El controlador Anchor 1 de Archon pasa de 9 a 43 demostraciones válidas por hora en teleoperación con un Unitree G1

Archon Robotics (源策未来), una startup de IA corporizada de Shanghái fundada en abril de 2026, presentó la noche del 5 de noviembre Anchor 1, un controlador de cuerpo completo para robots humanoides que solo sigue cinco puntos objetivo: la pelvis, las dos muñecas y los dos tobillos. En 72 movimientos de cuerpo completo ejecutados en un Unitree G1, el error global de posición de la muñeca fue de 75,69 mm, un 28% menos que la mejor referencia, MimicLite, con 105,74 mm, según la página del proyecto. El error del tobillo bajó cerca de un 39%, de 115,03 mm a 70,52 mm.

La cifra que más pesa está en la recogida de datos. Con un operador guiando el G1 por teleoperación, el equipo obtuvo 43 demostraciones exitosas por hora de patear una caja, con una tasa de éxito del 98,03%, frente a 9 por hora y un 37,50% con el controlador SONIC v1.1. Son casi cinco veces más demostraciones útiles por hora. Para recoger zapatillas, la cifra subió de 41 a 62 por hora. Los equipos de aprendizaje robótico pagan cada hora de operador, así que un controlador que desperdicia menos tomas abarata directamente los datos de entrenamiento de cuerpo completo. Ese es el producto que Archon puede vender primero.

Cinco puntos en lugar de un esqueleto completo redirigido

El enfoque habitual primero redirige la postura humana a las articulaciones del robot y luego la sigue. Según el artículo, Anchor 1 omite ese redireccionamiento en línea en el espacio articular y toma los cinco puntos de anclaje como entrada, con una señal de error aparte que le indica a la política cuánto se ha desviado. Necesita solo 60 ms de órdenes futuras; los métodos comparados necesitan entre 80 ms y casi un segundo, informa Jiqizhixin. El conjunto de entrenamiento reúne 406.222 movimientos, unas 1081 horas, y el 77% procede de la captura de movimiento propia de Archon.

La autonomía es donde la brecha sigue abierta

Sin operador, una política con Anchor 1 pateó la caja en el 90% de 20 intentos y recogió las zapatillas en el 45%, frente al 70% y el 10% de SONIC v1.1, según Jiqizhixin y la página del proyecto. La tarea de las zapatillas se multiplicó por más de cuatro y aun así falla más de la mitad de las veces. Anchor 1 tampoco gana en todo en el robot real: el error local de muñeca de MimicLite, 25,63 mm, es menor que los 29,43 mm de Anchor 1. Su ventaja está en la posición global, donde todo el cuerpo tiene que acabar en el sitio correcto.

Archon, que en junio cerró una ronda semilla de varios cientos de millones de yuanes con inversores como ZhenFund, Gaorong Capital, IDG Capital y 5Y Capital, según 36Kr, planea publicar por fases antes de que termine 2026 los pesos del modelo y el código de despliegue, junto con herramientas de teleoperación PICO y de recogida de demostraciones, y organizar un desafío comunitario de control de cuerpo completo a principios de 2027. Los enlaces a GitHub y Hugging Face de la página del proyecto todavía dicen "available soon". Si otros laboratorios logran 43 demostraciones por hora con sus propios G1 será la primera prueba cuando se abran.