苹果人形机器人HALO亮相：宇树G1实测，单项任务成功率91%
据澎湃新闻报道，当地时间11月4日，苹果公司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。研究团队将该系统部署在宇树科技的G1人形机器人上进行验证，让机器人将在仿真环境中学到的动作带到陌生的现实房间中
当地时间11月4日，苹果公司研究团队在预印本平台arXiv提交论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，公开了人形机器人自主控制系统HALO。据澎湃新闻报道，这套系统被部署到宇树科技的G1人形机器人上做验证，目的是让机器人在仿真环境里学会的动作，能拿到陌生的现实房间中执行。
论文同时放出了数据生成、模型训练和部署代码，动作生成、动作跟踪、任务编排，以及仿真和真机运行这些环节都包含在内。HALO执行任务靠三个层级配合：最上层是任务编排模块，基于视觉语言模型（VLM），默认用千问Qwen3.6-35B-A3B；中间负责动作生成，用的是另一款千问模型Qwen3.5-2B；底层动作跟踪器则经过强化学习、策略蒸馏等步骤训练而成。
论文披露的测试数据是：在6个没有预先扫描或建图的真实环境中，团队做了360次单项任务测试，平均成功率91%。
团队还在另一个真实环境里，对3种组合任务各测了10次，平均成功率70%。其中“俯身通过障碍—走向目标—推箱子”这一组合的成功率为50%。不过，仿真生成的数据并没有完全摆脱人工参与。
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