清华团队基于不确定微分几何构建机器人世界模型
清华大学团队用不确定微分几何替代统计学习，让机器人不依赖海量训练也能稳定操作，是具身智能的新技术路径。
北京新创团队信度启源，不用大模型和海量数据，而是用不确定微分几何——一种将不确定性纳入几何建模的数学工具——为机器人构建可解释的“世界模型”，使其在未标定环境中流畅完成抓取动作。
正文摘录
.03.21.png) 编辑 | 泽南 7 月中旬的一天，清华科技园的一处办公区，一台人形机器人站在屋子中央，身后没有风扇轰鸣的 GPU 机柜，不远处是两张落满公式的书写板。 对面桌子的滑轮托盘上，放着一个纸杯。托盘被推了一下，滑动一段距离后，停在没有标定过的位置。当抓取指令响起，机器人调整方向，走向桌子，然后站稳，抓住杯子，举了起来。 10 多秒的视频一刀未剪，机器人的动作没有试探和犹豫，达到人的正常速度。 [](https://mp.weixin.qq.com/s/SBkJVj6VL5Hg9fkI9q6VrA) 做出这套系统的团队叫信度启源。他们的算法没有用过几百张 GPU 训练，没有针对这个房间做过任何特殊标定，甚至没有针对「抓取水杯」这个动作做过一次预训练。采购完机器人本体、部署算法，从零开始完成全套调试，只用了一个月。 当硅谷的具身智能团队还在为泛化边界和数据瓶颈争论时，这里的人形机器人正在用数学对冲拟合幻觉，像人类一样，自然地完成从语音指令到抓取递送的全流程。 技术的底层，是清华大学刘宝碇教授创立的不确定理论；它的目标是用「不确定微分几何」直接计算物理世界的可信边界。 具身智能的牌桌上，有人正在换一副牌打。