Halo系統(tǒng)在不同領域有不同定義，若特指方程式賽車的安全防護系統(tǒng)，其工作原理是通過鈦合金材質的堅固結構承受撞擊力，不依賴攝像頭或傳感器；若指機器人導航算法，則是通過人類偏好對齊離線獎勵學習建模，依賴RGB相機；若為開源眼鏡平臺，則集成多種傳感器與攝像頭。

具體來看，賽車領域的Halo系統(tǒng)采用直徑50毫米的鈦合金打造“Y”型框架，三個支點焊接在座艙特定位置，憑借12噸的抗沖擊能力抵御飛行雜物、支撐賽車翻滾時的壓力，為車手頭部提供物理防護；機器人導航的HALO算法通過人類對導航動作的二元反饋訓練獎勵模型，結合動作條件下的視覺特征聚合機制，依托RGB相機實現環(huán)境泛化；開源眼鏡平臺的Halo則在鏡腿集成FPGA、OV攝像頭等器件，直接接入視覺與音頻傳感器完成交互功能。

具體來看，賽車領域的Halo系統(tǒng)采用直徑50毫米的鈦合金打造“Y”型框架，三個支點分別焊接在座艙正前方和左右側后方，憑借約12噸的抗沖擊能力抵御飛行雜物撞擊，還能在賽車翻滾時支撐車身重量，避免車手頭部直接接觸地面或障礙物。該系統(tǒng)自2018賽季起被FIA旗下各級方程式賽事強制安裝，外層覆蓋碳纖維增強強度，僅7公斤的重量既保證防護性能，又不會過度增加賽車負擔，經實際賽事驗證可將車手重大事故生還率提高17%。

機器人導航領域的HALO算法則是一種離線獎勵學習系統(tǒng)，核心通過人類偏好對導航動作的二元可行性反饋訓練獎勵模型，無需手工設計獎勵函數。其創(chuàng)新的動作條件視覺特征聚合機制，會基于同胚變換生成軌跡掩碼，精準識別圖像中與導航軌跡相關的空間區(qū)域，聚合高相關性視覺信息。該算法依賴RGB相機獲取環(huán)境視覺數據，在Clearpath Husky機器人平臺的現實評估中，在未見環(huán)境的泛化能力突出，成功率、歸一化軌跡長度等指標均優(yōu)于現有基于視覺的導航方法。

開源眼鏡平臺的Halo系統(tǒng)則將硬件集成在鏡腿上，搭載高云FPGA芯片支持圖形加速與攝像頭圖像預處理，采用OV攝像頭通過MIPI和IIC驅動傳輸視覺數據，同時配備麥克風、觸摸按鈕完成交互功能。這里的攝像頭與傳感器是系統(tǒng)實現視覺輸入、環(huán)境感知的核心組件，直接為FPGA的CV任務提供原始數據，支撐眼鏡的智能交互與場景識別需求。

不同領域的Halo系統(tǒng)雖名稱相同，但功能定位與技術路徑差異顯著：賽車領域側重物理結構防護，機器人領域聚焦算法模型與視覺感知融合，眼鏡平臺則偏向硬件集成與傳感器應用。三者分別在安全防護、智能導航、智能穿戴領域發(fā)揮作用，體現了技術名詞在跨場景應用中的多樣性與針對性。