苹果研究团队已经对外公布全新机器人大脑 HALO 系统的相关研究成果，机器人大脑也是具身智能从简单演示走向实际可用的核心关键点，目前已经有不少科技、机器人企业投入机器人大脑赛道的研发。这套 HALO 是人形机器人自主控制系统，苹果团队在 arXiv 上传对应的研究论文，并且开放了整套训练、部署相关代码，直接在宇树 G1 人形机器人上完成真机验证，机器人只靠仿真环境训练出来的数据，就能进到从来没有扫描、提前建图的陌生房间里干活。行业观点普遍认为，现在人形机器人硬件本体门槛慢慢降低，能不能真正用起来，核心瓶颈就是机器人大脑的泛化理解、自主规划能力，所以大量厂商和资本都在往这个方向布局。
HALO 系统三层控制架构
- 顶层任务编排：使用视觉语言模型，把人类自然语言指令拆成一连串子任务，可以本地端侧运行，也支持调用云端模型
- 中间动作生成层：负责根据环境、目标生成机器人全身动作
- 底层动作跟踪器：保证机器人稳定执行动作，平衡姿态，防止摔倒
实测数据
- 单项任务：在 6 个全新真实房间，一共 360 次测试，平均成功率 91%，任务包含坐到椅子、钻过桌底、推箱子、穿过半开门
- 组合连贯任务：三组多步骤任务测试，平均成功率 70%，难度最高的连贯任务成功率为 50%
当前存在短板
- 主要依靠视觉感知，缺少触觉反馈，物体被遮挡之后任务稳定性明显下滑
- 新增任务还是需要人工写提示词、设计动作关键帧，部分训练素材依赖动捕、人类视频
机器人大脑赛道布局情况
- 海外：特斯拉重点为 Optimus 研发机器人大脑，优先解决物理世界理解；苹果本次推出 HALO 系统
- 国内：智元、优必选、宇树、智微智能、阿里、华为、腾讯等，分别从控制器、具身大模型、世界模型等方向布局机器人大脑
机器人大脑的定义
机器人大脑属于机器人的高级决策中枢，接收摄像头、传感器传来的数据，完成环境感知、任务理解、路径规划、动作决策，是具身智能的核心软件部分。
【相关 FAQ】
问题 1：苹果这次披露的机器人大脑叫什么，它对具身智能有什么作用？
回答 1：苹果本次披露的机器人大脑是 HALO 人形自主控制系统，机器人大脑作为核心，能够提升具身智能机器人在陌生环境自主规划、执行任务的能力，帮助具身智能从实验室演示慢慢走向真实场景使用。
问题 2：苹果机器人大脑 HALO 是在哪款机器人上面做测试的？
回答 2：苹果机器人大脑 HALO 部署在宇树 G1 人形机器人上完成验证，机器人不需要提前对房间建图，直接在陌生室内环境完成各项任务测试。
问题 3：机器人大脑为什么被认为是具身智能走向实用的核心变量？
回答 3：机器人大脑负责感知、理解环境和自主规划动作，现在机器人硬件越来越成熟，制约具身智能落地的主要问题就是泛化能力不足，机器人大脑刚好解决这个瓶颈，所以它是具身智能走向实用的核心变量。
问题 4：除了苹果之外，还有哪些公司已经布局机器人大脑领域？
回答 4：布局机器人大脑领域的公司包含特斯拉、宇树科技、智元、优必选、智微智能，还有阿里、华为、腾讯等企业，分别在控制器、具身大模型、世界模型方向研发机器人大脑相关技术。
【参考资料】
[2026-11-07]（苹果研究团队披露机器人 “大脑” 研究进展，大脑是具身智能从演示走向实用的核心变量之一，多家公司已布局机器人大脑领域）财联社
[2026-11-07]（平均成功率 91%！苹果研究团队披露机器人 “大脑” 进展）澎湃新闻
[2026-11-07]（苹果披露人形机器人自主控制系统 HALO！单项任务成功率 91%）上游新闻
[2026-11-06]（苹果的机器人梦：先教会宇树 G1 “钻桌子”，再卖你一台 1000 美元的机器人）电子工程专辑
[2026-11-04]（Perceptive Humanoid Motion from Simulation）arXiv
【免责声明】
本文仅为行业科研资讯整理，HALO 系统仍属于实验室研究阶段，距离商业化产品还有较长周期；各家公司机器人大脑研发进度、技术路线以企业官方发布为准；相关测试数据来自研究论文，不同环境下效果存在差异，本文内容不构成投资或者采购建议。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《苹果披露机器人大脑 HALO 研究进展，机器人大脑推动具身智能落地，多家企业布局该赛道》能对你有所帮助！
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本文概览：苹果研究团队已经对外公布全新机器人大脑 HALO 系统的相关研究成果，机器人大脑也是具身智能从简单演示走向实际可用的核心关键点，目前已经有不少科技、机器人企业投入机器人大脑赛道的研发。这套 HALO 是人形机器人自主控制系统，苹果团队在 arXiv 上传对应的研究论文，并且开放了整套训练、部署相关代码，直接在宇树 G1 人形机器人上完成真机验证，机器人只靠仿真环境训练出来的数据，就能进到从来没有扫描、提前建图的陌生房间里干活。行业观点普遍认为，现在人形机器人硬件本体门槛慢慢降低，能不能真正用起来，核心瓶颈就是机器人大脑的泛化理解、自主规划能力，所以大量厂商和资本都在往这个方向布局。