作為 Halos AI 系統檢測實驗室的軟件工具合作伙伴，Qt Group 正為構建物理AI系統的制造商提供基于Axivion for CUDA 的安全自動化檢測方案。
芬蘭埃斯波2026年3月17日 /美通社/ -- 在3月16日的NVIDIA GTC 2026 上，Qt Group（Nasdaq Helsinki：QTCOM）宣布已成為 NVIDIA Halos AI 系統檢測實驗室的最新成員之一。英偉達作為全球首家建立獲得 ANAB（美國國家認可委員會，ANSI National Accreditation Board）認可的 AI 系統檢測實驗室的企業，將功能安全、網絡安全、AI與法規要求整合為統一的安全框架。
Qt Group 加入 NVIDIA Halos 認證計劃，加速物理AI的安全自動化
加入 NVIDIA Halos AI 系統檢測實驗室，彰顯了Qt Group 致力于使Axivion 成為該框架內用于檢測 GPU 軟件是否符合安全標準的首選工具。目前，Axivion 是唯一專門檢測 CUDA C++ 擴展的工具。
NVIDIA Halos 是面向物理AI的全棧式綜合安全系統，它實現了車輛與機器人架構的安全要素與AI模型的統一。該系統包含硬件與軟件組件、工具、模型以及設計原則，通過整合這些要素來保障基于AI的端到端自動駕駛與機器人技術棧的安全。它為物理AI系統的制造商與監管機構提供了結構化驗證途徑，確保產品具備大規模部署的可信度。Halos AI 系統檢測實驗室將基于系統級文檔進行審核并簽發認證。此前，為復雜 GPU 加速軟件手動生成此類文檔極為耗時，導致認證過程困難重重。
Axivion for CUDA 能夠自動生成安全審查所需的文檔，并從開發伊始（而非僅在最終階段）就持續根據 英偉達指南和行業安全標準檢查 GPU 和 CPU 軟件。這意味著諸如死代碼、不安全依賴或合規性缺口等問題能在修復成本較低的早期階段就被發現，而不是拖延至最終認證環節。
對于安全關鍵行業的開發者而言，該工具消除了根據安全規則手動驗證 GPU 代碼的需求。這是 Axivion 長期以來在汽車、醫療和工業領域的標準 C/C++ 代碼上已解決的問題，并于去年11月隨Axivion 7.11版本發布擴展至CUDA代碼。
對于構建機器人車隊或自主機器的企業而言，這意味著后期重構次數減少、降低召回風險，以及更可預測的市場化路徑。
"當前構建物理AI系統的開發團隊面臨的最大挑戰是必須證明其安全性，尤其當關鍵軟件在 GPU 上運行時，" Qt Group 高級副總裁 Juhapekka Niemi 指出，"通過加入 NVIDIA Halos 生態系統，我們致力于幫助制造商將安全視為從第一天起就內置其中的要素，而非臨陣磨槍的證明。這種轉變將決定哪些物理 AI 產品能真正贏得用戶信任。"
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