엔비디아(NVIDIA)가 AI 기반 차량의 레벨 4 완전 자율주행을 위한 통합 안전 운영체제 Halos OS를 발표했다. Halos OS는 NVIDIA DRIVE Hyperion 플랫폼 기반의 생산 즉시 적용 가능한 안전 기반 환경으로, 단순 인지·판단 성능을 넘어 규제 기관이 요구하는 시스템 전체의 신뢰성, 결함 격리, 설계 범위 내 동작을 충족시키는 것을 목표로 한다. GTC 타이베이에서 공개된 이 플랫폼은 우버·오토브레인즈(Autobrains)의 뮌헨 로보택시 프로그램, 폭스콘의 대만 배치, 빈패스트의 동남아시아 레벨 4 차량, HUMAIN의 사우디아라비아 로보택시 등 다수의 글로벌 협력 프로그램과 연계된다.
Halos OS는 세 가지 핵심 구성 요소로 이뤄진다. 기반층인 Halos Core는 차량용 기능 안전 표준 ISO 26262 ASIL D 인증을 받은 차세대 NVIDIA DriveOS로, 안전 기능을 격리하는 하이퍼바이저가 내장돼 결함이 차량 제어 계통으로 전파되지 않는다. NVIDIA CUDA와 TensorRT의 안전 인증 지원 및 차량 내 LLM(대규모 언어 모델) 추론을 위한 TensorRT Edge-LLM 오픈소스 프레임워크도 포함된다. Halos SDK는 카메라·레이더·라이다 등 다양한 센서를 표준화된 인터페이스로 추상화해 센서 교체 시 소프트웨어 전반을 재작성하지 않아도 되도록 한다. Halos Applications 계층은 규칙 기반의 결정론적 함수로 AI 모델의 동작에 안전 경계를 설정하며, 자동 긴급 제동·차선 이탈 경고·사각지대 모니터링 등 능동 안전 스택이 포함된다. 이 계층에서 NVIDIA Alpamayo 오픈 모델 패밀리를 활용한 체인 오브 소트 추론 기반 종단간 AI 모델도 결합할 수 있다.
Halos Infra는 데이터 센터에서의 AI 스택 학습(DGX 시스템), 시뮬레이션·합성 데이터 생성(Omniverse on OVX 시스템), 차량 내 실시간 센서 처리(AGX 컴퓨터)라는 3단계 솔루션을 포괄하는 클라우드 사이드 개발 인프라다. 여기서 제공되는 Halos 안전성 평가 프레임워크(SEF)는 330편 이상의 연구 논문과 1,000개의 특허를 기반으로 레벨 2 운전자 보조부터 레벨 4 로보택시에 이르는 신뢰할 수 있는 안전 사례를 구축하는 도구와 지침을 제공한다.
로보택시 산업이 프로토타입 단계를 넘어 상업 운용으로 전환하는 시점에서 규제 기관과 인증 기관의 시스템 수준 검증 요구가 강화되고 있다. 엔비디아는 Halos OS를 통해 단일 파트너사 이상의 역할을 목표로 하며, 학습부터 차량 탑재 추론까지 전 개발 생애 주기에 걸쳐 안전 기반을 통합 제공하는 인프라 표준 공급자로 자리매김하려는 전략으로 풀이된다.
