91% 单项任务成功率，苹果发布人形机器人大脑 HALO，支持陌生环境零建图直接执行任务

苹果研究团队对外公布 HALO 人形机器人自主控制系统，也就是大家所说的人形机器人大脑，这套系统在没有提前扫描、提前建图的陌生真实环境里，单项任务平均成功率达到 91%，可以直接接收人类自然语言指令，自主拆解任务、规划全身动作，不需要提前熟悉场地，就能完成坐下、避障、推箱子等操作，实现仿真训练能力直接迁移到现实物理世界。过去很多人形机器人方案想要在真实环境干活，都要提前对场地扫描建图、人工调试动作，一旦换到新房间、新布局，就很容易迷路、碰撞、任务失败，而且采集大量真实机器人动作数据成本很高，HALO 选择用程序化生成上千个虚拟家庭场景来合成训练数据，不用大量人工遥操作采集真机数据，解决了具身智能训练数据稀缺的痛点。HALO 整套系统分为三层协同工作，上层负责理解语言指令并拆分子任务，中层根据视觉画面生成短期全身动作，底层把动作规划转换成机器人关节控制指令；落地测试时，先在仿真虚拟环境完成大量视觉 - 语言 - 动作配对训练，之后直接部署到宇树 G1 人形机器人上，放到从未见过的真实室内环境做测试，系统本地运行模型，不需要依赖云端联网，一边读取机器人相机视觉画面一边持续调整动作。从测试结果来看，HALO 在单项简单任务上表现亮眼，但多步骤连续组合任务成功率会明显下降，这套方案目前属于科研原型系统，不是苹果面向消费者正式发售的机器人产品，它证明了纯仿真训练的人形控制大脑可以零迁移到陌生现实环境，为人形机器人低成本学习通用技能提供了一条新路线。

HALO 三层架构说明清单

1. 上层任务编排模块：基于视觉语言模型，理解自然语言指令，把大任务拆成一步一步子任务，在 Mac mini 本地运行
2. 中层动作生成模块：编码器搭配 DiT 解码器，根据当前画面、子任务，规划未来约 5 秒的全身动作，每秒大约更新 3 次规划
3. 底层动作追踪模块：高频运行，每秒 50 次，把上层动作计划转化为关节控制指令，同时结合本体状态修正姿态

HALO 和传统人形机器人控制方案对比

测试相关关键数据清单

1. 测试环境：6 个没有预先扫描、没有建图的真实室内环境
2. 单项任务测试：合计 360 次测试，平均成功率 91%
3. 多步骤组合任务测试：3 类组合任务，平均成功率 70%，最难组合任务成功率仅 50%
4. 验证硬件：宇树 G1 人形机器人
5. 训练素材：1000 个程序生成的虚拟家庭场景，合成 300 小时左右训练数据

【相关 FAQ】

问题 1：苹果发布的人形机器人大脑 HALO，91% 成功率指的是什么任务？

回答 1：苹果发布的人形机器人大脑 HALO，91% 成功率是陌生环境下单项独立任务的平均成功率，不是连续多步骤组合任务的成功率，组合任务成功率会更低。

问题 2：苹果人形机器人大脑 HALO，在陌生环境使用前需要提前给场地建图吗？

回答 2：苹果人形机器人大脑 HALO 在陌生环境使用前不需要提前给场地建图、扫描，支持零建图直接进入陌生环境执行任务。

问题 3：苹果 HALO 人形机器人大脑是运行在云端，还是本地运行？

回答 3：苹果 HALO 人形机器人大脑支持本地在 Mac mini 上运行模型，执行任务过程不需要联网调用云端能力。

问题 4：苹果亮出的人形机器人大脑 HALO，是苹果即将上市的消费级机器人产品吗？

回答 4：苹果亮出的人形机器人大脑 HALO 属于科研原型控制系统，是研究成果，并不是苹果对外官宣、准备上市售卖的人形机器人产品。

问题 5：苹果 HALO 人形机器人大脑，是在哪款机器人本体上面做验证测试的？

回答 5：苹果 HALO 人形机器人大脑是部署在宇树 G1 人形机器人本体上完成真机验证和陌生环境测试。

【参考资料】

[2026-11-09]（91% 成功率！苹果亮出人形机器人大脑 HALO 陌生环境直接上手）太平洋科技

[2026-11-09]（苹果机器人 “大脑” 研究进展，任务成功率达 91%）虎嗅网

[2026-11-07]（平均成功率 91%！苹果研究团队披露机器人 “大脑” 进展）澎湃新闻

[2026-11-04]（Perceptive Humanoid Motion from Simulation）arXiv

【免责声明】

本文内容仅为苹果 HALO 人形机器人大脑公开论文与媒体信息整理，HALO 属于科研原型系统，性能指标、能力边界、后续开源计划、商业化落地安排以苹果研究团队论文、官方发布信息为准；91% 成功率限定在特定测试条件下，不代表所有场景都可以稳定达到该效果，本文不构成机器人采购、项目开发、投资相关建议。