手术机器人“想自己动手”？国产系统悄悄迈进下一关

文章来源：MedRobot

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近日，美国约翰霍普金斯大学在《Science Robotics》上发表的一项研究，让机器人成功自主完成胆囊切除术，惊艳了全球医疗界。

虽然真正能“自己动手”的手术机器人，全球范围也就刚刚冒出头。但这次中国的“选手”没有缺席。近日，国产机器人企业精锋医疗联合解放军总医院、清华大学等国内顶尖机构，完成了一项令人振奋的实验：机器人在没有人工干预的情况下，用“双手”在离体肾脏上缝合伤口，完成了一次高难度的“自主缝针”动作。

问题来了：从世界顶刊到中国技术进步，一台机器人想要真正“自己做手术”，到底有多难？别急，我们一步步说清楚。

# “聪明”的机器人：“自主”程度，有等级

要判断一台手术机器人“聪不聪明”，先得搞清楚一个问题：它究竟是“自己干的”，还是“医生让它干的”。

2017年，《Science Robotics》给出了一个广为引用的标准，把手术机器人的自主化水平分成了6个等级，从Level 0（完全没有自主能力）到Level 5（完全自主执行手术，无需人类介入）。这套标准，就像是给机器人划定了“成长路径”。

Level 0：纯工具，没有自主能力，连“电动牙刷”都比不上。

Level 1：机器人辅助，医生操控一切，机器人只是忠实执行，比如现在主流的达芬奇系统。

Level 2：任务自主，机器人能完成某个预设动作，比如自动打结、自动切割，但还是在医生监管下运行。

Level 3：监督自主，机器人能针对具体手术任务提出策略，自主执行部分操作，医生在一旁“看着点”。

Level 4：高度自主，机器人可以独立做手术决策，但人类医生仍有介入通道。

Level 5：完全自主，机器人能自主完成完整手术，人类几乎不再介入（目前尚未实现）。

目前市面上99%的手术机器人都停留在Level 1。即便是被广泛使用的达芬奇，也只是医生的“长臂工具”，没有“自己决定怎么做”的能力。

所以每当有人问，“手术机器人什么时候能取代医生？”这其实等于问，“它能不能从一个听话的机械臂，长成一个懂临床逻辑、还手稳心细的外科专家？”

这次精锋医疗尝试让机器人完成“自主缝合”，就属于从Level 2迈向Level 3的关键尝试。

Level 3 是个门槛：它代表机器人不再只是执行命令，而开始拥有“选择”和“判断”的能力——这是“机器人变聪明”的起点。

但跨越这个门槛，不只是写几行代码那么简单。

# 技术突破：精锋医疗具体做了什么？

这次精锋医疗公布的突破，说白了，就是把手术机器人“放进了无人实验室”，让它在没有人类医生帮忙的情况下，完成了一项极具挑战性的操作——在离体肾脏上，使用双机械臂自主缝合创口。

不是让它“学着缝”，而是“真·自己缝”。

整个系统基于精锋自研的腔镜手术机器人平台，团队联合了解放军总医院、清华大学等研究力量，开发了一套具备“看、想、动”能力的机器人原型机，用于验证这项世界级技术难题的可行性。

▲基于精锋平台研制的自主缝合机器人系统样机

让MedRobot逐一拆解一下这个系统是怎么“动脑”的：

会“看”：视觉与导航系统

它的“眼睛”是一套视觉感知系统，可以识别创口边缘、缝合路径、器械相对位置等核心信息。为了模拟人类医生的判断过程，还加入了术中导航模块，让机器人能不断校正自己的“角度”和“方向”。

会“想”：决策规划引擎

不是简单重复动作，而是根据视觉信息，动态规划缝合路径——比如判断从哪里穿针、下一个穿刺点在哪、哪只“手”该负责拉线。更重要的是，它能应对不同缝线张力和组织变形的问题，不是一条直线走到底。

会“动”：控制与执行模块

控制系统能精准驱动双机械臂配合缝合动作，一边穿针一边拉线，且保持稳定的缝合张力。整个过程中没有人类参与，“双手配合”完全靠算法和协同控制完成。

这一系列能力，并不是装几个零件就能实现的，而是要解决多个技术难点并行协作，包括：

视觉识别与定位误差控制；

动态组织建模与实时路径更新；

手-眼-针的多轴协同控制；

缺乏力觉反馈下的安全保障机制。

这就像教一个机器人“穿针引线”，不仅要不扎歪、不拉断，还得左右手配合默契，最后缝得又快又整齐。

当然，这次实验的缝合对象是离体肾脏，虽然没有出血、也不会自己动，但柔软、滑腻、不可预测的问题，一个也没少。

在这个意义上说，这不是一场简单的工程演示，而是中国手术机器人在智能操作核心能力上的一次严肃挑战。

# 为什么缝合是个“世界级难题”？

“切”很难，“缝”更难。

外行可能觉得，机器人能自己切胆囊、切肿瘤，那缝几针应该不在话下吧？恰恰相反，在手术机器人圈子里，有个不成文的共识：缝合，是自动化最难啃的骨头之一。

为什么呢？

1. 动态目标，随时“变形”

