** 蘋果 (AAPL-US) 近日公開其人形機器人自主控制系統「HALO」的最新研究成果，搭載宇樹科技 (688836-CN) 的 G1 人形機器人進行驗證，展示機器人在陌生環境下完成推箱子、坐椅子等任務的能力，成功率達 91%。

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【快訊重點】
蘋果公司近日公開了其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，自主完成各種任務。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。

【核心分析】
HALO 系統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。系統採用視覺語言模型，並支援透過 API 呼叫雲端模型，從而提升推理與規劃能力。研究團隊透過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，並使用多張 GPU 進行訓練，最終成功將 G1 機器人的成功率提升至 91%。然而，當任務涉及多個連續動作時，系統的表現仍有落差，特別是複合任務的成功率僅 70%。

【市場觀點】
雖然 HALO 目前仍未完全擺脫人工參與，但其在陌生環境下自主完成任務的能力，展現了蘋果在人形機器人領域的技術潛力。研究團隊將觸覺感知列為後續改進方向，預計未來機器人將能更好地適應複雜環境中的動作控制。 此外，HALO 與宇樹科技 G1 的合作，也暗示蘋果可能正在積極佈局中國市場的機器人業務，未來競爭格局值得關注。 網友看法：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)