研华MIC-735规划导入NVIDIA Halos安全框架 抢占机器人物理AI市场先机
- 台北讯
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全球工业物联网领导者研华科技宣布，其MIC-735边缘AI平台正透过 NVIDIA Halos AI System Inspection Lab进行验证，成为早期接轨NVIDIA以安全为核心的Physical AI框架之运算平台之一，协助企业加速建构兼具效能与安全性的下一代智能系统。
随着Physical AI应用快速扩展至人形机器人（Humanoid Robot）、自主移动机器人（AMR）、自主机械设备及各类真实环境中的智能系统，市场对功能安全（Functional Safety）、确定性运作（Deterministic Operation）及国际安全标准符合性的需求也持续提升。
NVIDIA Halos AI System Inspection Lab验证计划提供完整且系统化的安全评估框架，协助检视系统层级的安全设计，并支持产品与国际功能安全标准接轨。透过此验证流程，MIC-735将进一步与多项关键安全标准建立一致性，包括IEC 61508与ISO 13849等国际规范，协助客户因应工业自动化与机器人应用日益严格的安全合规需求。
藉由导入安全导向的系统架构与验证机制，客户可有效简化安全相关开发流程，降低后续产品认证所需的技术复杂度与验证成本，加速创新应用从开发到部署的进程。
透过生态系整合布局安全关键AI市场
功能安全（Functional Safety）是Physical AI系统于机器人与工业环境部署的重要基础。在这些应用场景中，机器必须能够在不可预测的真实环境下稳定运作并安全地与周遭环境互动。
MIC-735采用具备功能安全能力的NVIDIA IGX平台架构，并与NVIDIA Halos AI Lab安全框架接轨，进一步扩展NVIDIA以安全为核心的Physical AI生态系，成为机器人应用领域的理想运算平台选择。
MIC-735基于NVIDIA IGX Thor T5000平台架构打造，可整合板载传感器与外部传感器数据，强化系统层级的安全能力。透过完善的安全与控制架构设计，系统可可靠地接收与处理外部安全信号，协助Physical AI系统于机器人及工业自动化应用中执行实时风险侦测与安全应变机制。
打造安全可靠的Physical AI平台
除了硬件架构优势外，MIC-735提供长达10年的产品生命周期支持，并兼容NVIDIA AI Enterprise-IGX软件平台，协助客户加速AI应用开发与部署。开发者可运用NVIDIA NIM微服务、NVIDIA Isaac开放式机器人开发平台的基础模型、函式库与框架，以及NVIDIA Metropolis视觉AI平台，快速建构机器人、智能自动化及视觉AI应用。
此外，MIC-735整合NVIDIA Holoscan平台与NVIDIA Holoscan Sensor Bridge技术，可实现多组传感器与AI处理器之间的高速同步数据传输，满足实时传感、数据处理与AI推论需求，为新一代Physical AI应用提供稳定且高效的运算基础。
针对机器人与工业自动化等复杂且动态的应用环境，MIC-735支持透过安全IP网络执行符合安全规范的紧急停止（E-Stop）机制，提升系统整体安全性。结合端点控制管理器 （Endpoint Controller）等生态系元件，可实现设备群组的集中管理与控制；搭配无线紧急停止系统（Wireless E-Stop Pro），则能针对个别自主移动机器人（AMR）执行实时紧急停止与现场介入控制，进一步强化营运安全与管理效率。
目前Advantech MIC-735正朝NVIDIA Halos AI System Inspection Lab验证迈进，未来将进一步强化其功能安全（Functional Safety）能力，成为满足机器人与工业AI应用需求的功能安全就绪 ( FuSa Ready ) 平台。
业界首批通过NVIDIA认证、采用NVIDIA IGX Thor打造AI机器人运算平台
不仅是一项安全性的里程碑，NVIDIA认证系统 ( NVIDIA-Certification System ) 亦代表平台在效能、安全性、扩充性以及软件整合能力等方面皆达到业界金级标准。
通过NVIDIA严格验证流程后，研华MIC-735正式取得NVIDIA认证系统 ( NVIDIA-Certification System )，成为可直接部署于实际应用场域的AI平台。对企业客户而言，这不仅能有效缩短导入时程，更可大幅降低系统整合与验证成本，加速AI专案落地。
此项成果再次展现研华于Physical AI领域的技术领导地位，为企业提供兼具高效能、可靠性与扩充性的运算架构，满足下一代机器人、视觉AI与关键医疗应用等市场需求。详情请参考产品信息。
