【广发机械】 苹果HALO：通用模型+专用动作模型的分层思路再验证20261108
#苹果入局人形
机器人。苹果在11月4日发布研究预印本披露人形
机器人自主系统 HALO，让
机器人将在仿真环境中学到的动作，带到陌生的现实房间中执行。
#HALO的核心是任务编排器、动作生成器、动作跟踪器三层框架。HALO的最上层为Qwen3.6-35B-A3B，负责高层级的认知和任务规划功能，在
机器人搭载的Mac mini上本地运行；中间层动作生成器采用Qwen3.5-2B+DiT解码器，负责将
机器人看到的画面和当前子任务规划为未来约5秒的全身动作；最底层模型是动作跟踪器，负责执行关节控制。
#采用全仿真数据训练。苹果通过程序化生成1000个房间，合成了近300小时的配对视频、语言及运动数据，共16.3万个片段；之后再让动作生成器和动作跟踪器去学习训练。不与人力挂钩，可以直接真机部署。
#六类单项任务的平均成功率约91%。G1搭载HALO在未训练未扫描过的真实家居场景中进行测试360次，真机的成功率均值为91%。
#链式长流程任务执行能力仍存局限、精细操作仍需触觉数据。搭载HALO的宇树G1的组合任务平均成功率为70%，且低于单任务成功率的乘积，这表明子任务之间并不独立，长流程任务执行的衔接环节现在存在短板，且目前主要在locomotion层面（移动及较粗粒度的全身交互），精细操作暂时没有论证仿真到显示的迁移。
#投zi建议：HALO的分层思路与先前的Astra的应用思路不谋而合：均采用通用模型（负责“大脑”任务规划）+专用模型（负责动作执行）的分层思路。后续通用模型和具身模型进步仍然无法脱离触觉数据，建议关注触觉手套相关标的#
福莱新材、
晶华新材，数采标的#
奥比中光，小脑映射#
峰岹科技。模型进步直接推动本体放量速度，建议关注本体#宇树科技、
上纬新材。
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