[新聞] 蘋果公開人形機器人「大腦」HALO！搭載宇

作者steveisaman (who is the man)

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標題[新聞] 蘋果公開人形機器人「大腦」HALO！搭載宇

時間Sun Nov 8 22:44:21 2026

原文標題：蘋果公開人形機器人「大腦」HALO！搭載宇樹G1測試　陌生環境任務成功率達91% 原文連結： https://reurl.cc/Vn907R 發布時間： 2026-11-08 20:00 記者署名：鉅亨網編譯莊閔棻原文內容：蘋果(AAPL-US) 研究團隊近日公開人形機器人自主控制系統HALO的最新研究成果，透過視覺語言模型（VLM）與動作生成技術，讓機器人不只能理解人類指令，還能依據陌生環境調整動作，自主完成推箱子、坐椅子及穿越障礙物等任務。研究團隊近日在預印本平台arXiv發表論文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，介紹HALO系統的設計與實驗成果，並將系統部署在宇樹科技(688836-CN) 的G1人形機器人上進行驗證。研究重點在於讓機器人將模擬環境中學到的動作，應用於未曾事先掃描或建圖的真實空間，降低機器人對特定環境的依賴。根據研究團隊公開的展示影片，搭載HALO的G1機器人能依照指令推動箱子、跟隨人類、坐上椅子，也能側身穿過半開的門，或彎腰、爬行通過桌子下方。這些動作不只是預先設定好的路徑，還涉及環境辨識、空間判斷，以及依照障礙物調整身體姿態。 HALO採三層架構控制機器人　從理解指令到執行動作 HALO的核心設計是將機器人的控制流程拆分為任務編排、動作生成與動作追蹤三個層級，分別處理指令理解、全身動作規劃及實際關節控制。最上層的任務編排模組採用視覺語言模型，預設使用阿里巴巴(09988-HK) 的 Qwen3.6-35B-A3B，並在機器人搭載的Mac mini上本地運行，無須連接網路即可處理任務。系統也支援透過API呼叫雲端模型，以取得更強的推理與規劃能力。這個模組負責理解人類指令，並結合機器人視角的影像判斷如何完成任務。例如，當收到「坐下」的指令時，機器人必須先辨識周遭環境，決定適合坐下的位置；若接獲「坐到椅子上」的指令，但前往椅子的路徑受到桌子阻擋，就必須將任務拆解為彎腰通過障礙、接近椅子及坐下等連續動作。任務執行期間，模組也會持續透過機器人視角的影片確認動作是否成功，再決定推進下一個步驟或重新嘗試，每次僅向下一層下達一項明確的子任務。中間層的動作生成模組則使用另一款模型Qwen3.5-2B，搭配負責生成動作的DiT解碼器，根據環境畫面與當前任務，規劃未來約5秒的全身動作。系統每秒重新規劃約3次，讓機器人能隨著環境變化持續修正動作。最底層的動作追蹤器經過強化學習與策略蒸餾等程序訓練，以每秒50次的頻率運作，結合深度影像與機器人自身狀態，將上層規劃的動作轉換為實際關節控制指令。 6種陌生環境測試成功率91%　複合任務仍有改善空間在實際測試方面，研究團隊選擇6個未經事先掃描或建圖的真實環境，進行360次單項任務測試，平均成功率達91%。不過，當任務涉及多個連續動作時，系統的表現仍有落差。研究團隊另外在單一真實環境中，針對3種複合任務各進行10次測試，平均成功率為70%。其中，「彎腰通過障礙物、走向目標、推動箱子」這項連續任務的成功率僅50%，顯示機器人處理多步驟動作時仍面臨挑戰。為了訓練機器人適應不同環境，研究團隊建立一套大規模合成資料生成流程，在1,000個程式生成的模擬家庭環境中，製作約300小時的主要訓練資料，將機器人看到的畫面、接收的指令及對應動作配對。資料生成流程分為幾個階段：首先依照文字指令產生動作序列，再將動作放入虛擬房間，最後透過模擬工具渲染機器人執行任務時看到的畫面。以「坐到扶手椅上」為例，系統會先將任務拆解為向前行走、轉身及坐下等動作片段，再由動作生成模型根據文字提示、路徑點與關鍵姿態產生動作序列，並透過幾何檢查篩選結果，降低腳部滑動或身體穿入地面等不合理動作。接著，研究團隊將動作安排在不同的虛擬房間，檢查機器人與家具之間的位置關係，排除可能發生碰撞的配置，再渲染機器人視角的畫面。訓練過程也會調整光線、色調及影像模糊程度，增加視覺資料的多樣性，讓同一套流程能產生完整的指令、影像與全身動作訓練資料。在運算資源方面，研究團隊使用250張輝達(NVDA-US) H100 GPU，耗時約48小時完成主要訓練資料的合成；動作生成器採用模仿學習訓練，使用64張B200 GPU；動作追蹤器則透過強化學習、策略蒸餾等方式訓練，使用4張H100 GPU。仍仰賴人工設計　觸覺感知成下一步改進方向不過，HALO目前仍未完全擺脫人工參與。研究團隊指出，新增物理任務時，仍須由人員編寫提示詞、設計動作關鍵影格，部分動作也需要使用人類影片或動作捕捉素材。此外，現階段系統主要依賴視覺感知，尚難以直接掌握接觸狀態。當物體離開攝影機視野或遭到遮擋時，涉及較多身體接觸的任務，執行表現便會下降。研究團隊將觸覺感知列為後續改進方向，希望進一步提升機器人在複雜環境中的動作控制能力。心得/評論：這運算資源要用到 H100*250張，B200*64張，H100*4張! 所以妳各位遊戲顯卡還要等等(誤) 然後，HALO現階段要新增物理任務還需要妳各位的提示詞~ 我知道你們都想打甚麼提示詞! 看樣子Apple是要跟中國合作機器人業務了? 不知道跟Optimus比誰會有機會先量產~ 總之我們還是先存錢吧... -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 180.176.2.123 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1794149065.A.0C5.html

