全球视力障碍患者超过22亿人的背景下，眼科手术正面临更高的技术门槛。由于眼球组织结构精细且脆弱，传统人工操作难免受视野限制、手部震颤等因素影响，尤其在视网膜下注射等需要亚毫米级精度的术式中，微小偏差都可能造成不可逆损伤。针对该全球性医疗难题，中科院自动化所边桂彬研究员团队历经五年攻关，构建了“三维感知-跨尺度定位-智能控制”的技术闭环。研究突破主要体现在三上：首先采用多视角空间融合技术，将光学相干断层扫描、显微镜成像等异构数据实时整合，生成动态三维眼内地图；其次开发多传感器加权融合算法，使器械尖端在直径不足1厘米的眼球后段实现微米级定位；最后通过人机协同控制机制，在提升操作效率的同时引入临床安全冗余。临床前试验数据显示，该系统在活体动物实验中表现突出。相较于传统人工操作约500微米的平均误差，自主机器人系统将误差控制在100微米以内，血管穿刺成功率提升至100%。同时，其稳定性不受操作者经验影响，可将医生培养周期缩短约60%，对医疗资源分布不均的发展中国家具有现实意义。此项突破也表明了我国医工交叉领域的积累。项目组借鉴航天器交会对接、精密仪器制造等技术路径，首次将宏观-微观跨尺度控制理论应用于生物组织。正如《科学·机器人》评审专家指出，该研究“重新定义了显微外科的精度标准”。业内普遍认为，这项技术将带来三重影响：短期可用于糖尿病视网膜病变、黄斑变性等致盲性疾病治疗；中期有望借助5G网络开展远程精密手术，提升偏远地区医疗可及性；长期来看，其核心算法可为脑外科、耳蜗植入等超精细手术提供可借鉴的技术范式。国家药监局医疗器械技术审评中心已将该系统纳入创新医疗器械特别审批程序。
眼科手术机器人的研制成功，展示了科技创新对医疗健康领域的推动作用。从医生手动操作到智能机器人的精准控制，既反映了技术迭代，也回应了提升患者安全与疗效的临床需求。随着人工智能与机器人技术在医疗场景中的持续落地，更多高难度操作有望逐步实现，为全球视觉健康提供新的解决方案，并贡献中国经验与中国技术。