人与机器人从太空俯瞰未来智能世界
智能时代的安全道路建设者

人类 · 机器 · 智能安全 · 和谐 · 共生

已授权有边界可监控可接管可追溯
品牌释义

HMsafe.AI代表 Human-Machine-AI Safety。

在 AI 时代,HMsafe 关注人类、机器与智能之间的新型安全关系。当 AI 从“会回答”走向“会执行”,开始调用工具、访问系统、控制设备、影响流程,甚至进入现实世界中的高责任场景时,安全不再只是模型问题,而是人类、机器与智能之间的执行边界问题。

HMsafe 的使命,是为这种新的智能力量建立安全边界,让数字智能安全融入物理世界,让物理世界安心接纳数字智能。

使命

让数字智能安全融入物理世界让物理世界安心接纳数字智能

定位

智能时代的安全道路建设者

核心定位

什么是智能执行安全?

AI 内容安全,关注 AI 说什么。 AI 治理,关注 AI 是否合规。 功能安全,关注系统失效时是否伤人。

01

AI 内容安全

关注 AI 说什么。

02

AI 治理

关注 AI 是否合规。

03

功能安全

关注系统失效时是否伤人。

HMSAFE / 04

HMsafe 关注的是

当 AI 从建议走向行动时,每一次现实执行是否被授权、被约束、被监控、可接管、可追溯。

01授权
02边界
03监控
04接管
05追溯
双线安全叙事

从人的决策 到机器的行动

安全控制层位于 AI 意图与现实影响之间,同时保护高责任决策和物理执行。

AI 意图HMsafe 安全控制层现实影响
01安全控制面

保护人的决策

AI 可以生成建议,但高责任决策必须可解释、可确认。HMsafe 帮助医生、调度员、质量负责人建立 AI 建议的安全审核与合规证据链。

建议审核人工确认责任边界审计证据链
02安全控制面

保护机器的行动

机器人和智能系统可以执行,但物理动作必须有边界。HMsafe 为工业机器人、康复装置、无人系统提供动作包络和运行时安全内核。

动作空间包络最小风险状态异常接管黑匣子追溯
解决方案

面向现实世界 AI 的安全解决方案

从 AI 建议到现实行动,HMsafe 帮助企业让每一次执行都可授权、可约束、可监控、可追溯。

01安全服务

AI 智能体安全评审

在智能体上线前,评审其工作流、工具调用、权限边界、数据访问、外部系统操作与升级接管逻辑。

  • 工具调用风险评估
  • 权限边界评审
  • Prompt 注入与任务漂移分析
  • 人工确认机制设计
  • 审计证据链设计
沟通此方案
02安全服务

机器人安全架构设计

为进入物理环境运行的机器人与智能机器,设计动作授权、安全包络、最小风险状态与人工接管架构。

  • 动作授权
  • 安全包络
  • 最小风险状态
  • 人工接管
  • 黑匣子追溯
沟通此方案
03安全服务

工业 AI 安全部署

支持工厂、轨道交通、半导体设备、维修系统和高责任作业场景中的 AI 安全部署。

  • AI 过程控制安全
  • 预测性维护风险边界
  • 运营决策辅助安全
  • 安全监控
  • 失效响应设计
沟通此方案
04安全服务

功能安全工程工作台

面向功能安全工程、文档编写、评审管理和认证证据准备的 AI 辅助工作空间。

  • HARA / FMEA / FTA / FMEDA
  • 安全需求追踪
  • Safety Case 生成
  • 评审管理
  • 认证证据准备
沟通此方案

可通过安全咨询牵引、原型集成或定制化安全架构设计方式交付。

产品

为智能执行安全 构建三层控制体系

从安全工程工具,到智能体执行网关,再到机器人运行时内核,HMsafe 覆盖智能进入现实世界的完整控制链。

01 / 工具层

Safety Workspace

安全工程工作台

将 AI 系统的不确定性,转化为工程团队、质量团队、合规团队和认证机构可以理解的安全分析、需求追踪与证据链。

  • HARA / FMEA / FTA / FMEDA
  • 认证前工程陪跑
  • 安全需求追踪
  • 评审管理
  • Safety Case 生成
了解产品
02 / 网关层

HMsafe Gateway

智能体执行安全网关

在 AI 调用工具、访问系统、改写数据、触发流程或控制设备之前,进行权限校验、风险评估、人工确认、沙箱验证和审计记录。

  • 动态授权
  • 工具调用风险评估
  • 人工确认
  • 沙箱验证
  • 审计证据链
了解产品
03 / 内核层

Safety Kernel

机器人与智能机器运行时安全内核

面向机器人和物理 AI 系统,在运行时进行动作授权、边界监控、最小风险状态切换、执行监督和黑匣子追溯。

  • 动作空间包络
  • 最小风险状态(MRS)
  • 异常接管
  • 执行监督
  • 黑匣子追溯
了解产品

AI 不会只停留在屏幕里。它将进入工厂、车辆、轨道、医院、港口、矿山、能源系统和城市基础设施。HMsafe 要做的,是让它安全进入。

行业

服务 AI 正在进入的 高责任行业

HMsafe 源于航天、轨道交通、汽车、芯片与功能安全工程实践,也服务所有 AI 即将进入的高责任行业。凡是 AI 的错误执行可能造成人身伤害、重大财产损失、环境灾害、公共安全事故或系统性运营风险的地方,都需要智能执行安全。

