产业观察🔥8.0
91%成功率！苹果亮出人形机器人大脑HALO 陌生环境直接上手
📋总体概括
苹果研究团队在arXiv公开人形机器人自主控制系统HALO，采用视觉语言模型加动作生成技术，并将系统部署在宇树科技G1人形机器人上验证。HALO将控制流程拆为任务编排、动作生成与动作追踪三层，任务层由搭载在Mac mini上本地运行的Qwen模型驱动，无需联网。机器人可在未曾事先扫描建图的陌生环境中理解指令并自主完成推箱子、坐椅子、侧身穿门、爬行过桌下等任务，据称成功率达91%。该成果显示苹果正以软件与模型能力切入具身智能赛道。
⚡关键信息
- ▸苹果公开人形机器人自主控制系统HALO，论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》已登上arXiv
- ▸系统部署在宇树科技G1人形机器人上验证，可推箱子、跟随人类、坐椅子、侧身穿半开门、爬行过桌下
- ▸HALO三层架构：任务编排、动作生成、动作追踪，分别负责指令理解、全身动作规划与关节控制
- ▸任务编排层预设使用Qwen模型，在机器人搭载的Mac mini上本地运行，无须联网，也支持云端API增强推理
- ▸核心亮点是模拟环境学到的动作可迁移至未事先扫描建图的真实陌生空间，据称成功率达91%
🔥犀利点评
苹果做机器人最聪明的姿势不是造硬件，而是先亮「大脑」——用现成的宇树G1当身体，跑自家模型，轻资产试水具身智能。本地跑在Mac mini上这步棋很有苹果味：隐私、离线、软硬协同一把抓。但91%成功率来自自家演示环境，真实家庭里的混乱程度远超实验室，别急着欢呼。苹果机器人的真身恐怕还要等，先把「大脑」练好倒是条务实路线。
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