苹果AMP1论文：通用大模型写代码操控机械臂，成功率96.3%
APPSO · wechat · 2026-11-11
苹果 11 月 6 日发布的机器人操控论文 AMP1（Agentic Manipulation Policies 1）展示了与主流 VLA/WAM 数据驱动路线不同的方案：让通用大模型实时看图、写 Python 计算轨迹、执行、复查，全程无预设技能或专项训练数据。
关键成绩：
- RoboLab-120 仿真基准：Gemini 4 Argon + AMP1 成功率 85.6%，Claude Opus 5.5 配套 82.8%，远超当时最强 VLA（49.2%）和 WAM（42.9%）。
- 真机测试（Franka 机械臂）：开启错误恢复后成功率 96.3%，关闭为 87.0%；对比组 FLUX3 Action 仅 45.4%，π0.5 为 27.8%。
- 模型差距明显：Opus 5.5 仿真 82.8%，Haiku 5.5 仅 51.6%；去掉深度信息后 Opus 5.5 几乎不受影响（仅多调用模型），Haiku 5.5 则从 51.6% 跌至 10.7%。
- 加入跨回合持久记忆后，RoboDojo 双臂基准零样本成功率从 26.4% 升至 84.1%。
典型行为：够不到芥末瓶时会自己找木勺借助工具；搬走遮挡物；诊断相机标定误差并自行修正参数。
短板：单次成功任务平均需 280 秒，其中推理约 211 秒，仅适用于准静态场景。论文提出的加速路径包括代码留存复用、本地快速控制器、边执行边规划、用 AMP 数据蒸馏小模型。
文章还提到苹果同期的人形机器人论文 HALO（部署在宇树 G1，规划模型运行在 Mac mini M4 Pro，调用千问模型），认为苹果正把机器人竞争从硬件转向软件能力——硬件厂商的差异化可能回归机械设计、执行器与可靠性，而非依赖自家 AI 模型。
所属事件:苹果论文：通用大模型零样本操控机械臂，成功率达 85.6%(4 条相关)→
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