自主手術機器人作為手術機器人領域的新興方向，在技術進步、臨床需求等因素的驅動下，正受到全球范圍內的廣泛關注。

7月9日，美國約翰斯霍普金斯大學研究人員表示已經訓練出一個能利用人工智能（AI）自主完成膽囊切除手術的機器人，并且在豬身上進行了動物實驗。該項目負責人阿克塞爾·克里格表示，當前外科手術中使用的機器人仍需由外科醫生操控，而這一新型SRT-H機器人借助人工智能技術，有能力做出獨立判斷和決定，以應對手術中突發的各種情況。

同時，該機器人在解剖條件不一致以及出現意外迂回的情況下也能完成任務，包括研究人員改變系統的起始位置，以及添加類似血液的染料，改變膽囊和周圍組織外觀的時候，從而證明了系統的穩定性，這一進步使機器人從只能執行特定外科手術任務轉變成能夠真正理解外科手術程序，從而使得大規模復制世界上最優秀外科醫生的技能成為可能，研究人員稱，全自主機器人手術可能在十年內在人體上進行試驗。

▍什么是自主手術機器人？

要理解自主手術機器人，首先需要明確其定義。自主手術機器人顧名思義，是指有自主手術能力的機器人。但目前，學術界和產業界對于“自主手術機器人”這一術語尚無明確的統一定義，但我們可以通過與“自動系統”的對比來理解“自主”的含義。

“自主系統”通常指具有一定程度的自主決策和執行任務的能力，包括對環境的感知、分析而“自動系統”則是能夠執行預定任務或操作而無需人工干預的系統，通常缺乏對環境和任務的靈活適應性，不一定具備自主決策能力，多基于預定規則或程序操作。

因此，自主手術機器人可概括為一種具備一定程度自主決策和執行手術任務的機械系統，集成了先進的視覺感知、運動控制等人工智能技術，在手術中進行環境感知、信息處理和任務執行，以提高手術的精確性、安全性和效果，減少對醫生直接手動操作的依賴。

從技術上來說，自主手術機器人旨在通過集成先進的計算機視覺、感知、運動控制和人工智能技術，實現對手術過程中的環境感知、信息處理和任務執行，從而提高手術的精確性、安全性和效率，減少對醫生直接手動操作的依賴，最終逐步能從經驗中學習和適應新情境。

例如約翰斯霍普金斯大學的SRT-H就不是一蹴而就的，兩年前他們就嘗試讓機器人通過觀看大學外科醫生在豬尸體上進行膽囊手術的視頻，學習如何完成膽囊手術。該團隊還添加了描述手術步驟的字幕，以強化視覺訓練。最近八臺手術中，機器人以100%的準確率完成，盡管完成手術的時間比人類外科醫生長，但結果與專家級外科醫生的手術結果相當。

那么，類比人類，自主手術機器人需要具備類似“眼”“腦”“手”的功能，即感知系統、決策系統和執行系統。感知系統如同人的視覺、觸覺等，用于獲取手術環境的信息，主要包括獲取手術環境的相機、獲取手術視野部分目標位姿變化的傳感器以及進行手術實時引導的醫學影像等；決策系統相當于人的大腦，根據感知系統獲取的信息規劃機器人下一步的操作動作，并處理緊急情況，如重新規劃動作、等待外科醫生確認授權等；執行系統則類似人的手，根據決策系統的規劃動作指令執行動作，同時將手術過程中獲取的力和位姿信息反饋給決策系統。這三個部分之間存在著密切的信息傳遞關系，共同構成了自主手術機器人的核心。

▍自主手術機器人分級體系

在自主化等級劃分上，類似汽車自動駕駛，學界對于自主手術機器人已經有明確的等級劃分。

目前采用匈牙利óbuda大學的Haidegger提出的分類方法，該方法遵循ISO/IEC標準，根據人類與機器人在規劃生成、規劃執行、規劃監測和規劃選擇四個方面發揮的作用確定自主性等級，具體分為0至5級。

0級表示機器人沒有自主性，所有動作都由醫生完成；1級為機器人輔助，僅執行特定的低水平功能，如遙操作、震顫過濾等；2級是任務自主性，能自主完成某些任務或子任務，如傷口閉合等；3級為有監督的自主性，可自主完成大部分手術過程，做出低層次認知決定，且所有行動在人類監督下進行；4級是高水平的自主性，能根據人類批準的手術計劃執行完整手術操作，人類僅可緊急停止；5級為完全自主，可處理所有環境變化和不利條件，無需人類參與。

就目前而言，3級自主性是業界正在研究和有望快速實現的目標，既能幫助醫生分擔任務，又能在遇到問題時由醫生接管，符合現有制度倫理。而且對一臺手術來講，主要決策者和責任人還是外科醫生，這避免了很多醫療倫理爭端。

從研究現狀來看，全球范圍內自主手術機器人發展不均衡。國外此前以美國北卡羅來納大學威明頓分校等研究機構研發的STAR（Smart Tissue Anastomosis Robot）自主手術機器人系統為代表，處于領先地位。

2022年，美國北卡羅來納大學威明頓分校的Saeidi等人在機器人領域頂級期刊《Science Robotics》上發表了一篇題為“Autonomous robotic laparoscopic surgery for intestinal anastomosis”的研究論文。在這篇文章中，他們將提出的機器人系統命名為STAR。該論文的發表點燃了科研界對手術自主化發展的熱情，并推動了自主手術機器人系統的發展，具有里程碑式的意義。

