕尼黑启动一项 Robotaxi 项目。该项目基于 NVIDIA DRIVE Hyperion 平台，并结合 Autobrains 的 agentic AI 能力，以支持一个更具扩展潜力的运营系统。

富士康也在扩大与 NVIDIA 的合作，计划将自身的服务能力与 NVIDIA DRIVE Hyperion 相结合，加快 Robotaxi 车队的整合与部署。与此同时，VinFast 正与 Autobrains 合作，推动基于 DRIVE Hyperion 的 L4 自动驾驶车辆进入东南亚市场。另一方面，HUMAIN 计划在沙特阿拉伯推进基于 DRIVE Hyperion 的 Robotaxi 项目，进一步扩大该平台在中东地区的应用覆盖范围。

从产业视角看，这些动作的意义不止于新增合作名单。更重要的是，Robotaxi 的底层平台、整车集成、运营体系与区域化部署正在形成更加清晰的分工结构，说明行业竞争正从“谁先做出 demo”，转向“谁能更快形成可复制、可扩展的商业化能力”。

随着 Robotaxi 加速走向规模化部署，安全能力正在成为监管、认证机构和开发者共同关注的核心议题。围绕 L4 级自动驾驶的讨论，通常聚焦于车辆是否具备足够准确的感知能力、决策能力，以及应对复杂突发情况的能力。

这些问题当然重要，而且行业也在持续取得进展。但对真正面向公开道路和商业运营的 Robotaxi 而言，仅有感知与决策能力并不足够。监管更关注的是，整套系统能否在长期运行中保持可靠，能否在故障升级前完成隔离，能否始终运行在设计边界之内。

换言之，Robotaxi 的安全不是单一模型或单一模块的问题，而是一个覆盖软件、硬件、AI 约束和验证体系的系统工程。

要实现真正可落地的 Robotaxi 安全体系，行业需要同时解决四个关键问题：一是可通过安全认证的操作系统；二是安全且标准化的软硬件接口；三是运行在可验证安全边界内的 AI；四是在车辆进入公开道路前完成大规模验证。

为应对这些挑战，先前推出的 NVIDIA Halos Operating System（Halos OS）提供了一个统一、面向量产的安全基础。作为 NVIDIA Halos 全栈安全系统的一部分，Halos OS 基于 NVIDIA DRIVE Hyperion 构建，旨在为 AI 驱动车辆提供可用于量产的安全软件基础。

在基础能力层，Halos Core 提供了可认证的操作系统基础，符合 ISO 26262 ASIL D 标准，并包含经过安全认证的 NVIDIA CUDA 和 TensorRT 支持。与此同时，它还提供开源的 TensorRT Edge-LLM 框架，用于实现高性能大语言模型推理。

对于自动驾驶产业而言，这类能力的价值在于，它让高算力 AI 模型与车规级安全要求之间建立起更明确的衔接路径。尤其在端到端模型和车端推理需求不断提升的背景下，底层系统是否具备认证基础，正成为影响量产推进的重要因素。

一辆 Robotaxi 往往需要集成摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多种传感器，而这些传感器的数据格式、传输速率和接口方式并不统一。如果缺少标准化中间层，每次硬件变更都可能迫使开发团队重新调整整套集成流程，显著增加开发和维护成本。

Halos SDK 的作用，正是降低这种系统复杂度。其传感器抽象层将自动驾驶软件栈与具体传感器驱动解耦，使得新增或替换传感器时，不必连带修改大量应用代码；车辆抽象层则通过统一接口，将自动驾驶软件栈与整车其他系统连接起来。

在此基础上，Halos SDK 还提供了一系列面向安全关键软件的运行时能力，包括确定性应用级调度器，以保证时序可预测；零拷贝进程间通信机制，以减少数据传输延迟；完整的系统级错误处理框架；以及稳健的场景数据记录器。这些能力共同构成了高可靠、低延迟车载应用的工程基础。

对于关注 Robotaxi 和具身智能量产化的产业读者而言，这类中间层能力的重要性在于，它决定了系统能否从“能跑起来”走向“能稳定复制”。这也是自动驾驶从实验室技术走向车队运营时必须跨过的一道门槛。

AI 模型可以在很多驾驶任务中接近人类驾驶表现，但在监管视角下，性能表现本身并不等同于安全。面向 Robotaxi 这类高等级自动驾驶场景，AI 系统还需要具备更高的可解释性与透明度。

在 Halos Applications 层，Halos OS 可以与端到端 AI 模型结合使用，同时强调推理过程的可解释性与可验证性。这其中包括 NVIDIA 为自动驾驶开发推出的开源 Alpamayo 模型家族。该模型支持思维链推理，能够持续评估道路环境、规划下一步行动，并根据不断变化的条件进行调整。

这意味着，自动驾驶 AI 的演进方向正在从“单次识别和响应”走向“连续评估、规划与适配”。对产业落地而言，这不仅关系到车辆在复杂场景下的表现，也关系到系统是否更容易被验证、被调试和被纳入安全框架之中。

在自动驾驶商业化过程中，验证能力是另一个决定成败的关键环节。只有在车辆进入公开道路前，完成足够规模的训练、仿真与验证，Robotaxi 才具备更高可信度的部署基础。

Halos Infra 是 NVIDIA 基于云的开发基础设施，用于支持自动驾驶所需的大规模训练、仿真与验证。基于这一基础设施，NVIDIA 进一步推出了 Halos Safety Evaluation Framework（SEF），为从 L2 驾驶辅助到 L4 Robotaxi 的安全保障提供工具和方法指导。

据介绍，SEF 融合了 NVIDIA Halos OS 体系内超过 330 篇研究论文和 1,000 项专利成果。这一框架的意义在于，它试图把安全验证从分散的工程动作，提升为一套更系统、可复用的评估方法。

在基础设施层面，Halos Infra 运行于 NVIDIA 的“三计算机”自动驾驶方案之上，覆盖从训练到仿真再到车端运行的完整链路。

其中，NVIDIA DGX 系统负责在数据中心训练 AI 软件栈；基于 NVIDIA OVX 系统的 NVIDIA Omniverse 用于仿真和合成数据生成；车端则由 NVIDIA AGX 车载计算平台承担实时传感器处理与安全相关任务。

借助这一架构，Halos OS 得以贯穿自动驾驶开发全生命周期——从 Halos Infra 中的训练与仿真，到车辆上的实时推理与执行，形成统一的软件与安全闭环。

综合此次一系列合作与技术发布可以看到，Robotaxi 行业正在出现一个更鲜明的趋势：竞争焦点正从单车能力展示，转向平台化、标准化和规模化部署能力。

无论是 DRIVE Hyperion 在不同区域项目中的加速应用，还是 Halos OS 对安全认证、标准接口、AI 护栏和大规模验证的系统化覆盖，背后都指向同一个问题——自动驾驶如何真正走出实验室，成为可运营、可扩展、可持续迭代的产业能力。

对于中国机器人和自动驾驶产业链而言，这类进展也具有明确的参照价值。它提醒行业，未来决定商业化速度的，不只是单点算法突破，更是软硬件协同、验证体系、系统工程能力以及量产交付效率。谁能把 demo 进一步打磨成标准化产品和可复制的运营系统，谁就更有机会在下一阶段竞争中占据主动。

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