苹果这次很少见地对外放出人形机器人相关研究成果，推出了叫 HALO 的自主控制系统，它没有自己造机器人本体，直接选用宇树 G1 人形机器人作为载体，在机器人背部加装一台 M4 Pro、64GB 统一内存的 Mac mini，本地跑千问 Qwen3.6-35B-A3B 模型，不需要联网就能理解指令、规划动作。这套系统的亮点是全程只用仿真环境生成的数据训练，没有采集真实房间的遥控演示数据，放到 6 个完全没提前扫描、没建图的陌生家庭环境里做测试，360 次单项任务平均成功率达到 91%，可以独立完成坐到椅子上、钻过桌底、侧身穿过半开门、推箱子这些任务，不过多步骤组合任务的平均成功率只有 70%，还处在实验室研究阶段，不是面向消费者的成品。
HALO 三层控制架构
- 顶层：任务编排器，默认千问模型本地运行，约 2 秒更新一次，把自然语言指令拆成一步步子任务，也支持切换云端模型。
- 中层：运动生成器，3Hz 频率读取机器人第一视角画面，规划未来 5 秒全身动作，输出关节、姿态方案。
- 底层：运动跟踪器，50Hz 高频运行，结合深度、本体传感器数据，控制关节执行，保证平衡稳定。
硬件搭配方案
- 机器人本体：宇树 G1 人形机器人，背部用 3D 打印外壳固定 Mac mini。
- 机载计算单元：Mac mini M4 Pro，直接从机器人电源取电，独立负责大模型推理。
- 原生控制器：宇树自带 Jetson Orin NX，负责底层实时运动控制。
- 感知设备：头部搭载 120° 广角相机，采集环境视觉信息。
测试数据一览
| 测试类型 | 测试条件 | 测试次数 | 平均成功率 |
|---|---|---|---|
| 单项基础任务 | 6 个陌生住宅环境，无预先建图 | 360 次 | 91% |
| 长序列复合任务 | 同一个真实住宅，多动作连续执行 | 3 类任务各 10 次 | 70% |
当前存在的局限
- 感知主要依靠视觉，缺少触觉传感器，碰到柔软、细小物体容易出错。
- 新增陌生任务，需要人工编写提示词辅助，没法完全自主理解所有指令。
- 长流程连续任务稳定性不足，容易在中途卡住、动作失败。
- 只是科研原型系统，不会直接作为商品机器人对外售卖。
【相关 FAQ】
问题 1：苹果 HALO 人形机器人系统，为什么选择宇树 G1 搭配 Mac mini 跑千问？
回答 1：苹果本次研究重点是验证 HALO 控制软件，不想在机器人本体硬件上投入太多，宇树 G1 是成熟可采购的人形机器人开发平台；Mac mini M4 Pro 算力足够支撑千问模型本地离线推理，不需要依赖云端，方便在家庭环境做自主测试，千问模型在视觉语言任务上适配性好，适合做任务拆解。
问题 2：搭载千问模型的宇树 G1，在陌生环境测试 91% 成功率是什么概念？
回答 2：这个 91% 是单次简单任务的成功率，比如单独推箱子、单独钻桌子，代表只用仿真数据训练的模型，跨到真实陌生环境有不错的泛化能力，但不等于机器人可以连续自主完成一整套复杂家务，多步骤任务成功率只有 70%，稳定性还有很大提升空间。
问题 3：苹果 HALO 系统，宇树 G1 背上的 Mac mini 一定要跑千问吗？
回答 3：不是必须固定千问，千问是默认选用的本地模型，HALO 顶层编排模块预留了接口，既可以本地运行千问，也可以调用其他云端大模型 API，只是本次论文验证实验采用 Qwen3.6-35B-A3B。
问题 4：苹果公布 HALO 进展，是不是意味着苹果马上会推出人形机器人产品？
回答 4：不是，HALO 属于学术研究成果，苹果没有发布商用人形机器人计划，只是验证具身智能控制方案，代码和论文公开，用来给行业参考，距离量产家用机器人还有很长周期。
【参考资料】
[2026-11-10]（苹果公开 HALO 人形机器人系统，宇树 G1 搭载 Mac mini 本地运行千问模型）爱范儿
[2026-11-09]（苹果披露机器人 “大脑” HALO 进展，宇树 G1 测试成功率 91%）新浪财经
[2026-11-09]（苹果发布人形机器人自主系统 HALO，基于宇树 G1 与千问大模型）DoNews
[2026-11-09]（苹果披露人形机器人自主控制系统 HALO 物理 AI 有望加速落地）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：调用千问模型在宇树 G1 上验证）澎湃新闻
【免责声明】
本文内容仅为科技资讯信息整理，仅用于行业信息参考，不构成任何投资、产品采购建议；HALO 为苹果实验室研究项目，相关性能数据来源于公开论文与媒体报道，不代表最终商用效果，后续技术迭代、落地规划以苹果官方正式公告为准。
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本文概览：苹果这次很少见地对外放出人形机器人相关研究成果，推出了叫 HALO 的自主控制系统，它没有自己造机器人本体，直接选用宇树 G1 人形机器人作为载体，在机器人背部加装一台 M4 Pro、64GB 统一内存的 Mac mini，本地跑千问 Qwen3.6-35B-A3B 模型，不需要联网就能理解指令、规划动作。这套系统的亮点是全程只用仿真环境生成的数据训练，没有采集真实房间的遥控演示数据，放到 6 个完全没提前扫描、没建图的陌生家庭环境里做测试，360 次单项任务平均成功率达到 91%，可以独立完成坐到椅子上、钻过桌底、侧身穿过半开门、推箱子这些任务，不过多步骤组合任务的平均成功率只有 70%，还处在实验室研究阶段，不是面向消费者的成品。