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苹果公布HALO人形机器人研究：宇树G1背Mac mini跑千问

资讯 腾讯网 作者：腾讯网 全文 3780 字 · 约 10 分钟读完 分类Siri机器人人形机器人

苹果新 CEO 最近对自家 AI 的进度有点不满意。 据彭博社最新爆料，苹果 CEO 约翰·特努斯已经要求软件主管费德里吉加快 AI 开发节奏，拿出更大胆的方案，不能只满足于给 Siri ....

所属频道 机器人与具身智能
苹果新任 CEO 眼下对自家 AI 的推进速度并不太满意。
彭博社近日爆料称，苹果 CEO 约翰·特努斯已向软件主管费德里吉提出要求：AI 开发要提速，方案要更大胆，光给 Siri 添几个功能远远不够。
不过，相比 AI 产品落地的节奏，苹果在科研层面的进展其实高出外界不少预期，具身智能就是其中之一。苹果也在摸索，怎么让 AI 得到一副能在真实世界里行动的身体。
苹果研究团队最近公开了一篇名为 HALO 的人形机器人研究。做法相当直接：身体用宇树 G1，背上绑一台 Mac mini M4 Pro，里面跑的是阿里的千问模型。
这套看上去有些混搭的系统，已经能自己走进陌生人家中，找到椅子坐下、从桌子底下钻过去、把箱子推开。6 个此前从未见过、也未提前扫描的真实环境，360 次测试，平均成功率 91%。
图｜项目地址：https://apple-aiml-research.github.io/ml-halo/
还有一点更耐人寻味：这些训练数据，苹果并没有专门安排人手遥控机器人去采集。
研究团队动用几百张 GPU，在上千个虚拟家庭里成批生成机器人的动作与视觉数据，随后把学到的技能迁移到现实环境。
换句话说，人形机器人过去要靠人手把手教的动作，如今开始有了用算力学会的可能。

想让机器人学会坐下，先得让它看见自己眼前有什么

人听到「去椅子上坐」，通常会先找到椅子在哪，再走过去、转身，最后把身体重量压到座面上。
机器人要完成同样的事，需要一种相当具体的训练数据。一条典型样本里，既包含它接收到的指令和第一视角画面，也记录着完成任务时全身各关节如何运动。若靠人工遥操作采集，每多一条样本，就得把整套动作再做一遍。
这类与机器人配对的数据被称为「视觉-语言-动作 Vision-Language-Action，VLA」。训练大语言模型可以从互联网上取用几乎无尽的文本，现实世界里却不存在现成的 VLA 语料。
于是每条训练样本都得由人专门制造：遥操作系统（如 ALOHA）、穿戴式动捕设备（如 UMI），产出 1 小时数据至少消耗 1 小时人力。人形机器人领域著名的「数据瓶颈」，说的就是这个。
HALO 这篇论文给出的思路是：人的数据不采了，全部改用仿真合成。
具体而言，团队用运动扩散模型生成全身动作，用程序化生成器（INFINIGEN）造出 1000 个虚拟家庭，客厅、办公室、卧室都有，家具疏密随机分布；接着在 Isaac Sim 里把动作放进场景，渲染出机器人头部相机拍到的第一视角画面，最后由自动校验器剔除穿模、滑脚之类的坏样本。
以坐椅子为例，研究人员先划定走过去、转身、坐下几个阶段，以及最终坐稳的姿势。动作生成模型据此输出多组轨迹，程序再检查脚底是否打滑、身体是否穿过地面、关节是否超出活动范围，通过筛选的动作随后连同椅子一起摆进虚拟房间，并避开周边家具。
之后，仿真器从机器人头部相机的位置记录下这一幕。团队在约 1000 个程序生成的房间里，做出了 16.3 万条、近 300 小时的配对样本，规模大小只取决于算力。
论文还披露了算力账目：仅 SIT（坐下）一个技能生成 5 万条样本，就动用 250 张 H100 GPU 跑了 9 个小时；全部 1178 个房间的生成则耗费约 300 张 GPU、26 个小时。
房间的多样性本身也发挥了作用。研究团队固定动作数据量，只改变训练场景数量。在 100 个没见过的模拟房间里，坐椅子的成功率从仅用 1 个房间训练时的 43%，提升到用 100 个房间时的 81%；场景增至 1000 个，成绩进一步升到 84%。

苹果的机器人生态，跑在自家芯片上

HALO 的自主能力由三层结构配合完成，且全部运行在机器人本体上，不联网、不遥控、也不需要外置动捕。

编排器（约 0.5 Hz）：一个视觉语言模型（默认是本地运行的 Qwen3.6-35B-A3B）每隔两秒看一次画面，能把「帮我把箱子推到桌子那边」这类自由指令拆成子任务序列；

运动生成器（3 Hz）：冻结的 Qwen3.5-2B VLM 编码器，配上一个从零训练的扩散 Transformer 解码器，依据当前第一视角画面和子任务，输出未来 5 秒的全身运动计划，也就是机器人 29 个关节角度加骨盆位姿；

