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Chinese robotics — Research news discovery·· 3 days agoSignalEditorial score75

Apple Unveils HALO Humanoid Robot Research Using Unitree G1 Body with Mac mini M4 Pro

苹果罕见公布人形机器人进展,宇树 G1 背着一台跑千问的 Mac mini

Summary

Apple's research team has published the HALO project, a humanoid robot system that combines a Unitree G1 body with a Mac mini M4 Pro running Alibaba's Qwen models. Trained entirely on synthetic data generated via simulation rather than human teleoperation, the system achieved an average success rate of 91% across 360 trials in six unseen real-world homes without prior scanning. The robot autonomously performs tasks such as sitting, navigating under tables, and pushing boxes.

Source: Chinese robotics — Research news discovery · Read original article ↗

English translation unavailable. Choose the original article to read it.

What the source reports

Publisher-reported claims, with original evidence. These results have not been independently verified by RoboSignal.

Control
Reported autonomousOpen source S6

Reported numbers

  • elapsed_hours

    300 hours

    View original evidence
    团队在约 1000 个程序生成的房间里做出了 16.3 万条、近 300 小时 的配对样本,数据规模只受算力限制。
    Open source S21
  • elapsed_hours

    9 hours

    View original evidence
    论文里还提到,仅生成 SIT(坐下)一个技能的 5 万条样本,就用了 250 张 H100 GPU 跑了 9 个小时;全部 1178 个房间的生成用了约 300 张 GPU、26 个小时。
    Open source S22
  • elapsed_hours

    26 hours

    View original evidence
    论文里还提到,仅生成 SIT(坐下)一个技能的 5 万条样本,就用了 250 张 H100 GPU 跑了 9 个小时;全部 1178 个房间的生成用了约 300 张 GPU、26 个小时。
    Open source S22
  • Reported success rate

    91%

    Reported trials

    View original evidence
    在 6 个从未见过、没有提前扫描的真实环境里,360 次测试的平均成功率达到 91%。
    Open source S7
  • Reported success rate

    43%

    Reported trials

    View original evidence
    在 100 个没见过的模拟房间里,坐椅子的成功率从只用 1 个房间训练时的 43%,涨到用 100 个房间时的 81%。
    Open source S24
  • paper: not_reported

What remains unknown

Not established in the collected evidence: Environment, Data origin.

Reported performance applies to the described task. It does not establish general autonomy or deployment readiness.

Source excerpts and review record

Automatically extracted; no manual editorial approval recorded.

这套看起来有点混搭的系统,已经能够让机器人自主走进陌生家庭,找到椅子坐下、钻过桌底、推走箱子。

Open source S6

研究团队用几百张 GPU,在上千个虚拟家庭中批量生成机器人的动作和视觉数据,再把学到的技能直接搬进现实世界。

Open source S9

团队在约 1000 个程序生成的房间里做出了 16.3 万条、近 300 小时 的配对样本,数据规模只受算力限制。

Open source S21

论文里还提到,仅生成 SIT(坐下)一个技能的 5 万条样本,就用了 250 张 H100 GPU 跑了 9 个小时;全部 1178 个房间的生成用了约 300 张 GPU、26 个小时。

Open source S22

在 6 个从未见过、没有提前扫描的真实环境里,360 次测试的平均成功率达到 91%。

Open source S7

在 100 个没见过的模拟房间里,坐椅子的成功率从只用 1 个房间训练时的 43%,涨到用 100 个房间时的 81%。

Open source S24

Source:Chinese robotics — Research news discovery · ifanr.com

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