當(dāng)醫(yī)療AI的數(shù)字空間即將被大語言模型窮盡，另一種更為大膽的設(shè)想正在逼近現(xiàn)實(shí)。
今年以來，多款帶有“具身智能”稱號(hào)的醫(yī)療級(jí)產(chǎn)品扎堆發(fā)布，涵蓋了手術(shù)、康復(fù)、檢驗(yàn)檢查、院內(nèi)物流等多個(gè)線下真實(shí)場(chǎng)景。
這些產(chǎn)品的共同特點(diǎn)是，兼具能夠自主決策的“大腦”和執(zhí)行指令的物理本體。通俗點(diǎn)說，他們更像是在大模型技術(shù)框架下完成升級(jí)的醫(yī)療機(jī)器人。
“過去我們做機(jī)器人控制的時(shí)候，要算動(dòng)力學(xué)方程、運(yùn)動(dòng)學(xué)方程，要做電機(jī)控制。但有了大模型以后，我們就可以把電機(jī)軌跡，轉(zhuǎn)化成token，形成輸出指令?！?/span>
一位醫(yī)療機(jī)器人公司的創(chuàng)始人告訴《健聞咨詢》，具身智能的方法論已經(jīng)成熟，難點(diǎn)在于數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)體量不夠，就無法完成訓(xùn)練。
在制造和物流等行業(yè)，已經(jīng)出現(xiàn)了類似的具身智能樣板：人形機(jī)器人開始執(zhí)行搬運(yùn)作業(yè)，倉儲(chǔ)機(jī)器人具備初步的環(huán)境理解能力……但在醫(yī)療領(lǐng)域，由于風(fēng)險(xiǎn)、精準(zhǔn)度、倫理等一系列客觀限制，具身智能產(chǎn)品落地的形態(tài)和速度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其它行業(yè)。
有趣的是，在產(chǎn)品鏈條的兩端，代表技術(shù)前沿的科研人員和導(dǎo)向產(chǎn)品落地的投資人站成了涇渭分明的兩派。
前者堅(jiān)信，一旦搭建出新的模型底座，再輔以相應(yīng)的數(shù)據(jù)語料，就能泛化出策略和動(dòng)作，從而創(chuàng)造出不同醫(yī)療場(chǎng)景下的具身智能產(chǎn)品；后者則認(rèn)為，具身智能當(dāng)前的技術(shù)能力還無法支撐嚴(yán)肅醫(yī)療場(chǎng)景中的大多數(shù)任務(wù)，且面臨倫理挑戰(zhàn)，商業(yè)價(jià)值存疑。
我們已經(jīng)無數(shù)次見證這樣的對(duì)立——當(dāng)某種新技術(shù)浪潮的確定性，撞上醫(yī)療的保守和偏執(zhí)，這次的故事會(huì)有不一樣的答案嗎？
智源研究院院長王仲遠(yuǎn)在此前的媒體采訪中曾舉過一個(gè)例子，一個(gè)兩歲小女孩不會(huì)撕糖果包裝紙，但是通過模仿手機(jī)視頻里演示的拆糖果過程并不斷嘗試，最后她找到了包裝紙的鋸齒部分，成功將其撕開。
這就是具身智能的完整形態(tài)——視覺識(shí)別、動(dòng)作預(yù)測(cè)、目標(biāo)判斷、嘗試、失敗、調(diào)整、再嘗試。
如若按上述案例來定義具身智能，則它至少包含兩層含義。一是其物理實(shí)體能夠借助本體（系統(tǒng)）在真實(shí)世界中自主完成任務(wù)；二是本體的邊緣計(jì)算能力必須足夠強(qiáng)大，能夠?qū)崟r(shí)反饋至物理實(shí)體，不完全依賴云端。
目前，在整個(gè)醫(yī)療行業(yè)，最接近具身智能概念的產(chǎn)品主要集中于兩條細(xì)分賽道——手術(shù)機(jī)器人與康復(fù)機(jī)器人。它們雖同屬于“醫(yī)療機(jī)器人”范疇，但對(duì)空間感知和執(zhí)行的能力要求截然不同。