运动跟踪器（50 Hz）：融合深度视觉与本体感觉，把运动计划转化为实际的关节命令。它历经「特权专家训练 → 多教师蒸馏 → 多 critic 强化学习微调」三段式训练，处在解决「物理问题」的最底层。
上边两层管的是“语义”，比如指令指的是哪把椅子；最底下那层管的则是怎么让屁股稳稳落到椅面上，还不摔。
这套系统在软硬件上混搭得挺有意思。身体是宇树 Unitree G1，背上驮一台 Mac mini M4 Pro（64GB 统一内存）负责思考；机器人原厂的 Jetson Orin NX 管 50Hz 实时控制；头部加一颗 120° 广角相机。全身无线、没有缆绳，也不用外接动捕。
苹果这台机器人背上的“大脑”里，跑的是阿里开源模型。当然，编排器也留了调用云端前沿大模型的接口，离线时就全靠本地模型。供电上，Mac mini 直接从宇树 G1 的内部电源总线取电，没有单独的电池，也没有电源适配器。
真机跑起来时，背上的 Mac mini 先判断人坐哪把椅子、当前该先干什么。动作模型接住这一步，根据摄像头画面生成接下来 5 秒的全身动作，每秒更新约 3 次。
麻烦在于，机器人等新计划的时候，可能已经抬起了一只脚。新计划要是上来就改落点，动作会突然一顿。
HALO 的办法是异步推理加训练时的前缀约束：生成新计划时，旧计划里已经定好的半秒动作保留不动，只重算后面 4.5 秒。机器人能接着走，新计划也顺着已经开始的动作往下接。
关节层面的活由 G1 板载的 Jetson 芯片接手：它拿到朝下的深度相机画面和机体状态后，每秒为 29 个关节下发 50 次位置目标。上层计划只说一句“坐下”，落到这里就拆成了膝盖屈多少、躯干如何保持平衡的一串具体动作。在模拟坐椅子的测试中，把这层所需的深度输入拿掉，成功率便由 84% 掉到 74%。
同类工作此前大多在提前扫描过的房间里测试。HALO 的评测环境是 6 个真实家庭，训练中从未出现，也没被扫描或建图。
在这些环境里，机器人完成了坐下、走向指定物体、侧身穿过半开的门、蹲下/爬行钻过桌底、推箱子 6 类任务。360 次物理试验平均成功率 91%，和仿真里的 91% 完全一致。
把技能串成组合任务（比如“钻过桌子→走向箱子→推箱子”），成功率掉到约 70%。失败原因挺有意思：上一个动作做完，机器人朝向不对，下一个目标不在视野里，被别的物体“带偏”了。论文里提到，加一个简单的“原地转圈找目标”恢复行为就能缓解。
对照实验更能说明问题：训练场景从 1 个加到 100 个，成功率从 43% 升到 81%；再加到 1000 个，达到 84%。

苹果在具身智能上出手，这不是头一回。

苹果 AI 虽然多次跳票，但翻一翻过去两年的公开论文，它在具身智能上的路线已经慢慢清晰：

2024 年 11 月，ARMOR（与 CMU 合作）：40 个低成本 ToF 雷达像皮肤一样铺满傅利叶 GR1 的双臂，解决人形机器人“看不见自己手臂”的遮挡难题，第一视角机载感知的路线由此确立；

2025 年 1 月出现的 ELEGNT 就是那台刷屏的皮克斯台灯造型机器人，它试的是把功能和表达揉在一起的运动设计——机器人因此能点头、能凑近，还能借灯光把注意力引过去。苹果对消费级机器人该长什么样，也在这件事里透出了自己的考量；

2025 年 5 月，EgoDex 与 PH2D：用 Vision Pro 采集了 829 小时第一视角灵巧操作数据，还让人类教练戴着头显直接训练人形机器人。
到 HALO，这条线看起来短暂收了束：感知上继承第一视角哲学，场景上瞄准 ELEGNT 描绘的家庭，数据这个最关键的环节则放弃人力采集，押注仿真。
当然，离真正走进千家万户的人形机器人，HALO 还有很长的路。
它现在能坐椅子、钻桌底、推箱子，但要收拾一间乱糟糟的卧室，或者从冰箱里拿出一瓶饮料，还有大量技能要学。甚至每加一项新技能，研究人员仍得手动设计动作提示和关键帧。
不过 HALO 至少证明了一件事：人形机器人学习与真实世界互动，可以有一条更容易规模化的路径。
过去想让机器人攒 300 小时经验，得有人陪着练、陪着记。现在研究人员用几百张 GPU，一天多就能生成同等时长的训练数据，再把这些经验交给一个从未踏进真实家庭的机器人。
更有意思的是，苹果这次连自己的机器人身体都没有。宇树 G1、阿里千问、英伟达 Jetson，再加一台 Mac mini，就拼出了这套能自主感知和行动的系统。
机器人训练越来越吃算力，未来人形机器人行业的竞争，或许会从谁的身体更灵活，延伸到谁能让机器人更快、更便宜地攒经验。
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