研華MIC-735規劃導入NVIDIA Halos安全框架，搶占機器人物理AI市場先機

台灣台北 — 2026年6月24日 - 全球工業物聯網領導者研華科技（TWSE：2395）宣布，其MIC-735邊緣AI平台正透過 NVIDIA Halos AI System Inspection Lab進行驗證，成為早期接軌 NVIDIA 以安全為核心的 Physical AI 框架之運算平台之一，協助企業加速建構兼具效能與安全性的下一代智慧系統。

加速 Physical AI 在機器人與智慧自動化領域落地

隨著 Physical AI 應用快速擴展至人形機器人（Humanoid Robot）、自主移動機器人（AMR）、自主機械設備及各類真實環境中的智慧系統，市場對功能安全（Functional Safety）、確定性運作（Deterministic Operation）及國際安全標準符合性的需求也持續提升。

NVIDIA Halos AI System Inspection Lab 驗證計畫提供完整且系統化的安全評估框架，協助檢視系統層級的安全設計，並支持產品與國際功能安全標準接軌。透過此驗證流程，MIC-735 將進一步與多項關鍵安全標準建立一致性，包括 IEC 61508 與 ISO 13849 等國際規範，協助客戶因應工業自動化與機器人應用日益嚴格的安全合規需求。

藉由導入安全導向的系統架構與驗證機制，客戶可有效簡化安全相關開發流程，降低後續產品認證所需的技術複雜度與驗證成本，加速創新應用從開發到部署的進程。

透過生態系整合布局安全關鍵 AI 市場

功能安全（Functional Safety）是 Physical AI 系統於機器人與工業環境部署的重要基礎。在這些應用場景中，機器必須能夠在不可預測的真實環境下穩定運作並安全地與周遭環境互動。

MIC-735 採用具備功能安全能力的 NVIDIA IGX 平台架構，並與 NVIDIA Halos AI Lab 安全框架接軌，進一步擴展 NVIDIA 以安全為核心的 Physical AI 生態系，成為機器人應用領域的理想運算平台選擇。

MIC-735 基於 NVIDIA IGX Thor T5000 平台架構打造，可整合板載感測器與外部感測器資料，強化系統層級的安全能力。透過完善的安全與控制架構設計，系統可可靠地接收與處理外部安全訊號，協助 Physical AI 系統於機器人及工業自動化應用中執行即時風險偵測與安全應變機制。

打造安全可靠的 Physical AI 平台

除了硬體架構優勢外，MIC-735 提供長達 10 年的產品生命週期支援，並相容 NVIDIA AI Enterprise-IGX 軟體平台，協助客戶加速 AI 應用開發與部署。開發者可運用 NVIDIA NIM 微服務、NVIDIA Isaac 開放式機器人開發平台的基礎模型、函式庫與框架，以及 NVIDIA Metropolis 視覺 AI 平台，快速建構機器人、智慧自動化及視覺 AI 應用。

此外，MIC-735 整合 NVIDIA Holoscan 平台與 NVIDIA Holoscan Sensor Bridge 技術，可實現多組感測器與 AI 處理器之間的高速同步資料傳輸，滿足即時感測、資料處理與 AI 推論需求，為新一代 Physical AI 應用提供穩定且高效的運算基礎。

針對機器人與工業自動化等複雜且動態的應用環境，MIC-735 支援透過安全 IP 網路執行符合安全規範的緊急停止（E-Stop）機制，提升系統整體安全性。結合端點控制管理器 （Endpoint Controller）等生態系元件，可實現設備群組的集中管理與控制；搭配無線緊急停止系統（Wireless E-Stop Pro），則能針對個別自主移動機器人（AMR）執行即時緊急停止與現場介入控制，進一步強化營運安全與管理效率。

目前 Advantech MIC-735 正朝 NVIDIA Halos AI System Inspection Lab 驗證邁進，未來將進一步強化其功能安全（Functional Safety）能力，成為滿足機器人與工業 AI 應用需求的功能安全就緒 ( FuSa Ready ) 平台。

業界首批通過 NVIDIA 認證、採用 NVIDIA IGX Thor 打造 AI 機器人運算平台

不僅是一項安全性的里程碑，NVIDIA 認證系統 ( NVIDIA-Certification System ) 亦代表平台在效能、安全性、擴充性以及軟體整合能力等方面皆達到業界金級標準。

通過 NVIDIA 嚴格驗證流程後，研華MIC-735 正式取得 NVIDIA 認證系統 ( NVIDIA-Certification System )，成為可直接部署於實際應用場域的 AI 平台。對企業客戶而言，這不僅能有效縮短導入時程，更可大幅降低系統整合與驗證成本，加速 AI 專案落地。

此項成果再次展現研華於 Physical AI 領域的技術領導地位，為企業提供兼具高效能、可靠性與擴充性的運算架構，滿足下一代機器人、視覺 AI 與關鍵醫療應用等市場需求。