當地時間 2026 年 6 月 10 日，NVIDIA 在官方部落格詳細介紹了面向 Robotaxi（自動駕駛計程車）的安全基礎平台「Halos OS」[1]。其核心設計理念是：安全必須從作業系統的底層開始打造，而不是事後外掛。同時在 GTC Taipei 上，NVIDIA 也宣布了與 Uber、鴻海（Foxconn）、VinFast 等企業的多項新合作，將基於其平台的 Robotaxi 推向世界各地[1]。
世界各地陸續啟動的 Robotaxi 計畫
App 顯示「您的車已抵達」，上車後駕駛座上卻空無一人。在已經營運 Robotaxi 服務的數十座城市，這樣的景象早已是日常[1]。產業已跨越原型驗證階段、進入商業營運，GTC Taipei 上發表的多項合作正反映出部署腳步的加快[1]。
主要合作內容如下：Uber 與 Autobrains 將在德國慕尼黑，基於 NVIDIA DRIVE Hyperion 平台啟動 Robotaxi 計畫。鴻海擴大與 NVIDIA 的合作，結合自身服務與 DRIVE Hyperion，在台灣快速整合並規模化部署 Robotaxi 車隊。越南 VinFast 與 Autobrains 合作，計畫將基於 DRIVE Hyperion 的 Level 4 車輛投入東南亞市場。此外，沙烏地阿拉伯的 HUMAIN 正推動搭載 DRIVE Hyperion 的 Robotaxi 在中東上路，平台的版圖正擴展至全球規模[1]。
安全不能「事後補強」 必須同時解決 4 大課題
關於 Level 4 自動駕駛的討論，往往聚焦在車輛能感知什麼、如何決策。但 NVIDIA 指出，監管機關與認證機構要求的遠不止於此：必須證明整個系統運作可靠、故障在擴大之前就被隔離，且系統絕不會超出設計邊界運作[1]。
在此前提下，NVIDIA 認為 Robotaxi 的安全需要同時解決 4 大課題：可通過安全認證的作業系統、安全且標準化的硬體與軟體介面、在可驗證的護欄內運作的 AI，以及車輛上路前的大規模驗證[1]。作為 NVIDIA 全端安全系統「NVIDIA Halos」一部分提供的 Halos OS，正是為回應這些課題、構築於 DRIVE Hyperion 之上的量產級安全基礎平台[1]。
Halos OS 由 3 個層級組成。位於基底的「Halos Core」是新一代的 NVIDIA DriveOS，符合車用功能安全標準 ISO 26262 的 ASIL D 等級。透過 Hypervisor（一種專門的虛擬化軟體層）隔離安全關鍵功能，確保故障不會波及車輛控制。其中還包含通過安全認證的 CUDA 與 TensorRT 支援，以及用於車載大型語言模型高效能推論的開源框架「TensorRT Edge-LLM」[1]。
其上的「Halos SDK」是標準化的中介軟體層，用來處理攝影機、雷達、光達等格式與更新頻率各異的感測器資料。其感測器抽象層讓新增或更換感測器時不會牽動應用程式程式碼，並提供安全關鍵軟體所需的執行環境元件：確定性排程器、零複製的行程間通訊、完善的系統錯誤處理框架等[1]。
最上層的「Halos Applications」是為 AI 提供安全護欄的層級。它由可定義行為邊界的確定性規則功能組成，包含自動緊急煞車、車道偏離警示、盲點偵測等功能的 NVIDIA DRIVE 主動安全堆疊。這一層也可與高度要求可解釋性的端到端 AI 模型搭配使用，例如透過思維鏈（chain-of-thought）推理持續評估路況的開放模型系列「NVIDIA Alpamayo」[1]。
雲端開發與驗證基礎設施「Halos Infra」
除了車輛端，NVIDIA 也提供雲端的驗證基礎設施。「Halos Infra」是用於大規模進行自動駕駛 AI 訓練、模擬與驗證的開發基礎設施，也是最近發布的「Halos 安全評估框架（SEF）」的基礎。SEF 提供建立可信安全論證（Safety Case）所需的工具與指南，涵蓋從 Level 2 駕駛輔助到 Level 4 Robotaxi，背後則是 NVIDIA Halos OS 中累積的 330 多篇研究論文與 1,000 項專利[1]。
Halos Infra 運行於 NVIDIA 的三電腦自動駕駛方案之上：在資料中心訓練 AI 堆疊的 NVIDIA DGX 系統、在 NVIDIA OVX 系統上進行模擬與合成資料生成的 NVIDIA Omniverse，以及在車內即時處理感測器資料並執行安全功能的車載電腦 NVIDIA AGX。從訓練、模擬到車內推論，Halos OS 涵蓋了完整的開發生命週期[1]。
總結
Halos OS 是以單一技術堆疊回應 4 大課題——通過認證的 OS 基礎、標準化介面、AI 護欄與大規模驗證——的 Robotaxi 安全基礎平台[1]。Uber、鴻海、VinFast、HUMAIN 等企業的採用持續擴大，部署正從慕尼黑延伸到台灣、東南亞與中東。這種從底層打造安全的基礎平台，很可能將左右 Robotaxi 普及的速度。