從康復(fù)機(jī)器人來看，由于康復(fù)需要面向不同患者、不同康復(fù)階段，場(chǎng)景多變，指令千差萬別，因此機(jī)器人不僅要理解動(dòng)作意圖，還需根據(jù)實(shí)時(shí)反饋調(diào)整自身操作策略，這使得康復(fù)場(chǎng)景成為測(cè)試具身智能泛化能力和動(dòng)態(tài)適應(yīng)性的關(guān)鍵戰(zhàn)場(chǎng)。
“現(xiàn)在康復(fù)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)能力沒有問題，主要是卡在智力上。”國內(nèi)某康復(fù)機(jī)器人公司的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人告訴《健聞咨詢》，大模型技術(shù)主要解決的是機(jī)器人視覺和語言模塊的交互能力，但對(duì)于運(yùn)動(dòng)控制還沒有太好的解法。
“比如你跟他說，幫我去拿一杯水，他能聽懂你的意思，也能感知到水杯在哪里，但怎么把這個(gè)動(dòng)作完成，還需要再做嘗試。”
目前，康復(fù)領(lǐng)域具身智能的成熟應(yīng)用主要集中在步態(tài)控制等較為受限的場(chǎng)景。比如康道醫(yī)療自主研發(fā)的機(jī)器人產(chǎn)品，可以根據(jù)患者的實(shí)時(shí)步態(tài)，自動(dòng)調(diào)節(jié)助力強(qiáng)度，有效抑制異常步態(tài)形成，提升神經(jīng)損傷患者的行走康復(fù)效率。
而在手術(shù)機(jī)器人領(lǐng)域，對(duì)于具身智能的爭議則更為多元。
上?，F(xiàn)代服務(wù)業(yè)聯(lián)合會(huì)大數(shù)據(jù)中心主任徐云程告訴《健聞咨詢》，從她近期調(diào)研的情況來看，目前手術(shù)機(jī)器人的智能化程度已經(jīng)開始接近“自動(dòng)駕駛L3”級(jí)別，即在既定的手術(shù)方案下，機(jī)器人能夠高精度地執(zhí)行整臺(tái)手術(shù)，醫(yī)生只需要在旁邊監(jiān)督，以防意外情況時(shí)接管即可。
在她看來，相比于康復(fù)等場(chǎng)景，手術(shù)場(chǎng)景更為標(biāo)準(zhǔn)化，“器械一旦進(jìn)入人體組織，通過視覺或力反饋感知后，它所發(fā)出的動(dòng)作指令，在空間上是比較細(xì)微的，且不需要太多的柔性處理。當(dāng)然，它對(duì)動(dòng)作精準(zhǔn)性的要求也會(huì)更高。”
中國康復(fù)技術(shù)轉(zhuǎn)化及發(fā)展促進(jìn)會(huì)秘書長楊涵對(duì)手術(shù)具身智能的看法要更為保守。在他看來，如果把具身智能定義為源于智能體與其所處環(huán)境之間持續(xù)的、動(dòng)態(tài)的物理互動(dòng)，目前手術(shù)具身智能目前還有很長的路要走，當(dāng)前市面上的主流手術(shù)機(jī)器人大多還是手術(shù)輔助為主，缺乏自主的意識(shí)和動(dòng)手能力，甚至還不能算做是具身智能。
“手術(shù)過程中中需應(yīng)對(duì)組織形變、出血等諸多動(dòng)態(tài)變量，需要極高的實(shí)時(shí)認(rèn)知和決策能力，目前AI算法和學(xué)習(xí)能力還有很多局限性。反而是在非侵入的康復(fù)機(jī)器人領(lǐng)域，力反饋技術(shù)和交互體驗(yàn)或許能夠在短期內(nèi)取得比較大的進(jìn)步，容錯(cuò)率也比較高。”
