当地时间11月4日，苹果研究团队在预印本平台arXiv提交论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，披露了人形机器人自主控制系统HALO。

研究团队还公开了数据生成、模型训练和部署代码，涵盖动作生成、动作跟踪、任务编排以及仿真和真实机器人运行等环节。据论文披露，研究团队在6个未预先扫描或建图的真实环境中开展360次单项任务测试，平均成功率为91%。

另在一个真实环境中，对3种组合任务分别开展10次测试，平均成功率为70%。其中，“俯身通过障碍—走向目标—推箱子”这一组合的成功率为50%。

据介绍，研究团队使用250张英伟达H100 GPU，耗时约48小时合成主要训练数据。动作生成器通过模仿学习训练，使用64张B200；动作跟踪器经强化学习、策略蒸馏等步骤训练，使用4张H100。

需要指出的是，仿真生成数据并未完全摆脱人工参与。团队表示，新增物理任务仍需人工编写提示词、设计动作关键帧，部分动作还使用了人类视频或动捕素材。研究团队同时指出，目前机器人主要依赖视觉感知，难以直接感知接触情况；当物体离开相机视野或被遮挡时，涉及较多接触的任务表现会下降。加入触觉感知，是后续改进方向之一。