苹果披露机器人大脑进展

截至2026年11月8日，苹果披露的机器人大脑核心系统HALO，在陌生未建图家庭环境下的单项任务测试平均成功率达到‌91%‌，大幅领先2025年全球头部实验室同类系统的平均水平。

📅 核心披露进展
苹果研究团队于当地时间2026年11月4日，在预印本平台arXiv提交相关论文，正式对外披露这套名为HALO的人形机器人自主控制系统。
系统已部署在宇树科技的G1人形机器人上完成实机验证，可将仿真环境训练的动作直接迁移到完全陌生的现实房间执行。
团队同步公开覆盖数据生成、模型训练、全流程部署的全部代码，包含动作生成、动作跟踪、任务编排等所有环节。
实机测试覆盖6个完全未预先扫描建图的真实家庭环境，完成360次单项任务测试，平均成功率91%，比2025年同类系统平均水平高出近18个百分点。
组合任务测试平均成功率为70%，其中“俯身通过障碍—走向目标—推箱子”这类复杂多步骤任务成功率为50%。

⚙️ HALO系统核心技术细节
整套系统采用三层协同控制架构，无需联网即可完全在本地运行，也可选择调用云端大模型获得更强推理规划能力。
最上层任务编排模块，默认使用千问Qwen3.6-35B大模型，直接在机器人搭载的Mac mini上本地运行，负责理解模糊人类指令、拆分可执行子任务。
中间层动作生成模块，用千问Qwen3.5-2B作为编码器搭配动作生成解码器，根据眼前画面和子任务提前规划未来5秒的全身动作，每秒更新3次计划。
最底层动作跟踪器由强化学习训练完成，每秒运行50次，直接将上层动作计划转化为机器人各关节的控制指令。
训练数据全部由仿真生成，团队搭建1000个程序自动生成的虚拟家庭场景，合成约300小时训练数据，仅需少量人工参与编写提示词、设计动作关键帧。
合成全部300小时训练数据仅使用250张英伟达H100 GPU，耗时48小时完成，整体训练成本远低于同类系统。

🚧 当前短板与后续落地规划
系统目前主要依赖视觉感知，无法直接感知接触力，当物体被遮挡或离开摄像头视野时，需要大量接触操作的任务表现会明显下降。
苹果内部代号为J595的人形机器人项目从2019年启动，硬件部分早在2年前就基本开发完成，此前一直卡在软件控制系统研发环节。
苹果原本计划2026年推出首款消费级人形机器人产品，目前内部上市目标已调整到2027年，受HALO系统迭代进度影响，最终上市时间可能进一步推迟到2028年。
接下来团队会重点优化组合任务成功率，补齐触觉感知能力短板，逐步提升系统的实际使用实用性。

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