但無論是在哪一個(gè)醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域，楊涵都認(rèn)為，要到2030年左右，才可能出現(xiàn)類比自動(dòng)駕駛L4級(jí)別的具身智能產(chǎn)品。
和傳統(tǒng)機(jī)器人相比，具身智能的優(yōu)越性不僅在于機(jī)器人操作上的升級(jí)，更重要的是整體功能和認(rèn)知能力的飛躍。
傳統(tǒng)醫(yī)療機(jī)器人多依賴預(yù)設(shè)程序執(zhí)行固定動(dòng)作，適應(yīng)性較差；而具身智能則需要融合視覺、觸覺和力覺等多模態(tài)信息，自主判斷、調(diào)整動(dòng)作策略。
在手術(shù)中，這意味著機(jī)器人可以精準(zhǔn)執(zhí)行復(fù)雜路徑，完成微創(chuàng)操作中的力控要求，并根據(jù)突發(fā)情況即時(shí)調(diào)整操作；在康復(fù)訓(xùn)練中，能夠根據(jù)患者反饋調(diào)整訓(xùn)練力度、幅度和節(jié)奏，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、動(dòng)態(tài)化干預(yù)。
因此，無論是手術(shù)機(jī)器人還是康復(fù)機(jī)器人，都繞不開一個(gè)核心概念：世界模型。
最近，全球人工智能領(lǐng)域最具影響力的研究者之一、美國國家工程院院士李飛飛在其發(fā)布的長文《從語言到世界：空間智能是AI的下一個(gè)前沿》中提到，人類認(rèn)知的核心不僅僅是語言，而是對(duì)三維空間的理解和操作能力，從停車到接鑰匙，從設(shè)計(jì)建筑到發(fā)現(xiàn)DNA的雙螺旋結(jié)構(gòu)，都依賴于空間智能。
她把大語言模型比作“黑暗中的文字匠人”，只能教會(huì)機(jī)器讀寫，而基于空間智能創(chuàng)造的世界模型，則會(huì)教會(huì)機(jī)器觀察和建造。
國內(nèi)專注于具身智能研究的智源研究院也給出了類似的技術(shù)路徑判斷——從語言到多模態(tài)，再到具身智能，最終到世界模型。
盡管世界模型為具身智能的持續(xù)進(jìn)化提供了理論上的可能，但它在醫(yī)療行業(yè)卻面臨更多挑戰(zhàn)。
一方面，醫(yī)療環(huán)境更加復(fù)雜。光是人體解剖結(jié)構(gòu)，就遠(yuǎn)比工業(yè)零件復(fù)雜得多，更遑論動(dòng)作的隨機(jī)性、器官的可變性、病灶的差異性等問題。在醫(yī)療領(lǐng)域，世界模型必須理解的是一個(gè)高度動(dòng)態(tài)且沒有標(biāo)準(zhǔn)件的世界。
另一方面，醫(yī)療的安全邊界比所有行業(yè)都窄，容錯(cuò)率更低，這也就意味著過去那套靠“大量數(shù)據(jù)喂養(yǎng)，再通過人工標(biāo)注來反復(fù)校正，最終做出產(chǎn)品”的路徑，在醫(yī)療具身智能的范疇上很難復(fù)用。
如果說技術(shù)路徑是醫(yī)療具身智能的“縱軸”，那資本態(tài)度就是決定其發(fā)展速度的“橫軸”。
投資人對(duì)醫(yī)療具身智能的判斷是，醫(yī)療場(chǎng)景對(duì)安全要求極高，監(jiān)管周期也較長，商業(yè)化驗(yàn)證將面臨很大難度——這意味著醫(yī)療具身智能的投資周期或許將遠(yuǎn)超主流基金年限。
多位從事醫(yī)療AI的投資人均向《健聞咨詢》表示，不太關(guān)注醫(yī)療具身智能的項(xiàng)目，更別提具體的投資意向，“這條賽道還在很早期的階段，技術(shù)突破和商業(yè)模式都有很大的不確定性。”
