日前，信度启源发布“信度世界模型”，并公开实机验证视频。视频中，机器人在未接受针对性训练、未预先标定位置的情况下，实时追踪随机滑动的杯子并完成抓取，全程无遥控、无人工介入，响应速度达到毫秒级。在不依赖大模型训练的基础上，开创了数学驱动的具身智能技术新路径。

　　传统机器人方案多依赖海量数据训练和大模型推演，场景适配周期长、对硬件绑定深。“信度世界模型”不依赖固定点位的预训练，不记忆坐标，不预设场景，模型与硬件本体完全解耦，降低了传统机器人方案的适配成本，更具实用性。实机验证团队仅用一个月便完成了该硬件的部署与调试。

　　值得关注的是，该模型在核心推理链路中实现了“去大模型化”。信度世界模型由听觉模块、触觉模块、视觉模块、校验模块、预测模块、决策模块和控制模块七个部分组成。在最为关键的校验模块、预测模块、决策模块和控制模块中，完全没有使用大模型，减少了大量推演过程和时间。

　　为了实现这一效果，信度启源团队引入清华大学教授刘宝碇创立的不确定理论，将机器人控制从经典立体几何升级为不确定微分几何。据团队负责人介绍，依据该框架推导出的定理、公式和算法，可以预测机器人“现在”和未来的状态，从而让机器人自主做出决策与控制。

　　从底层理论到应用落地，信度世界模型目前已实现多环节的自主可控：底层公理自建，不受第三方数学框架演进限制；工具链自有，支持针对特定场景完成底层优化；大脑架构自主，可灵活定义模块间信息流；硬件选型自由，适配各类机器人本体……目前信度启源已启动新一轮融资，计划将该模型推广至物流仓储、商业服务及家庭服务等实用场景，继续推动机器人从演示向规模化应用迈进。（张伟）