苹果公开HALO并开源，宇树G1零样本迁移实机
先了解这件事
苹果研究团队在arXiv发表论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，公开人形机器人自主控制系统HALO并开源相关代码，在宇树G1上验证。系统用程序化生成的约1000个虚拟住宅场景合成数据训练，训练中未见过真实家居场景；团队称其在6个未扫描、未建图的真实家庭完成坐下、穿半开门、钻桌底、推箱等任务，360次单任务试验平均成功率91%，与仿真一致。 苹果研究团队称，把技能串成复合任务时成功率降至约70%：在单一真实环境中对3种复合任务各测10次，平均成功率70%。新增物理任务仍需人员编写提示词、设计动作关键帧，部分动作需人类影片或动作捕捉素材；系统现阶段主要依赖视觉感知，尚难以直接掌握接触状态。 部署上，编排器默认在机器人本体的Mac mini M4 Pro上运行4比特量化的Qwen3.6-35B-A3B，不联网、不遥控即可运行；也可经API路由到闭源云端模型以增强推理与规划。36Kr报道称，该成果主要验证语义层零样本迁移的可行性。
AI 根据报道生成 · 12 小时前更新
事件进展
2 个进展
- 11月9日 09:47 · 3 篇报道苹果开源人形机器人HALO控制系统爱范儿：苹果公开HALO人形机器人研究：用宇树G1加Mac mini，纯仿真数据实现陌生家庭自主导航
- 11月5日 13:00 · 2 篇报道HALO人形自主系统实现仿真到现实零样本迁移arXiv cs.RO：HALO：从仿真合成数据训练的人形机器人自主系统实现零样本实机迁移
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- 爱范儿精选苹果公开HALO人形机器人研究：用宇树G1加Mac mini，纯仿真数据实现陌生家庭自主导航
苹果研究团队公开HALO人形机器人研究，以宇树G1为身体、背负运行千问模型的Mac mini M4 Pro，在6个未扫描的真实家庭中完成坐下、钻桌底、推箱子等任务，360次测试平均成功率91%。
- OFweek Robotics精选苹果公开人形机器人控制系统HALO，宇树G1陌生环境任务成功率91%
苹果研究团队在arXiv发表论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，公开人形机器人自主控制系统HALO，并在宇树G1上验证。
- 36Kr Embodied Intelligence苹果在arXiv披露人形机器人自主控制系统HALO并开源代码
苹果研究团队近日在arXiv披露人形机器人自主控制系统HALO并开源相关代码，主要验证语义层零样本迁移的可行性。新浪财经指出，该成果对A股板块的影响更偏叙事强化，受益方向集中于补齐触觉感知这一技术短板的相关环节。
- 钛媒体苹果研究团队披露人形机器人自主控制系统HALO：6个真实环境360次单项任务测试平均成功率91%
苹果研究团队在arXiv论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》中披露人形机器人自主控制系统HALO，并公开数据生成、模型训练与部署代码。
- 机器人前瞻 · 微信公众号精选苹果发布HALO系统，让宇树G1零样本完成钻桌底、穿门缝等全身技能
苹果发布HALO人形机器人全身运动控制系统，通过程序化生成1000个虚拟住宅场景、合成近300小时配对数据，让Unitree G1掌握坐椅、侧身穿半开门、桌下蹲伏、推箱等技能。
- arXiv cs.RO精选HALO：从仿真合成数据训练的人形机器人自主系统实现零样本实机迁移
研究团队提出人形机器人自主系统 HALO，通过在约一千个程序化生成的家庭场景中合成视觉-语言-动作数据，摆脱对遥操作采集的依赖。HALO 习得坐椅子、导航到指定物体、侧身穿半开门、蹲爬桌下和推箱子等技能，并能组合完成长程任务。训练中未见过真实家庭场景，HALO 零样本迁移到物理世界，在六个未建图真实环境的 360 次试验中达到 91% 成功率。
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- 可比范围当前
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- 2611月9日 17:00
- 近 24 小时变化
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