作为 Halos AI 系统检测实验室的软件工具合作伙伴，Qt Group 正为构建物理AI系统的制造商提供基于Axivion for CUDA 的安全自动化检测方案。

芬兰埃斯波2026年3月17日 /美通社/ -- 在3月16日的NVIDIA GTC 2026 上，Qt Group（Nasdaq Helsinki：QTCOM）宣布已成为 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室的最新成员之一。英伟达作为全球首家建立获得 ANAB（美国国家认可委员会，ANSI National Accreditation Board）认可的 AI 系统检测实验室的企业，将功能安全、网络安全、AI与法规要求整合为统一的安全框架。

Qt Group 加入 NVIDIA Halos 认证计划，加速物理AI的安全自动化

加入 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室，彰显了Qt Group 致力于使Axivion 成为该框架内用于检测 GPU 软件是否符合安全标准的首选工具。目前，Axivion 是唯一专门检测 CUDA C++ 扩展的工具。

NVIDIA Halos 是面向物理AI的全栈式综合安全系统，它实现了车辆与机器人架构的安全要素与AI模型的统一。该系统包含硬件与软件组件、工具、模型以及设计原则，通过整合这些要素来保障基于AI的端到端自动驾驶与机器人技术栈的安全。它为物理AI系统的制造商与监管机构提供了结构化验证途径，确保产品具备大规模部署的可信度。Halos AI 系统检测实验室将基于系统级文档进行审核并签发认证。此前，为复杂 GPU 加速软件手动生成此类文档极为耗时，导致认证过程困难重重。

Axivion for CUDA 能够自动生成安全审查所需的文档，并从开发伊始（而非仅在最终阶段）就持续根据 英伟达指南和行业安全标准检查 GPU 和 CPU 软件。这意味着诸如死代码、不安全依赖或合规性缺口等问题能在修复成本较低的早期阶段就被发现，而不是拖延至最终认证环节。

对于安全关键行业的开发者而言，该工具消除了根据安全规则手动验证 GPU 代码的需求。这是 Axivion 长期以来在汽车、医疗和工业领域的标准 C/C++ 代码上已解决的问题，并于去年11月随Axivion 7.11版本发布扩展至CUDA代码。

对于构建机器人车队或自主机器的企业而言，这意味着后期重构次数减少、降低召回风险，以及更可预测的市场化路径。

"当前构建物理AI系统的开发团队面临的最大挑战是必须证明其安全性，尤其当关键软件在 GPU 上运行时，" Qt Group 高级副总裁 Juhapekka Niemi 指出，"通过加入 NVIDIA Halos 生态系统，我们致力于帮助制造商将安全视为从第一天起就内置其中的要素，而非临阵磨枪的证明。这种转变将决定哪些物理 AI 产品能真正赢得用户信任。"