苹果机器学习团队在 arXiv 发布论文并开源代码，正式公开面向人形机器人的自主控制系统 HALO，这套方案依靠仿真生成海量训练数据，不需要大量人工遥操作采集真实机器人数据，在宇树 G1 人形机器人上完成真机验证，能够在没有提前建图、扫描的陌生房间里听懂自然语言指令，自主完成坐椅子、钻桌底、推箱子、侧身穿过半开门等全身动作，是苹果在物理 AI、人形机器人自主控制方向的重要研究成果。传统人形机器人方案大多依赖人工遥操作采集大量真实场景数据，采集成本高、很难规模化，而且换一个新环境就容易失效；HALO 的思路是在程序生成的上千套虚拟家庭场景中自动合成视觉 - 语言 - 动作数据集，训练完成后直接零样本迁移到现实世界，整套系统分为三层架构，上层用视觉语言模型拆解自然语言任务，中间层生成全身运动规划，底层依靠强化学习策略高频跟踪动作、维持平衡，机器人背部搭载 M4 Pro Mac mini 本地运行模型，不需要联网也能完成任务。实测数据显示，在 6 个全新真实环境、360 次单项任务测试中平均成功率 91%，但多步骤长流程复合任务成功率下降明显，还存在缺少触觉感知、视觉遮挡容易失效等短板，目前仅属于实验室研究原型，不是面向消费端的商用机器人产品。
HALO 人形机器人控制系统基础信息清单
- 论文发布时间：2026 年 11 月 4 日
- 论文名称：《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》
- 验证硬件：宇树科技 G1 人形机器人，搭载 M4 Pro Mac mini（64GB 内存）端侧推理
- 训练数据源：1000 个程序化生成的仿真家庭场景，自动合成仿真数据
- 核心能力：零样本迁移、自然语言指令理解、全身感知运动、平衡控制
- 单项任务成功率：91%（360 次测试，6 个未建图陌生房间）
- 复合长流程任务成功率：约 70%
- 开源内容：论文、训练代码、仿真与真机部署工程
- 核心基础大模型：Qwen 千问系列 VLM
HALO 三层控制架构拆解
- 任务编排层（Orchestrator，2Hz）：视觉语言模型，接收人类自然语言指令，拆解成一系列子任务，识别目标物体与需要调用的技能，支持本地离线运行，也可接入云端模型。
- 动作生成层（Motion Generator，3Hz）：基于 DiT 扩散解码器，结合机器人第一视角 RGB 图像，输出未来 5 秒全身关节角度与骨盆姿态规划。
- 动作跟踪层（Motion Tracker，50Hz）：强化学习策略，接收运动规划，结合深度相机、本体感知，输出关节执行指令，负责维持平衡、处理碰撞、约束电机极限。
HALO 可完成的典型机器人技能
- 自主导航至指定物体
- 坐到椅子、沙发上
- 侧身穿过半开的门
- 下蹲、爬行从桌子下方通过
- 推动箱子
- 把多个技能串联，完成多步骤复合任务
这项成果带来的行业意义与局限
- 解决数据瓶颈：摆脱人形机器人对人工遥操作采集数据的强依赖，靠仿真算力规模化生成训练素材，降低通用机器人训练门槛。
- 弱化提前建图要求：不需要预先扫描环境、构建地图，直接在陌生环境零样本落地，更贴近家庭、非结构化场景需求。
- 端侧本地推理：整套 VLM + 运动生成可以在机载 Mac mini 本地运行，不依赖云端，保障响应速度与隐私。
- 现存短板：没有触觉传感器，接触类精细操作能力弱；长序列任务稳定性不足；强光、遮挡场景识别容易出错，距离家用通用机器人还有很远距离。
- 产业信号：苹果持续布局机器人物理 AI，把端侧 VLM、仿真迁移、全身运动控制结合，后续可以和苹果生态、空间计算联动。
【相关 FAQ】
问题 1：苹果公开人形机器人自主控制系统 HALO 最新研究成果，HALO 是苹果自研的人形机器人硬件吗？