缝合对象往往是软组织，特别是肾脏、肝脏这样的实质器官。它不像木板能保持固定形状，而是会因为呼吸、牵拉、接触而随时“塌陷、滑动、鼓包”——这意味着，机器人每下一针，环境都在变，路径要随时重算。

2. 力觉缺失，容易“用力过猛”

你有没有试过穿针引线时把线拉断，或者扎到自己手指？缝合不仅靠视觉，还严重依赖“手感”。

但当前大多数手术机器人缺乏真正的力触觉反馈系统，也就是说，它“看得见”但“摸不到”。

这就带来了两个问题：

用力不当，缝不紧或缝穿；

组织脆弱，易撕裂或出血。

在人类医生手上，这些动作靠经验调节；但机器人只能靠算法估算、模型预测——非常考验系统的整体协调能力。

3. 双臂协同，动作比“跳舞”还复杂

你可能没注意到，人类医生缝合时的动作是极为精细的“双手操作”：

一只手拿针，一只手控线；

拉线时手腕需转角度、变方向，甚至需要反复递针；

每一针之间的角度、力度、距离、线长都得调整，才能缝得平整又结实。

让机器人“双臂协同”完成这套动作，等于要让它学会“配合自己”，而不是“你动我不动”那种机械重复。

而这，恰恰是现阶段AI系统最难的一关。

# 机器人不是孤勇者：得靠数据和协同

说到这里，你可能会以为这台机器人“太牛了”，像天才外科医生一样天赋异禀，自学成才，独自打怪升级。

但事实是，它背后站着一整个团队，帮它“喂饭、补课、纠错”，一点点把它“教会”。

我们都知道，AI系统要“聪明”，光有算法不够，关键在于数据、平台和协作。这次精锋医疗的自主缝合实验，能做成，就是靠了“三个关键词”：

1. 数据：专家经验数字化

这不是一句空话，而是真刀真枪地去采集手术数据。

为了教会机器人缝合，团队让有经验的医生在精锋机器人平台上反复演练肾脏缝合操作，采集了包括“机械臂运动轨迹”“针尖进出点”“组织张力变化”等多源运动学数据。

这些数据是怎么用的？不是喂给大模型“看动画”，而是用于建立可复现、可规划的缝合路径模型，并在每次机器人缝合中不断优化，提升操作的精度与安全性。

说得简单点，就是：机器人今天能缝得又快又好，是因为有人昨天在旁边缝到手抽筋。

2. 协同：医、工、数团队通力合作

做机器人自动缝合，不是“某个程序员灵机一动”，也不是“医生喊一声这活该AI来干”。

它需要的是一个懂临床逻辑的工程团队+ 懂算法底层的医疗团队，长期协作、反复验证。

此次项目就包括了精锋医疗自研平台、解放军总医院临床专家、顶尖高校算法团队等多方参与。术式设计、器械配合、路径规划、执行反馈，每一个环节都要“医工融合”，才能把“你要缝哪里、怎么缝、怎么知道缝得对”这三个问题讲明白、做出来。

在医疗AI的世界里，没有谁能单打独斗。

3. 平台：机器人系统的“开放性”决定了AI能不能进来

精锋这次的自主缝合验证之所以能做，另一个关键点在于它的自研平台足够“开放”。

什么叫“开放”？不是说所有人都能接它的线，而是指它的系统架构能支持：

外部算法模块接入；

实时手术图像与导航数据调用；

机械臂控制接口灵活开放；

多源数据同步记录与训练。

说得通俗点，精锋这台机器人不只是能动手，还是个能接“外挂”的高手。这也是国产平台逐渐摆脱“跟随”路线，转向“自主生态构建”的重要信号。

# 展望与思考：离“AI主刀”还有多远？

每一次机器人技术进步的新闻，总会伴随一波“医生会不会被替代”的热议。

答案当然是不会。

虽然机器人越来越“聪明”了，但“独立完成复杂手术”的能力，像电影普罗米修斯中手术仓那样的未来，确实道阻且长。我们现在看到的每一次突破，都是为了让它们更懂医生的想法、更稳地完成标准操作、更好地适应临床环境。

这就像汽车，先解决“能开”，然后解决“能安全、稳定、快速的开”，最后才谈“自动驾驶”。

而精锋这次的自主缝合，某种程度上就是“中国手术机器人自动驾驶”的“科目一”——我们不仅准备了车子（机器人平台），还有了导航（视觉系统）、驾驶脚本（算法模型）和真实道路测试（离体缝合实验）。

未来它可能驶入的方向包括：

更复杂组织的缝合（如活体肝脏、肺）；

术中实时修正和力控反馈能力的增强；

从“术式智能”走向“平台智能”，即一台机器人能掌握多种术式并自主切换；

临床接纳度的提升：医生愿不愿用，患者敢不敢用，监管是否支持。

当然，也不能忽视这条路上的挑战：

活体组织的动态适应问题；

伦理和责任的边界划分；

数据和算法的安全验证机制。

不过，有一点可以确定：未来的手术室，绝不是人类医生单打独斗，也不会是机器人一枝独秀，而是“人+AI”的高效协作。

到那时，医生不再疲于应对重复劳动，而可以把更多精力用在决策、判断、创新上；机器人则变成手术团队中最可靠的那双“手”。

就像今天的精锋自主缝合机器人一样，

它，不是终点，

而是新的起点。