<mark id="oztn4"></mark>
0
近日，深圳超維動力智能科技有限公司（以下簡稱“超維動力”）與北大醫療管理有限責任公司（以下簡稱“北大醫療”）達成深度合作，雙方將圍繞具身智能在醫療場景中的數據采集、世界模型與仿真訓練展開聯合創新，務實構建一條從「擬真訓練」到「場景驗證」、再到「醫院應用」的完整落地路徑。
具身智能要真正「進醫院」，從來不是把一臺機器人直接擺進病房那么簡單。它需要先理解醫院、理解醫護，再沿著「擬真—驗證—應用」的節奏，一步一個腳印地完成能力積累與安全驗證。
這正是超維動力與北大醫療攜手在做的事——不急于求成，先把底座打牢，把路徑走通。
一次技術與場景的深度耦合
具身智能落地醫療，最大的瓶頸是「沒環境練、沒老師教」——既缺高擬真的醫療場景，又缺高水平醫護的操作數據。
作為全棧具身智能大模型企業，超維動力擁有從數據采集、世界模型到高擬真仿真訓練的一整套技術底座；而北大醫療，提供了最真實的臨床場景與最專業的醫療經驗。
雙方的優勢疊加，讓「擬真訓練 → 場景驗證 → 醫院應用」這條務實、可驗證的落地路徑變得清晰、可復制——這也是醫療這類高安全要求的場景，最需要的一步一個腳印。
第一步 · 擬真：先給機器人造一家「高擬真醫院」
超維動力用三樣東西來破「沒環境練、沒老師教」的局：
▍KAI World Model世界模型引擎：把醫院「搬」進虛擬世界
真實還原病房、手術室等典型醫療場景，縮小仿真環境與現實世界的差距，讓機器人在「上崗」前就能反復試錯、快速迭代能力。
KAI World Model 世界模型引擎還原的高擬真醫療場景
▍KAI Halo 第一人稱數據采集頭環：把醫護的「手藝」變成教材
戴上頭環，真實醫護的操作過程被完整記錄；再經過 KAI Embodied AI Infra 解算，變成高質量、多模態的訓練數據——相當于為機器人請來一批「金牌帶教老師」。
KAI Halo 第一人稱數據采集頭環采集真實醫護操作
第二步 · 訓練：在虛擬醫院里反復打磨能力
▍醫療數字資產庫：把器械「裝進」電腦
用真實藥品、器械、收納設備的圖像視頻，搭建一套可交互的數字資產庫，完整還原分揀、抓取的全流程，無需消耗實物耗材，即可低成本反復測試。
可交互醫療數字資產庫
▍可交互仿真訓練：按需「搭場景」
研發人員可自由組合數字資產，快速復刻各類任務場景，不受場地與耗材限制，為模型提供海量的仿真訓練場景。
標準化虛擬醫療訓練場
▍大規模操作學習：在虛擬里練出「肌肉記憶」
機器人在大量虛擬訓練場中持續感知環境、操作器材、修正誤差，在海量實操中積累經驗，到了真實場景才能穩得住、用得準。
具身智能規模化操作學習
超維動力始終相信：具身智能在真正走進醫療現場之前，必須先在擬真與場景驗證中，把基本功練扎實、把安全邊界驗證透。
第三步 · 驗證與應用：穩妥走向醫院現場
沿著「擬真訓練 → 場景驗證 → 醫院應用」的路徑，超維動力與北大醫療把每一步都放在安全與可控的前提下推進。
在真正進入醫院之前，所有能力都要先在實訓場完成場景驗證：在貼近真實的病房、手術室環境中反復測試，確認穩定、可靠、安全，再考慮小范圍試點應用——醫療是無可妥協的安全場景，寧肯慢一點，也要穩一點。
試管分揀、藥品配送、病床轉運等任務，是雙方優先梳理出的驗證場景——它們既是智慧醫院運轉的「毛細血管」，也是最適合循序驗證、穩妥落地的切入點。
具身智能面向醫療場景的驗證場景
寫在最后
對超維動力而言，本次與北大醫療的合作，是具身智能技術邁向醫療垂直行業的關鍵一步。
醫療是無可妥協的安全場景。因此雙方堅定選擇務實、踏實的做法：先把擬真訓練做扎實，再把場景驗證做充分，最后才穩步走向醫院應用——不搶跑、不夸大，讓每一項能力都經得起真實場景的檢驗。
未來，雙方將繼續圍繞場景數據、世界模型與仿真訓練深化聯合創新，穩扎穩打地把具身智能落在醫療現場，為智慧醫院建設與醫療服務高質量發展，提供可靠的技術引擎。