回答 1：苹果公开人形机器人自主控制系统 HALO 最新研究成果，HALO 是一套自主控制软件栈，不是机器人硬件，本次验证选用宇树 G1 人形机器人作为硬件载体。
问题 2：苹果公开人形机器人自主控制系统 HALO 最新研究成果，HALO 的 91% 成功率是什么场景下测出的？
回答 2：苹果公开人形机器人自主控制系统 HALO 最新研究成果，91% 是单项简单任务成功率，在 6 个没有提前扫描建图的真实陌生房间，累计 360 次测试得到；长流程多步骤复合任务成功率会明显下降。
问题 3：苹果公开人形机器人自主控制系统 HALO 最新研究成果，HALO 训练的时候有没有见过真实家庭环境？
回答 3：苹果公开人形机器人自主控制系统 HALO 最新研究成果，HALO 训练全程只使用仿真生成的虚拟家庭数据，训练阶段从未见过真实房间，属于零样本迁移到现实世界。
问题 4：苹果公开人形机器人自主控制系统 HALO 最新研究成果，HALO 运行时必须联网吗？
回答 4：苹果公开人形机器人自主控制系统 HALO 最新研究成果，HALO 可以在机器人搭载的 Mac mini 上本地运行 VLM 和运动生成模型，支持离线执行任务，也支持可选调用云端大模型。
【参考资料】
[2026-11-07]（苹果披露人形机器人 HALO 系统：调用千问模型在宇树 G1 上验证，单项任务平均成功率 91%）IT 之家
[2026-11-04]（Perceptive Humanoid Motion from Simulation）arXiv
[2026-11-09]（91% 成功率！苹果亮出人形机器人大脑 HALO 陌生环境直接上手）太平洋科技
[2026-11-09]（苹果披露人形机器人自主控制系统 HALO 物理 AI 有望加速落地）虎嗅网
[2026-11-08]（平均成功率 91%！苹果研究团队披露机器人 “大脑” 进展）大众网
【免责声明】
本文基于苹果公开论文、项目开源页面以及行业媒体资讯整理，HALO 仅为实验室研究原型，相关指标、能力边界以苹果 AI 研究官方论文与项目页为准；本文仅为人形机器人、物理 AI 行业资讯解读，不构成机器人硬件、相关产业链投资建议。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《苹果公开 HALO 人形机器人自主控制系统，仿真零样本迁移实现陌生环境高成功率任务》能对你有所帮助！
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本文概览：苹果机器学习团队在 arXiv 发布论文并开源代码，正式公开面向人形机器人的自主控制系统 HALO，这套方案依靠仿真生成海量训练数据，不需要大量人工遥操作采集真实机器人数据，在宇树 G1 人形机器人上完成真机验证，能够在没有提前建图、扫描的陌生房间里听懂自然语言指令，自主完成坐椅子、钻桌底、推箱子、侧身穿过半开门等全身动作，是苹果在物理 AI、人形机器人自主控制方向的重要研究成果。传统人形机器人方案大多依赖人工遥操作采集大量真实场景数据，采集成本高、很难规模化，而且换一个新环境就容易失效；HALO 的思路是在程序生成的上千套虚拟家庭场景中自动合成视觉 - 语言 - 动作数据集，训练完成后直接零样本迁移到现实世界，整套系统分为三层架构，上层用视觉语言模型拆解自然语言任务，中间层生成全身运动规划，底层依靠强化学习策略高频跟踪动作、维持平衡，机器人背部搭载 M4 Pro Mac mini 本地运行模型，不需要联网也能完成任务。实测数据显示，在 6 个全新真实环境、360 次单项任务测试中平均成功率 91%，但多步骤长流程复合任务成功率下降明显，还存在缺少触觉感知、视觉遮挡容易失效等短板，目前仅属于实验室研究原型，不是面向消费端的商用机器人产品。