转载自：微创机器人
当前，机器人手术正处于“本地手术、远程手术、自主手术”三级跨越式演进的关键阶段，这一演进正对外科手术的技术体系和服务模式带来颠覆性革新。其本质在于手术从“完全依赖医生实时操控”向“由医生主导、突破物理限制、跨地域协同执行”递进，并逐步提升智能程度，向“完全自主手术”这一终极目标迈进。
12 月 24 日，微创®机器人依托神经元®MicroGenius®多模态自主手术大模型，成功完成了全球首例“大模型自主手术”动物实验。这一里程碑式突破不仅体现在自主手术大模型领域的进一步技术升级，更标志着软组织手术机器人自主手术技术路径开始实质性确立：由“以机器视觉为基础、规则和脚本为主的局部自动控制”，跃迁并收敛为“以大模型为中枢的整体自主控制新范式”，从根本上重塑自主手术的实现路径，并为其未来实质临床与商业应用奠定了深厚的技术基础。
全球首例“大模型自主手术”动物实验成功
引领 AI 医疗产业跨越式升级
在本次实验中，依托图迈®手术机器人，通过神经元®多模态自主手术大模型HL（决策）与 LL（执行）双层智能架构协同运作，在 30 公斤实验猪上精准完成胆管夹闭与剪切等核心手术步骤的全流程自主操作，首例试验局部操作步骤成功率即达88%，并实时自主动态调整修正，整体手术一次性成功完成。这一突破性成果不仅填补了全球大模型自主手术在体动物实验的技术空白，更以创新性技术范式推动全球 AI 产业在医疗领域的深度升级与跨界融合。在既有公开文献与实践中尚无同类先例，故本次实验是全球范围内首次由多模态自主手术大模型驱动手术机器人，在活体动物体内场景中以流程级自主方式完成关键手术步骤。标志着 AI 技术从辅助决策向自主执行的核心跨越，为智能医疗装备的发展树立全新标杆。
展开剩余70%在 AI 技术与应用场景深度融合创新的浪潮下，医疗健康领域的智能化升级一直是产业关注的核心方向。神经元®多模态自主手术大模型凭借多模态感知与推理能力，突破了传统手术自动化技术的场景局限与功能边界，成功在动态、复杂的体内手术环境中实现自主决策与精准执行，为 AI 技术在高端医疗装备领域的规模化应用提供了可复制、可推广的技术路径。这一成果不仅加速 AI 与医疗产业的协同创新，更为相关产业链的技术升级与价值重构注入强劲动力。
神经元®：全球首个多模态自主手术大模型
从“局部动作自动化”迈向“流程级自主控制”
研发团队创新性地搭载了HL（High Level）+LL（Low Level）双大模型驱动架构，颠覆了传统手术机器人的控制逻辑，构建起具备精准决策与高效执行能力的智能手术“超级大脑”与“精准小脑”。开发完成的神经元®是一个训练30亿参数规模的多模态动作生成大模型，其规模与表达能力使其能够真正承担“手术级认知和动作生成任务”。其中HL模型基于涵盖2.3万条手术视频片段数据训练而成，具备强大的临床场景理解与手术策略规划能力；LL模型聚焦运动轨迹生成，通过对1万个多模态手术操作片段数据学习，实现机械臂的精准响应与平稳运行。
作为神经元®的“决策核心”，HL模型不仅具备独特的思维链分析能力，能够模拟资深外科医生的临床决策过程，还可基于术中影像、器械状态等多维度数据，逐步推理得出最优手术策略，使手术机器人突破了传统预编程控制的局限，具备了一定自主适应能力。为实现手术操作的极致精准，团队将目标位置编码技术融入LL大模型，按照目标指引生成动作轨迹。模型引入混合专家（MOE）架构，能够更精准地理解和执行上游高层指令，大幅提升大模型的并行处理效率与任务适配能力。为进一步增强模型在复杂手术环境中的执行精度与泛化能力，在LL的后训练阶段引入了强化学习优化机制，使得模型在陌生手术场景中展现出更强的泛化性和鲁棒性。
多维度“数据+模型”技术体系驱动
助力实现全球首次机器人自主手术跨机型泛化
模型泛化能力一直是机器人大模型研究领域亟待解决的技术难度与大规模商业化技术瓶颈。此次实验的另一大技术突破，是首次实现了腔镜手术机器人的跨场景和跨机型泛化能力，为智能手术技术的规模化推广提供了可能。研发团队采用“少量在体数据+大规模在体生成数据”的训练模式，利用世界模型将离体数据生成在体数据，实现了模型在体内和体外场景的泛化适配。这种方法有效解决了训练数据稀缺的行业痛点，大幅降低了模型训练成本，提升模型开发效率。为了提升模型的跨机型适配能力，通过对多机型手术数据的融合训练，实现通用型手术动作生成基础模型。神经元®大模型具备对不同机型机械臂运动特性、操作逻辑的自适应学习能力，可快速适配不同规格、不同版本、不同性能水准的腔镜手术机器人，展现出强大的泛化能力。
全球首次实现关键手术步骤全流程自主操作
奠定深厚而广阔的临床、商业应用潜力
本次全球首例大模型自主手术动物实验的成功，代表着神经元®多模态自主手术大模型，在模型技术水准、数据利用、实验效率与手术完成度上实现了多重突破。
在模型训练环节，研发团队基于海量体外医疗数据完成基础模型训练，构建起覆盖手术场景理解、操作策略规划的核心能力；得益于神经元®强大的模型泛化能力，仅通过 2 次真实动物体内数据采集与训练微调，便快速实现了模型对真实体内手术环境的精准适配与优化。这种体内场景迁移数据预训练加小样本微调的技术路径，大幅降低了自主手术模型对体内实验数据的依赖，显著提升了技术研发效率，充分彰显了神经元®多模态自主手术大模型强大的泛化能力与学习效率，为后续临床、商业应用奠定深厚而广阔的前景。
在实验验证环节，微调后的神经元®多模态自主手术大模型展现出极强的稳定性与可靠性，首次开展活体动物实验便成功完成全部核心手术流程。
同时，本次实验中实现了全球范围内首次涉及在体动物模型关键手术步骤的连续动作自主操作，与以往自主手术相关实验多局限于离体动物组织，或单一辅助步骤在体动物形成本质区别。这一突破标志着神经元®多模态自主手术大模型引领自主手术技术从 “碎片化辅助” 向 “全流程自主” 的跨越式发展，彻底打破了传统技术在手术流程完整性与自主性上的局限，为后续临床场景下的规模化应用研究提供了深厚的技术底座支撑。
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