刚刚，源策未来发布 Anchor 1：让人形机器人真正做到精准控制

昨晚，具身智能算法创业公司源策未来发布全身控制模型Anchor 1，并展示了一段真机视频：一台人形机器人抬起手臂，一笔一画描出ANCHOR六个字母，直线、弧线、急转弯一气呵成。项目主页还挂着一个可试玩的demo：输入任意文字，仿真中的机器人就会将其写出，提笔和空格处不留墨迹。测试输入“JIQIZHIXIN”，机器人完整手绘出这些字符。

写字看似简单，却是对“准”最直白的检验：手偏几厘米字就歪，身体晃一下笔画就断。对双腿站立的人形机器人而言，要让手稳稳走完每一笔，整个身体都需配合到位。

比写字更值得关注的是主页另一组视频：四名身高165至188厘米、体重50至80公斤不等的操作员，先后用动捕设备驱动同一台机器人，完成弯腰触地、单膝跪地、侧身摸脚踝、原地小步横移等动作，人做什么机器人就跟着做什么。这是当前人形机器人学习动作最直接的方式之一：人先做一遍，机器人跟着做。无论遥操作示范数据还是动捕人体数据，都需经过“跟着做”才能变成机器人动作，再用于训练上层大模型。

问题在于“跟着做”这一步。人与机器人身体比例、关节结构不同，人的动作必须先“翻译”成机器人可执行的动作，稍有偏差手就落不到位。人形机器人的手准不准又牵动腰、膝和脚，弯腰够地时多迈半步，手就偏了出去。对全身操作而言，学得像并不难，难的是一直做得准。

源策未来给出对比：操作员站着转动脚踝，一款主流开源全身控制模型驱动的机器人脚抬不起来；操作员弯腰够地面，它开始摇晃失稳。控制器跟不准、站不稳，采回的示范就带偏差，上层模型学到的也是偏差。大脑的上限被小脑的下限锁住。

Anchor 1要解决的正是“照着做”环节，被定位为源策全身智能架构中的System 0（S0）层，即负责把指令精准稳定变成全身动作的“小脑”。机器人要上岗，不只靠更聪明的大脑，还要有能把动作做准的小脑。

实验数据显示：在72段全身操作动作真机测试中，Anchor 1的手腕和脚踝全局位置误差比此前最佳对比方法分别低约28%和39%。用于遥操作时，踢纸箱任务示范采集成功率从37.5%提升到98.0%，每小时成功示范从9条增至43条。

行业背景方面，今年1月底Figure在Helix 02中加入System 0；2月英伟达开源全身控制基础模型SONIC，用超1亿帧人体动捕数据训练，支持PICO头显全身遥操作；随后Google DeepMind、智元相继推出相关模型，10月arXiv集中涌现一批全身控制论文。行业目光正从“大脑”移向“小脑”，从“表演”转向“部署”。

Anchor 1发布后，团队细读32页技术报告，试图回答三个问题：如何做到“准”？“准”如何被量出？对上层大模型意味着什么？

论文标题：Anchor 1: Precise and Stable Humanoid Control for Whole-Body Manipulation 论文地址：https://arxiv.org/abs/2611.00193 项目地址：https://www.archon.tech/research/anchor1

Anchor 1的设计围绕三个问题展开：指令怎么给？多出的自由度怎么用？执行中的偏差怎么纠正？答案分别是五个锚点、经严格筛选的训练数据、与动作编码解耦的误差反馈。

聚焦五个锚点：让全身控制更精准

教人搬沙发，没人会规定“左膝弯63度、腰前倾20度”，只会说“左手托这儿、右手扶那儿、脚站稳”，剩下身体自己找顺手姿势。Anchor 1给控制器下指令也是这个思路：只包含骨盆、左右手腕、左右脚踝五个部位的目标位置和朝向。这五个部位恰好决定操作和支撑：手腕决定能否够到拿稳，脚踝决定站得稳不稳，骨盆决定身体整体去向，其余关节一概不指定。约束少了，控制器反而多出调整空间，可通过弯腰、屈膝、转体把手脚更精确送到目标位置。此类稀疏指令思路此前已有研究，如英伟达MaskedMimic和HOVER尝试只给部分关键部位目标、由控制器补全全身动作。Anchor 1不同之处在于如何把人的动作“翻译”成这五个锚点。

行业常见做法是在线重定向：操作员每动一下，系统实时求解机器人关节角再交给控制器，像同声传译，译得快但一旦译错动作就突然走样。论文用同一段PICO录制的人体动作对照：依赖在线重定向的配置在手臂伸展时偏离原动作并出现指令突变，既打断任务也给关节带来不必要冲击。另一条路线是绕开重定向直接把人体动作编码给控制器，但若采用通用参数化人体模型、忽略操作员自身比例，手部轨迹同样会被扭曲。

Anchor 1走第三条路，更接近裁缝打版：先用操作员和机器人各自T字站姿做一次标定，算出每段肢体的缩放比例、旋转对齐和位置偏移，之后逐帧套用固定参数，把人体动作换算到机器人尺度，全程不求解关节角。用半径16厘米画圆动作检验保真度：与参数化人体模型输入相比，Anchor 1手腕轨迹在