Archons Anchor 1 steigert die Teleoperation eines Unitree G1 von 9 auf 43 gelungene Demos pro Stunde

Archon Robotics (源策未来), ein im April 2026 gegründetes Embodied-AI-Start-up aus Shanghai, hat am Abend des 5. November Anchor 1 vorgestellt, eine Ganzkörpersteuerung für humanoide Roboter, die nur fünf Zielpunkte verfolgt: Becken, beide Handgelenke und beide Knöchel. Bei 72 Ganzkörperbewegungen auf einem Unitree G1 lag der globale Positionsfehler am Handgelenk bei 75,69 mm, rund 28 % unter der besten Vergleichsmethode MimicLite mit 105,74 mm, so die Projektseite. Der Knöchelfehler sank um etwa 39 %, von 115,03 mm auf 70,52 mm.

Die wichtigere Zahl steckt in der Datenerfassung. Steuert ein Operator den G1 per Teleoperation, sammelte das Team 43 gelungene Demos pro Stunde für einen Tritt gegen einen Karton, mit einer Erfolgsquote von 98,03 %. Mit dem Controller SONIC v1.1 waren es 9 pro Stunde bei 37,50 %. Das sind fast fünfmal so viele brauchbare Demos pro Stunde. Beim Aufheben von Hausschuhen stieg die Rate von 41 auf 62 pro Stunde. Robot-Learning-Teams zahlen für jede Operator-Stunde. Ein Controller, der weniger Versuche verwirft, senkt also direkt die Kosten für Ganzkörper-Trainingsdaten. Genau das kann Archon zuerst verkaufen.

Fünf Punkte statt eines komplett umgerechneten Skeletts

Der übliche Ansatz rechnet die menschliche Pose zuerst auf die Gelenke des Roboters um und folgt ihr dann. Laut Paper verzichtet Anchor 1 auf dieses Online-Retargeting im Gelenkraum und nimmt die fünf Ankerpunkte direkt als Eingabe, dazu ein separates Fehlersignal, das der Policy sagt, wie weit sie abgedriftet ist. Anchor 1 braucht nur 60 ms an zukünftigen Befehlen; die verglichenen Methoden brauchen 80 ms bis fast eine Sekunde, berichtet Jiqizhixin. Der Trainingsdatensatz umfasst 406.222 Bewegungen, etwa 1081 Stunden, davon 77 % aus Archons eigener Motion-Capture.

Bei der Autonomie ist die Lücke noch offen

Ohne Operator schaffte eine Policy mit Anchor 1 den Kartontritt in 90 % von 20 Versuchen und das Aufheben der Hausschuhe in 45 %, gegenüber 70 % und 10 % für SONIC v1.1, so Jiqizhixin und die Projektseite. Bei den Hausschuhen hat sich die Quote mehr als vervierfacht und scheitert trotzdem noch in mehr als der Hälfte der Fälle. Am echten Roboter liegt Anchor 1 auch nicht überall vorn: Der lokale Handgelenkfehler von MimicLite ist mit 25,63 mm kleiner als die 29,43 mm von Anchor 1. Der Vorsprung liegt bei der globalen Position, wo der ganze Körper am richtigen Ort ankommen muss.

Archon hat im Juni laut 36Kr eine Seed-Runde über mehrere hundert Millionen Yuan abgeschlossen, unter anderem mit ZhenFund, Gaorong Capital, IDG Capital und 5Y Capital. Das Unternehmen will bis Ende 2026 schrittweise Modellgewichte und Deployment-Code veröffentlichen, dazu Werkzeuge für PICO-Teleoperation und Demo-Erfassung, und Anfang 2027 eine Community-Challenge für Ganzkörpersteuerung ausrichten. Die Links zu GitHub und Hugging Face auf der Projektseite zeigen noch „available soon“. Ob andere Labore auf ihren eigenen G1 ebenfalls 43 Demos pro Stunde schaffen, ist der erste Test, sobald sie freigegeben sind.