行业合作动态 - 近期手术机器人行业掀起与英伟达的合作热潮，已有超过8家企业宣布合作 [1] - 合作企业包括EndoQuest Robotics、CMR Surgical、强生、XCath、Asensus、Moon Surgical、Virtual Incision、Neptune Surgical、Stereotaxis等 [1][2] - 合作的核心目的是利用英伟达的技术平台推动手术机器人的智能化创新与自动化变革 [2] 英伟达技术平台与合作内容 - 英伟达最新推出的顶级物理AI与机器人平台IGX Thor具备5581 FP4 TFLOPS人工智能算力与400GbE网络连接能力，较前代平台实现了全面飞跃 [1] - EndoQuest Robotics计划将IGX Thor平台集成到其下一代手术机器人系统中 [1][2] - CMR Surgical成为IGX Thor平台的全球首批应用企业 [1][2] - 强生将英伟达的Isaac for Healthcare平台与Omniverse仿真环境引入其手术机器人系统研发流程 [2] - Virtual Incision使用Isaac for Healthcare开发下一代手术机器人，旨在通过生成手术合成数据提升机器人任务自主性 [2] - Neptune Medical通过Isaac for Healthcare提升其胃肠机器人系统的AI能力，并使用Omniverse和Isaac Sim进行内窥镜仿真 [2] - Stereotaxis加入英伟达的NVIDIA Connect合作计划，以加速AI技术在医疗机器人领域的应用落地 [2] 国内手术机器人发展现状 - 在智能化方面，微创机器人、精锋医疗、天智航、瑞龙外科等国内企业推出的手术机器人已配备影像重建、智能导航、手术规划、辅助决策等功能 [3] - 在机器人手术自动化方面，国内创新企业进展显著 [3] - 歌锐科技展示的“牛顿”智能化内镜微创机器人手术解决方案完成了首次公开全自动化演示，其手术机器人自动化等级正向L4+突破 [3] - 奥朋医疗首创具身智能机器人自动手术平台“FARS”智能体，其第一代介入手术机器人已在动物实验中成功实施自动化介入手术，全程由智能体自主完成导丝操控、导管输送及支架释放 [3][4] - 国内学术界也在探索自动化路径，如同济大学与复旦大学附属中山医院等团队合作，基于仿真学习的具身智能驱动血管介入手术机器人自主操作，并在国际顶级会议上完成技术演示 [4] 算力需求与作用分析 - 手术机器人未来的智能化创新高度依赖算力支撑，需求增长源于数据量增加、功能增多及临床需求提升 [5] - 英伟达作为全球领先的AI计算解决方案提供商，在算力方面占据绝对优势，这是众多企业与其合作的原因之一 [5] - 手术机器人对算力的需求主要体现在实时环境感知、数据处理、多模态数据的融合和分析三方面 [5] - 术前功能如影像数据三维重建、手术入路规划等需要算力支持，例如歌锐科技的“牛顿3D”系统实现0.16mm超高清扫描与智能规划均需算力 [5][6] - 术中功能如实时导航、辅助决策、机械臂控制、多模态数据融合等对算力要求更高，且对实时性要求极高，任何延迟都可能影响手术安全 [6] - 术后功能如量化操作标准、并发症研判、治疗效果预测等也需要算力支持 [6][7] - 不同智能化功能对算力需求不同：基础感知功能需中等算力但要求高实时性；辅助决策功能需较高等算力且算力使用相对集中；自动化手术等智能决策功能需超高等算力 [7] - 强大算力可提高手术机器人响应速度、降低延时、提升控制精度和可靠性，并有助于探索自动化手术 [7] - 企业需在临床需求、产品性能及成本之间寻找平衡点，不可盲目堆砌算力 [8] 与达芬奇系统的竞争格局 - 尽管众多企业牵手英伟达，但合作的深度与方向存在差异，体现了各企业的特色创新 [9] - 在智能化创新方面，EndoQuest Robotics将利用IGX Thor实现低延迟传感器处理、3D可视化及精确运动控制 [9] - CMR Surgical通过IGX Thor平台提供的250-600 TOPS算力提升其Versius手术机器人的性能，使其实时AI血管识别能力提升3倍，延迟控制低至10毫秒，并保持0.3毫米定位精度 [9][10] - Moon Surgical依托英伟达的Holoscan平台打造的人工智能应用ScoPilot，已在其Maestro手术机器人上运行，可提升手术室效率 [10] - 在自动化创新方面，Virtual Incision计划使用Isaac for Healthcare通过生成合成数据来提升机器人任务自主性 [10] - 直觉外科最新推出的达芬奇5手术机器人算力较前代产品提升1万倍，并集成了多种新系统和智能化功能，但在自动化手术方面布局较少 [12] - 自动化被认为是后来者实现弯道超车的潜在机遇 [12] 仿真与数字孪生技术的应用 - 英伟达已深度介入手术机器人的研发环节，例如强生将Isaac for Healthcare平台引入其研发流程 [12] - Isaac平台是一套完整的机器人开发技术栈，涵盖高精度仿真、数字孪生、AI模型训练和推理能力，核心包括Omniverse仿真平台、Cosmos世界基础模型等 [13] - 通过该平台，企业可在逼近现实的虚拟环境中进行手术机器人的设计、验证和优化，如测试力反馈响应、术中导航算法等，从而减少物理试错成本，大幅缩短研发周期并降低研发成本 [13] - 该平台也可用于医生培训，帮助其更早适应手术机器人 [13] - 英伟达曾与多所高校合作推出ORBIT-Surgical仿真手术机器人训练框架，用于增强手术团队技能，该框架引入了十多项用于手术训练的基准任务 [14] - 研究团队已在实验室环境中成功将仿真训练中的数字孪生移植到实体机器人上，证实了该方法的可行性，可大幅降低研发成本、缩短研发周期 [14] - 仿真平台、数字孪生等技术预计将在手术机器人未来创新中占据重要地位，加速行业向软件驱动、算力驱动的新阶段发展 [14] 未来发展面临的挑战 - 实现智能化与自动化面临多重困难，包括手术机器人需要大量准确数据但存在数据孤岛难题 [15] - 机器人自动化手术在临床上存在监管与伦理等方面问题，需要监管部门支持 [15] - 产业生态上，需要完善产业链、供应链、支付体系等方面内容 [15]