物理AI（11）：从苹果HA­LO看仿真合成数据与真机触觉数采两大方向【东北计算机】

事件：11月4日，苹果研究团队发表人形机器人自主控制系统HA­LO论文。团队用250张H100耗时48小时，在1,000个虚拟住宅中合成300小时训练数据。部署到宇树G1后，HA­LO在6个未经预先建图的真实环境中完成360次单项任务测试，平均成功率为91%；另在1个真实环境中测试3种组合任务，平均成功率为70%。

继续看好物理AI全产业链，重点关注两条线。①仿真合成数据：在训练动作数量不变的情况下，仿真训练场景从1个增至1,000个，机器人在100个未见仿真环境中的坐下成功率由43%升至84%。通过仿真改变房间和家具布局，同一批动作数据就能覆盖更多训练场景。②真机触觉数采：视觉难以直接感知接触，物体被遮挡或移出视野后，机器人执行接触类任务的表现会下降。

相关公司：*为未覆盖，不作为投资推荐。

数采：凡拓数创*、海天瑞声*、开普云*、泛亚微透*、福莱新材*、华依科技*、创维数字*、慈星股份*、敏芯股份*。

大小脑：江顺科技*、华锐精密*、能科科技*、金马游乐*、奥比中光、中控技术*、宝通科技、博雷顿*、索辰科技*。

端侧：宇树科技、上纬新材*、杭州柯林*、瑞芯微、歌尔股份*、全志科技*、恒玄科技*、大普微、德明利*、佰维存储。

T链：峰岹科技*、浙江荣泰、福赛科技、正强股份*。