推 verdandy : 那Cortana要出來了嗎? 11/08 22:46

推 a135791258 : 人人都是士官長嗎 11/08 22:47

→ steveisaman : 微軟表示： 11/08 22:48

推 sistar5566 : 蘋果你變了 11/08 22:48

→ stlinman : Qwen3.6-35B-A3B大腦的機器人，應該還是幼兒吧? 11/08 22:48

推 kinve1014 : 看成人形蜈蚣 11/08 22:49

推 yoshiki78529: 每秒50次在任務執行上可能太刺激了 11/08 22:49

→ yunf : 與樹都已經砍半了 11/08 22:49

推 slayptter : 宇樹XDD 11/08 22:50

→ walife : 掛牌apple的宇樹機器人 11/08 22:53

推 deepelves : 華西街:蘋果在投資AI!?完蛋了快點砍股票 11/08 22:55

推 lastphil : Qwen3.5/3.6有那麼厲害 11/08 22:57

推 forfree99 : 早就說連機器人都要靠AI 還有人說AI沒救了 11/08 22:57

→ forfree99 : AI就是未來很明顯的東西，要限制也不可能限制太大 11/08 22:57

推 s881720 : 沒用好看頭而已 11/08 22:58

推 amig0123 : 機器人需要記憶體 11/08 22:58

推 ayufly : AI就是大腦沒大腦怎麼活 11/08 22:59

推 Cger : 絕招是噴水 11/08 22:59

→ mamorui : 阿婆我怕你害機器人收攤 11/08 22:59

→ CaTkinGG : 士官長!! 11/08 22:59

→ potionx : 戶子早就過說蘋果人和安卓人的故事了 11/08 22:59

推 joygo : halo!!! 很好玩 11/08 23:01

→ joygo : 機器人感覺很適合先去做整理飯店 11/08 23:01

→ crazydj : su22崩潰QQ 11/08 23:02

→ largan6075 : 華西街想必看到了蘋果偷偷AI要被殺無赦了 11/08 23:03

→ asahi98 : 樓上你，確實蘋果投資某些東西都是倒的機率高 11/08 23:04

→ asahi98 : 那台車沒了 11/08 23:05

→ steveisaman : 他不要自己做應該是還好哈哈 11/08 23:05

→ ThreekRoger : 感覺機器人最後會跟VR一樣沒什麼技術突破就沒了 11/08 23:05

→ verdandy : 那台車好險沒出來，不然多半被中國車嘎死 11/08 23:06

→ cphe : 被某些人笑只會後空翻的機器人被apple裝上大腦了 11/08 23:06

推 mamorui : 丸子機器人完了阿婆碰什麼那個就沒戲了 11/08 23:10

推 totomo168 : 蘋果搭載宇樹？？又不叫偷資料了嗎？？便宜的真香~ 11/08 23:10

推 yomo2 : 重點是大腦啊看看大腦是誰的是割韭菜的宇樹的嗎 11/08 23:11

→ yomo2 : 哈哈 11/08 23:11

推 totomo168 : 是那個AI很強DER，還會自己進化遮臉漫畫少女跑的 11/08 23:14

→ totomo168 : =這個大腦是少女 11/08 23:14

→ Sinreigensou: 搭載宇樹不會把資料傳給中共嗎x 11/08 23:19

推 ss425727100 : 到時候會不會台灣不能賣！！ 11/08 23:19

推 QQ101 : 宇樹!! 11/08 23:20

