人形机器人HALO系统300小时仿真训练单项成功率91%，组合任务降至50%苹果发布人形机器人自主控制系统HALO，通过1000个程序生成环境构建约300小时（16万条片段）纯仿真训练数据，在零真机遥操作下实现未建图真实环境91%的单项任务成功率，打破真实数据采集瓶颈。但其在组合任务中成功率骤降至70%甚至50%，约6成失败源于视觉盲区，暴露出纯视觉方案局限性，凸显高精度触觉感知已成精细化作业的核心瓶颈。当前英伟达、特斯拉等巨头加速布局物理AI，小鹏计划四季度投放上千台真机，工业末端执行成功率达99.9%。开源算法正加速软硬件解耦，推动本体厂商竞争焦点从“造大脑”转向“拼触觉与场景落地”，产业链加速向规模化量产过渡。关注：福莱新材/汉威科技/慈星股份（柔性传感器与数采手套，受益于解决视觉盲区的触觉需求爆发），兆威机电/恒立液压/峰岹科技（电机控制与丝杠传动件，受益于精细操作及执行器轻量化需求），宇树科技/小鹏汽车（机器人本体制造，受益于算法验证及真机规模化量产红利），阿里巴巴/索辰科技（大模型基座与仿真软件，受益于纯仿真训练及任务编排需求）