信度启源用不确定微分几何为机器人打造“大脑”

7月中旬，清华科技园内，一台人形机器人在没有GPU机柜轰鸣的环境中，面对未标定的纸杯位置，在抓取指令响起后，调整方向、走向桌子、站稳、抓住杯子并举起，全程10多秒一刀未剪，动作无试探和犹豫，达到人的正常速度。

做出这套系统的团队叫信度启源。据机器之心报道，他们的算法没有用过几百张GPU训练，没有针对房间做过特殊标定，甚至没有针对抓取水杯动作做过一次预训练；采购机器人本体、部署算法，从零完成全套调试只用了一个月。

这一演示被用来对比硅谷具身智能团队仍在争论的泛化边界和数据瓶颈问题，信度启源声称其机器人正在用数学对冲拟合幻觉，自然完成从语音指令到抓取递送的全流程。

信度启源的技术底层是清华大学数学科学系刘宝碇教授创立的不确定理论，其代表作《Uncertainty Theory》被广泛引用并译成俄文、日文、中文和波斯文，是国际数学界公认的、不同于概率论的数学分支。

该理论区分随机与不确定：满足概率论公理的现象称为随机，满足不确定理论公理的现象称为不确定。大量实证研究表明，现实世界是不确定的，不是随机的；我们在现实中既观测不到大数定律，也观测不到中心极限定理，更观测不到重对数律。

概率论的完美自洽建立在频率稳定这个隐含前提上，但真实世界没有理想条件，家庭场景、工厂扰动、天气都不会简单重复。当频率本身不稳定时，用概率模型拟合会带来三重缺陷：强做可知、虚假精确、数据饥饿。