行业技术瓶颈与机遇 - 当前主流手术机器人存在“视觉依赖”困境，高度依赖高清摄像头和深度学习算法识别解剖结构，但缺乏人类外科医生般的“触觉感知”能力，在面对变形组织、视野遮挡、术中出血等真实手术场景时，其适应性和安全性受到严重限制[4] - 香港中文大学任洪亮教授团队在《Nature Reviews Bioengineering》发表评论文章，系统性提出“人工动觉”分层框架，为解决上述核心难题提供了全新思路，为下一代智能手术机器人的研发奠定了基础[4] 人工动觉框架核心内容 - 人工动觉框架旨在构建一套涵盖“物理感知 - 算法解读 - 协同控制”的分层系统，让机器人不仅能“看见”，更能“感知”和“理解”手术过程中的物理互动，以复刻人类外科医生的多感官协同能力[5] - **物理感知层**：核心是让手术器械具备“感知能力”，通过集成形状传感技术实现“本体感知”，以及借助仿生触觉感知技术实现“外感受”，以捕捉器械与组织的接触力、顺应性动态等丰富物理信息，打破单纯依赖视觉的数据局限[8][9] - **算法解读层**：需要突破传统的“信号纠错”思维，构建类似人类的分层处理机制，不仅对力和运动数据进行实时调整，更要从中提取语义信息，真正实现对器械-组织互动的“理解”[10] - **协同控制层**：提出将连续的力和运动信号离散为“动觉tokens”，构建“视觉-动觉-语言-行动”多模态模型，通过高层模型负责复杂任务规划和语义推理，低层控制器负责高频运动执行，形成闭环控制，实现离散认知与连续物理交互的协同[11] 技术发展前景与影响 - 人工动觉框架的提出，为自主手术系统的发展指明了方向，未来的手术机器人将不再是“视觉主导的执行者”，而是具备多感官协同感知能力的“智能伙伴”[12] - 随着人工动觉技术的不断发展，手术机器人将真正实现从“视觉依赖”到“多感协同”的跨越，为智能微创手术带来革命性变革[13] 相关研究团队与产业生态 - 该评论由香港中文大学电子工程系刘唐有博士、袁思申博士、任洪亮教授共同完成，研究得到国家自然科学基金、香港研究资助局、香港中文大学等项目支持[12] - 文章末尾列举了广泛的机器人产业生态企业，涵盖工业机器人、服务与特种机器人、人形机器人、具身智能企业、医疗机器人企业及上游产业链企业，显示了该技术所处的广阔产业背景[21][22][23][24][25][26]