“在醫(yī)療垂直方向的投資里，我們很少會(huì)談到‘具身智能’這個(gè)概念，也很少有人會(huì)用這個(gè)概念來定義自己的產(chǎn)品或者賽道?！边h(yuǎn)毅資本投資人唐軼男直言，具身智能當(dāng)前的技術(shù)能力還無法支撐醫(yī)療場(chǎng)景中的任務(wù)。
她進(jìn)一步指出，目前業(yè)內(nèi)最先進(jìn)的手術(shù)機(jī)器人均為 “主從式”，即醫(yī)生是操作主體，機(jī)器人是工具，并不屬于具身智能的范疇。即便是最接近自動(dòng)化的 “骨科機(jī)器人”，本質(zhì)也是“導(dǎo)航+精準(zhǔn)定位”，手術(shù)規(guī)劃與關(guān)鍵決策仍需要由醫(yī)生完成。
投資人們并非單純看衰技術(shù)，也會(huì)考慮回報(bào)周期。在自動(dòng)駕駛行業(yè)，智能程度可以從L2逐漸過渡向L4，但醫(yī)療里卻沒有“過渡級(jí)別”，每個(gè)階段都必須足夠安全。
“通用領(lǐng)域?qū)τ诰呱碇悄芊稿e(cuò)的容忍度相對(duì)較高，但在醫(yī)療中，任何微小錯(cuò)誤都可能導(dǎo)致嚴(yán)重事故，涉及巨大的法律和倫理責(zé)任。”
一位專注于數(shù)字醫(yī)療賽道的資深投資人表示，具身智能的 “自主學(xué)習(xí)”與醫(yī)療法規(guī)之間存在根本沖突，按照法規(guī)要求，所有用于臨床的醫(yī)療產(chǎn)品必須是“固定且經(jīng)過充分驗(yàn)證的”，但一個(gè)會(huì)自我演變的AI系統(tǒng)并不具備這一條件。
更重要的是，從投資方的角度來看，醫(yī)療具身智能的商業(yè)價(jià)值還存在不確定性。
“在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，已經(jīng)出現(xiàn)了一些對(duì)手術(shù)機(jī)器人自動(dòng)化的探索，例如對(duì)自動(dòng)縫合的研究，從研究的角度看起來很‘酷炫’，但我們從投資的角度來判斷，這些研究未必有商業(yè)化落地的價(jià)值?！?/span>
唐軼男認(rèn)為，醫(yī)療創(chuàng)新不能陷入“拿著錘子找釘子”的陷阱，即不必刻意追求所謂的“具身智能標(biāo)準(zhǔn)形態(tài)”，而是要圍繞臨床真實(shí)需求，用硬件、算法和感知技術(shù)解決問題。
一個(gè)更符合未來的猜想是，醫(yī)療具身智能的真正突破，或許不會(huì)來自某個(gè)“跨時(shí)代的產(chǎn)品”，而是來自一個(gè)個(gè)細(xì)分場(chǎng)景被逐個(gè)驗(yàn)證、逐步累積。
當(dāng)助理式機(jī)器人能夠在康復(fù)場(chǎng)景穩(wěn)定運(yùn)行，當(dāng)自動(dòng)采血成為普遍可用的基礎(chǔ)能力，當(dāng)手術(shù)機(jī)器人在“人機(jī)協(xié)同”的框架里完成更多可量化的提升，這些不起眼的進(jìn)展會(huì)共同構(gòu)成未來的行業(yè)基石。
具身智能為醫(yī)療行業(yè)描繪了超越傳統(tǒng)自動(dòng)化的未來，然而，這條通往智能之路布滿荊棘，醫(yī)療領(lǐng)域極高的可靠性與安全性要求，構(gòu)成了其商業(yè)化和大規(guī)模落地的最大挑戰(zhàn)，這條通往成功的道路注定坎坷而漫長。
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