提到無人駕駛計程車 Robotaxi，大家最關心的肯定不是它開得有多快，而是它到底安不安全。最近 NVIDIA 發布了一項重磅消息，透過 OpenUSD 框架與全新的 NVIDIA Halos 安全系統，試圖為物理 AI 與自動駕駛建立一套如同金鐘罩般的安全體系。這次的技術更新，不僅是軟體代碼的躍進，更是為未來十年全球交通安全性定下了統一的「建築規範」。
在設計與架構層面，NVIDIA 這次推動的 OpenUSD 核心規範 1.0，可以被視為自動駕駛世界的「通用底盤」。以往不同廠家、不同系統之間的數據互不兼容，就像不同品牌的零件無法互換一樣。現在 OpenUSD 定義了標準的數據類型與文件格式，讓開發者能在一個統一且互操作的管線中，構建高保真的虛擬城市。這種「數位孿生」的設計美學，讓我們能將現實世界的複雜場景，完美地還原到電腦模擬中。透過這些 SimReady 的 3D 資源，每一根電線桿、每一條行車線，都具備了精確的物理幾何與材質屬性，為 AI 提供了一個極其寫實的預演舞台。
AI 的學習環境與數據處理流程，NVIDIA 的 Cosmos 世界基礎模型扮演了關鍵角色。這套系統能在仿真場景中自動生成各種極端的氣候、光照和地形條件。想像一下，當 Robotaxi 在虛擬世界中行駛時，系統可以瞬間切換成暴雨、大霧或黑夜，甚至模擬出罕見的突發路況，讓 AI 在實際上路前，就已經在數位世界中經歷過無數次的生死關頭。這種高度擬真的感官反饋與感測器模擬，讓 AI 不再只是生硬地運算，而是學會了如何像人類駕駛一樣，在不可預測的環境中進行邏輯推理。
那套累積了超過 15,000 個研發人年的 NVIDIA Halos 綜合安全系統。這不僅僅是一個軟體包，它涵蓋了從晶片底層到雲端部署的全方位保護。Halos 為自動駕駛堆疊、感測器平台提供了像賽車防滾籠一樣堅固的安全護欄。為了確保這套「心臟」真的經得起考驗，NVIDIA 還成立了獲得正式認可的 Halos AI 系統檢測實驗室，連 Bosch、Nuro 和 Wayve 這些業界巨頭都率先加入參與。這就像是為自動駕駛界設立了一個最嚴苛的認證中心，確保每一台跑上街頭的 Robotaxi，背後都有一套經過科學驗證、公正客觀的安全背書。
對於一般乘客來說，這解決了信任問題，讓我們知道 AI 並非在實驗室裡空談，而是經過了數億公里的虛擬與現實數據驗證。對於車廠與開發者而言，OpenUSD 縮短了研發週期，讓不同團隊能共享資源，不再需要閉門造車。而從城市管理者的角度來看，這套標準化的安全框架，為未來自動駕駛法規的制定提供了一個科學的參考基礎，大幅降低了新技術落地的社會成本。
看著這些技術從實驗室走向現實街頭，我心裡有一種既興奮又感概的深度體會。以前我們試車是講手感、講回饋，現在我們討論的是數據對齊與物理仿真。很多人問我，Teddy，你真的敢放手讓電腦開車嗎？我的看法是，人類駕駛會疲勞、會分心，但 NVIDIA 這套系統最迷人的地方在於它「永不鬆懈」。它用 OpenUSD 建立了一個完美的虛擬世界，再用 Halos 築起一道防護牆。雖然目前這還是極高端的科技競技場，但這種對「絕對安全」的病態執著，正是我們在追求未來交通理想時最需要的態度。科技可以很冰冷，但當它能保障每一個家庭的出入平安時，它就有了溫度。