→ totomo168 : 這是少女機器人共諜 11/08 23:21

推 sxy67230 : Qwen3.5/3.6的CP值蠻高的啊，context window 又夠 11/08 23:23

→ sxy67230 : 長的情況下表現比其他小模型更好。認真說，現在市 11/08 23:23

→ sxy67230 : 佔的小模型都是中國開源模型是主流，computer use 11/08 23:23

→ sxy67230 : 能力也很夠。用雲端模型還有考慮網路延遲跟工廠各 11/08 23:23

→ sxy67230 : 種網路通訊意外，而且也沒辦法微調成自己需要的東 11/08 23:23

→ sxy67230 : 西。 11/08 23:23

推 kilo7 : 用對岸的零件嗎？ 11/08 23:23

推 stanley86300: 蘋果的最後一戰？ 11/08 23:25

推 LipaCat5566 : 隔壁可能兩三年內世界模型就搞出來 11/08 23:26

推 sxy67230 : Qwen3.6加上投機解碼外掛跟蘋果晶片優化之前有人測 11/08 23:27

→ sxy67230 : 試過可以每秒220token輸出，而且操控機器人也不是 11/08 23:27

→ sxy67230 : 要他做太多複雜推理的任務，已經蠻夠用的了 11/08 23:27

→ totomo168 : 真是唏噓，以前機器人可是日本的天下，默默的就消失 11/08 23:28

→ totomo168 : 了 11/08 23:28

推 buyaowen : 幹亞光該噴了吧= = 11/08 23:29

推 cmcmisgod : 裡面串的不都是中國模型 11/08 23:29

→ cmcmisgod : 只是蘋果串的然後取名？ 11/08 23:30

推 Beee09 : 日本還有鋼彈沒有從地底下開出來好嗎 11/08 23:31

噓 bring777 : 一般人不會買 11/08 23:32

推 chysh : 看到維尼會主動敬禮 11/08 23:39

推 Wick1123 : 士官長！？ 11/08 23:39

推 neo5277 : 早就過了參數越大越好的年代了... 11/08 23:45

→ Alphaz : 蘋果有比CCW懂機器人嗎?? 沒用的東西 11/08 23:50

推 bcismylove : 蘋果用中國的東西川普不用查一下嗎 11/08 23:54

噓 GetMoney : 中美合作真棒，踢掉偷晶片小島就對了 11/09 00:00

推 RaiGend0519 : 哈哈，用宇樹而不是特的Optimus 11/09 00:04

推 cityport : 只有民主黨這些小腦袋會阻擋AI 11/09 00:05

→ cityport : 民主黨跟當年拆火車鐵軌那群人一樣的智商 11/09 00:05

→ jimlexus : 我猜100萬起，皮膚功能+20萬 11/09 00:06

→ cityport : 一百多年前火車被形容成黑色的惡魔，跟現在妖魔化AI 11/09 00:08

→ cityport : 數據中心是一樣的行為，民智未開的表現 11/09 00:08

→ hkcdc : 宇樹科技 11/09 00:09

推 scum5566 : 看看折疊，這次大家的機器人都上市之後是不是要再 11/09 00:10

→ scum5566 : 等20年才會有蘋果機器人? 11/09 00:10

推 jason61105 : 量產士官長就能執行太空任務了 11/09 00:12

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