值得關注的技術影響：安全架構與物流部署

安全瓶頸：NVIDIA Halos 機器人解決方案

隨著類人型機器人與自主移動機器人（AMR）走出實驗室，進入非結構化環境並與人類工作者並肩作業，傳統的安全機制已不再足夠。物理人工智慧（Physical AI）規模化發展的主要限制，從來不是智慧層面，而是功能安全認證。[1]

為解決此問題，NVIDIA 推出了「Halos for Robotics」，這是業界首個專為實體 AI 設計的全堆疊、全方位安全系統。Halos 基於超過 18,000 工程年（engineering years）的自動駕駛車輛（AV）安全開發經驗，將 AI 運算與安全整合至單一平台。[1]

該架構涵蓋三個關鍵層級。其基礎依賴於 NVIDIA IGX Thor 工業級 AI 運算模組以及 NVIDIA Holoscan 感測器橋接器 (HSB)。 IGX Thor 配備專用的 IEC 61508 SIL 3 級「安全島」（Safety Island），該模組與主運算域在物理上相互隔離，並擁有超過 22,000 項安全機制提供診斷覆蓋。 [1] 基於此基礎，Halos OS 是一款運行於 IGX Thor 上的安全軟體堆疊，其中包含用於開發安全應用程式的 Halos Core，以及諸如「由外而內安全藍圖」（Outside-In Safety Blueprint）等藍圖——該藍圖利用外部工作現場攝影機來動態控制機器人行為。 [1] 第三層是 NVIDIA Halos AI 系統檢驗實驗室，這是一項經 ANAB 認證的計畫，旨在協助合作夥伴為符合 IEC 61508 和 ISO 13849 等嚴格標準的第三方認證做好準備。[2]

人形機器人 Digit 的製造商 Agility Robotics，是首家將 IGX Thor 與 Halos Core 整合至其專有安全人體偵測系統的企業。Digit 目前已於亞馬遜、GXO、舍弗勒（Schaeffler）及豐田汽車加拿大製造公司進行商業部署。此項合作標誌著產業的重要轉變

從臨時性、專有化的安全實作，邁向共享、國際公認且符合標準的基礎架構。[2]

從實驗室演示到物流流程規劃：BMW 的圖 03

隨著安全架構日趨成熟，類人型機器人的物理能力也同步邁向更複雜、更具動態性的任務。在車身廠區進行為期 11 個月的 Figure 02 機器人試點計畫後，BMW 集團現正於南卡羅來納州的斯帕坦堡工廠部署新一代的 Figure 03 機器人。[3]

Figure 02 的試點計畫證實了人形機器人在高度結構化任務（即插入鈑金零件進行焊接）中的可行性。 在超過 1,250 小時的運行時間內，該機器人處理了逾 90,000 件零件，運作模式為週一至週五，每日 10 小時輪班制，目標循環時間為每批次 84 秒，並以零人工干預為目標。[4]

Figure 03 的新部署代表著複雜度上的重大飛躍。Figure 03 被指派負責物流排序工作。送達的零組件以較大的容器裝載，且未經分類。 機器人必須揀選這些零組件，並依照車輛組裝所需的精確順序，將其分揀至排序推車中。這項「按序剛好」的應用需要先進的感知能力、靈巧度以及即時決策能力，已超越單純的重複性動作，邁向動態、基於流程的物料搬運。[3]

為實現此目標，圖 03 導入了數項關鍵的硬體升級。該機器人配備了改良的手部結構，裝有觸覺感測器和掌心攝影機，以處理多樣且未經分類的零件。其重新設計的手腕電子系統移除了配電板和動態佈線，使每個手腕馬達控制器都能直接與主電腦通訊，從而解決了圖 02 試點計畫中識別出的主要故障點。 無線充電

提升了可用性，而音訊功能則使語音對語音通訊成為可能。[3] [4]

NVIDIA Halos 等標準化安全架構的融合，以及如圖 03 所示的複雜序列機器人成功部署，標誌著人形機器人技術已告別「噱頭階段」。研究重點已從證明人形機器人能夠行走和抓取，果斷地轉向證明它們能夠在現有工業工作流程中，以大規模、安全、可靠且經濟的方式運作。

主要參考來源

1. 《深入解析 NVIDIA Halos for Robotics：專為物理人工智慧打造的全堆疊功能安全系統》。NVIDIA 技術部落格。2026 年 6 月 22 日。

2. NVIDIA 宣布推出 Halos for Robotics，業界首個針對實體人工智慧的全堆疊安全系統。NVIDIA 新聞中心。2026 年 6 月 22 日。

3. 寶馬集團透過斯帕坦堡的 Figure 03 專案，推動實體 AI 在生產線上的應用。寶馬集團全球新聞中心。2026 年 6 月 25 日。

4. 寶馬在斯帕坦堡物流環節部署 Figure 03 類人型機器人。Humanoid.guide。2026年6月27日。

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