苹果披露人形机器人 HALO 系统：6 个未建图环境测试 360 次单项任务，平均成功率 91%
Source: IT之家 ·
IT之家 11 月 7 日消息，当地时间 11 月 4 日，苹果研究团队在预印本平台 arXiv 提交论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，披露了人形机器人自主控制系统 HALO。 研究团队还公开了数据生成、模型训练和部署代码，涵盖动作生成、动作跟踪、任务编排以及仿真和真实机器人运行等环节。 在落地阶段， 研究团队采用宇树科技 G1 人形机器人 ，背部加装了专用 3D 打印保护外壳， 内置一台 Mac mini （M4 Pro 芯片，64GB 统一内存），Mac mini 负责在机载端实时推理计算开销较大的 Orchestrator（VLM）与 Motion Generator（DiT）；G1 自带的板载芯片则专注高频运行 Tracker（RL 策略网络）。 执行任务时，HALO 由三个层级协同控制。最上层是基于视觉语言模型（VLM）的任务编排模块，默认采用千问 Qwen3.6-35B-A3B，系统也可选择通过 API 调用云端模型；中间的动作生成层采用另一款千问模型 Qwen3.5-2B；底层则是经强化学习、策略蒸馏等步骤训练的动作跟踪器，以每秒 50 次的频率运行。 据论文披露， 研究团队在 6 个未预先扫描或建图的真实环境中开展 360 次单项任务测试，平均成功率为 91% 。 针对长序列复合任务，在单一真实场景，各进行
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