STAR系統通過集成光學相機、近紅外熒光成像等多源感知技術，以及基于深度學習的組織識別與跟蹤算法，實現了對手術環境的實時感知，并采用基于規則或強化學習的智能規劃算法，對縫合等關鍵手術步驟實現自主操控。在動物實驗中，STAR系統展現出優于人工縫合的精確性和穩定性，以及有監督的自主性，且有望進一步提升。

雖然該STAR系統具有較高的自主性，但按照分類其實已經可以定為3級。該系統此前仍存在一些問題，例如，每次穿針后，需要將縫合線拉緊。由于縫合線較長，單純依靠縫合工具拉線，效率低并且影響縫合工具的位置精度。因此，每次穿針后都需要醫生將縫合線拉緊到合適位置，以便機器人進行下一步縫合操作，這在很大程度上削弱了系統的自主性。

然而STAR系統的發展歷程清晰地展現了自主手術機器人的技術演進，其感知系統是核心競爭力的體現，從最初的概念提出，到不斷改進成像系統、引入新的感知技術，如光場相機與近紅外相機融合實現三維跟蹤等，逐步提升了系統的自主性和性能。

國內研究團隊，如北京航空航天大學和北京郵電大學的團隊，也在該領域進行了探索。他們的感知系統主要基于雙目攝像頭設計，研究涉及手術切口閉合、組織表面血液移除等相對簡單的自主化手術任務。盡管相關研究已發表，但目前仍處于實驗室模型驗證階段，需要進一步的動物實驗和臨床試驗驗證。例如，國內有團隊設計了用于手術中組織表面血液移除的自主型手術機器人系統，采用Mask R-CNN進行血液輪廓檢測并規劃路徑，在豬皮組織上實驗取得了一定精度；還有團隊提出自主釘皮拆釘機器人系統，也具備較高的定位精度，但這些都缺乏實際手術環境的驗證。

除了自主手術機器人，其他自主醫療機器人如自主超聲機器人和自主放射治療機器人發展相對成熟，自主化程度較高。自主超聲機器人如I-SUR系統，可在超聲實時引導下進行冷凍消融手術，理論上達到4級自主性，但需進一步的在體實驗驗證。自主放射治療機器人以CyberKnife M6為代表，就實現了高度自主的實時圖像引導放療操作。

▍問題與挑戰猶存

約翰斯霍普金斯大學的SRT-H的誕生以及動物實驗意味著，類似的模塊化和漸進式方式開發自主機器人系統完全可行。

在關鍵技術方面，感知部分和執行部分依然是自主手術機器人的重要組成。感知部分中，光場相機是重要設備，能夠記錄光線方向和強度信息，在醫療診斷等領域應用前景廣泛。2022年全球光場相機市場規模達3.2億美元，預計到2027年將達12.5億美元，年復合增長率31.3%，市場參與者包括Lytro、Raytrix、富士膠片等，國內企業如奕目等公司也在該領域有所布局。其發展趨勢包括高分辨率化、小型輕量化、增強視頻拍攝能力和優化計算攝影算法，但目前面臨成本高、使用要求高、配套設施不完善等挑戰。

目前市場上的大多手術機器人，雖然作為1級自主手術機器人，智能化程度不高，但卻又是更高自主化的手術機器人的產品基礎。以達芬奇手術機器人為例，這類手術機器人系統通常由醫生控制臺、機械臂和影像系統組成，廣泛應用于多個外科領域。目前達芬奇在全球市場占據壟斷地位，但國內企業如元化智能、微創機器人、北京術銳、深圳精鋒等也在快速發展，不斷推出具有自身特點的產品。隨著相關知識產權保護期過后，全球手術機器人研究如今已經進入快速發展期，國內企業有望在國家支持下追趕世界頂尖水平。

然而，自主手術機器人行業發展面臨諸多挑戰。核心技術有待突破，尤其在感知、決策和執行層面的精準度和魯棒性方面，涵蓋功能安全、倫理道德等標準規范亟須建立，尤其我國的臨床驗證也有待加強，因為手術機器人必然需要在實際手術環境下全面評估其安全性和有效性。同時目前的法律法規和商業模式尚不明晰，很大程度上影響了產業化進程。這使得目前我國尚未有成熟的自主手術機器人產品問世。

▍結語與未來

展望未來，隨著人工智能、微納制造等共性技術的進步，以及手術機器人專用芯片、精密傳感器等關鍵元器件的國產化，自主手術機器人有望在精準度、微創化、智能化等方面取得重大突破，逐步在泌尿、婦科、普外等臨床科室實現常規應用，提升患者診療質量。同時，融合5G、云計算等技術建立智慧手術平臺，積累手術知識圖譜，可反哺基礎研究。

就全球范圍內來看，自主手術機器人已成為推動手術機器人產業化的下一個風口，具有廣闊的應用前景和巨大的市場潛力。未來需要政產學研用各方協同發力，攻克技術難題，優化法律法規環境，加速行業標準制定，構建智慧醫療生態系統，才有望推動我國手術機器人技術實現彎道超車、引領全球。