SAFETY ENGINEERING MAP / 01—17

这些不是普通行业标签,而是 HMsafe 的安全工程地图。我们优先服务 AI 正在进入、且执行错误会产生真实后果的高责任场景。

01

航天

面向航天器研制、地面测试、任务规划、故障诊断、发射支持和在轨运维中的 AI 系统,构建高可靠执行边界与任务安全证据链。

Gateway 管理任务建议与系统访问;Kernel 约束关键动作;Workspace 沉淀任务安全证据。
02

轨道交通

面向智能调度、维修智能体、车辆段机器人、巡检系统、信号辅助决策与运营支持 AI 的安全边界建设。

Gateway 管理调度与维修智能体授权;Kernel 约束现场设备动作;Workspace 沉淀安全需求与 Safety Case。
03

汽车安全

面向智能汽车、车载系统、辅助驾驶、自动驾驶工具链和汽车电子系统,提供功能安全、AI 执行安全与 Safety Case 支持。

Workspace 支持 HARA、FMEA、FTA、FMEDA;Gateway 管理 AI 工具调用;Kernel 提供最小风险状态与黑匣子追溯。
04

芯片与半导体

面向芯片功能安全、半导体设备、AI 工艺优化、预测性维护、设备控制和制造决策辅助,构建可验证、可审计的安全边界。

Workspace 支持 DFMEA、FTA、FMEDA;Gateway 审核工艺建议与设备访问;Kernel 约束关键设备动作。
05

航空

面向飞机运维、飞行辅助、机务维修、机场调度、航材管理和无人航空系统中的 AI 应用,构建可验证、可接管、可追溯的执行安全体系。

Gateway 审核 AI 调度、维修建议和工具调用;Kernel 约束无人系统与地面设备动作边界;Workspace 支持风险分析、维修证据链和适航安全文档。
06

航海

面向智能船舶、港口调度、航线规划、船舶运维、海上作业和无人船系统中的 AI 应用,构建复杂环境下的执行边界与最小风险状态。

Gateway 审核航线建议、调度指令和系统访问;Kernel 约束无人船、港口设备和海上机器人动作;Workspace 生成航行风险分析、作业安全证据和事故追溯材料。
07

机器人

面向具备感知、规划、工具调用和物理动作能力的机器人,构建安全架构与执行边界。

Kernel 构建动作空间包络与最小风险状态,Gateway 管理工具权限与人工确认,Workspace 支撑安全分析。
08

工业智能

面向工厂智能体、复杂机器监控、生产优化和自动化作业的风险评估与安全部署。

Gateway 审核智能体任务,Kernel 监控机器执行与异常接管,Workspace 管理风险分析与变更评审。
关于我们

源于复杂系统安全工程实践

HMsafe 源于复杂系统安全工程实践。 我们把航天系统、轨道交通信号、汽车安全、半导体功能安全与国际安全认证经验,带入 AI 执行安全。

我们关注 AI 从数字建议走向物理行动时的授权、边界、监控、接管、仿真验证与安全证据。

01航天系统工程
02轨道交通信号系统
03汽车功能安全
04半导体功能安全
05国际安全认证
06AI 执行安全(HMsafe)
FOUNDER LETTER / 001梦想没有消失,只是换了战场。

少年时,我曾梦想保护宇航员。

后来,我走进航天、轨道交通、汽车、半导体和功能安全工程,学习如何让复杂系统在高风险环境中保持安全。

今天,AI 正在获得执行力。HMsafe.AI 的使命,是为这种新的智能力量建立安全边界。

阅读我们的故事
研究与洞察

智能体时代的安全研究

独立思考 AI 执行安全、功能安全与现实世界系统之间的交叉问题。

朝阳下连接未来城市、交通、能源与航天设施的安全道路
构建安全边界

让 AI 拥有边界。

让 AI 能力释放 让 AI 伤害被约束

如果你的 AI 系统能够调用工具、控制机器、访问外部系统、生成运营决策,或影响现实世界中的人和设备,HMsafe 可以帮助你设计它的安全边界。

HM / CONTACT / 001
联系我们

开始一次安全对话

告诉我们你的 AI 系统正在做什么、准备接入什么工具、控制什么设备、影响什么业务流程。HMsafe 将帮助你识别执行风险、设计安全边界,并形成可追溯的安全证据。