Archon(源策未来) 전신 제어 모델 'Anchor 1', Unitree G1 원격조작 성공 시연을 시간당 9건에서 43건으로

2026년 4월 설립된 상하이 체화 AI 스타트업 Archon Robotics(源策未来)가 11월 5일 저녁 휴머노이드용 전신 제어 모델 Anchor 1을 공개했다. 이 제어기가 따라가는 목표 지점은 골반, 양쪽 손목, 양쪽 발목의 다섯 곳뿐이다. 프로젝트 페이지에 따르면 Unitree G1에서 실행한 72개 전신 동작에서 손목의 전역 위치 오차는 75.69mm로, 가장 좋은 비교 방법인 MimicLite(105.74mm)보다 약 28% 작았다. 발목 오차는 115.03mm에서 70.52mm로 약 39% 줄었다.

더 무게 있는 숫자는 데이터 수집 쪽에 있다. 작업자가 원격조작으로 G1에게 상자를 차게 했을 때, Anchor 1을 쓰면 성공 시연을 시간당 43건, 성공률 **98.03%**로 모았다. SONIC v1.1로는 시간당 9건, 성공률 37.50%였다. 같은 한 시간에 쓸 수 있는 시연이 5배 가까이 된다. 슬리퍼 줍기도 시간당 41건에서 62건으로 늘었다. 로봇 학습 팀은 작업자의 시간마다 돈을 낸다. 버리는 시연이 줄면 전신 학습 데이터 비용이 곧바로 내려간다. Archon이 가장 먼저 팔 수 있는 것은 바로 이것이다.

골격 전체 리타기팅 대신 다섯 지점만

흔한 방식은 사람의 자세를 먼저 로봇 관절로 리타기팅한 뒤 따라간다. 논문에 따르면 Anchor 1은 온라인 관절 공간 리타기팅을 건너뛰고 다섯 개의 앵커 지점을 바로 입력으로 받는다. 얼마나 벗어났는지는 별도의 오차 피드백으로 정책에 알려 준다. 지치즈신(机器之心)에 따르면 Anchor 1에 필요한 미래 명령은 60밀리초로, 비교 방법들은 80밀리초에서 1초 가까이가 필요하다. 학습 데이터는 406,222개 동작, 약 1081시간이며 그중 77%가 Archon의 자체 모션 캡처다.

자율 실행에서는 아직 격차가 남았다

작업자 없이 같은 과제를 맡기자 Anchor 1을 쓴 정책은 20번 시도에서 상자 차기 90%, 슬리퍼 줍기 45%에 성공했다. SONIC v1.1은 각각 70%와 10%였다(지치즈신과 프로젝트 페이지). 슬리퍼 줍기는 4배 넘게 올랐지만 여전히 절반 이상 실패한다. 실제 로봇에서 모든 지표를 앞선 것도 아니다. 손목의 지역 오차는 MimicLite가 25.63mm로 Anchor 1의 29.43mm보다 작다. 강점은 전역 위치, 즉 몸 전체를 제자리로 옮기는 부분에 몰려 있다.

36Kr에 따르면 Archon은 6월 수억 위안 규모의 시드 투자를 유치했고, ZhenFund(真格基金), 가오룽캐피털(高榕创投), IDG캐피털, 5Y캐피털 등이 참여했다. 회사는 2026년 말까지 모델 가중치와 배포 코드를 단계적으로 공개하고 PICO 원격조작과 시연 수집 도구도 함께 내놓을 계획이며, 2027년 초에는 커뮤니티 전신 제어 챌린지를 연다. 프로젝트 페이지의 GitHub와 Hugging Face 링크는 아직 '곧 공개' 상태다. 공개 뒤 다른 연구실이 자기 G1에서 시간당 43건을 재현할 수 있는지가 첫 시험대다.