超維動力攜手北大醫療：務實構建具身智慧醫療落地路徑

📌 【產業動態】超維動力攜手北大醫療，打造具身智慧醫療「擬真—驗證—應用」落地路徑

TL;DR：超維動力與北大醫療合作，透過世界模型與數位資產，解決醫療具身智慧缺乏訓練環境與專業數據的痛點。

具身智慧（Embodied AI）要進入醫院，並非單純將機器人放入病房，更關鍵的是如何讓機器人理解醫護流程並確保安全性。面對醫療場景對安全性的極高要求，超維動力與北大醫療選擇了一條務實的技術路徑：從虛擬擬真訓練，到場景驗證，最後才進入醫院實體應用。

🧩 解決「沒環境練、沒老師教」的雙重困境

具身智慧落地醫療的核心瓶題在於：缺乏高擬真的醫療場景，以及缺乏高水平醫護專業經驗所轉化的運算數據。

為了打破這個瓶頸，超維動力提供技術底座，而北大醫療則提供真實的臨床場景與專業經驗，雙方透過技術與場景的深度耦合，建構出完整的落地流程。

🚀 第一步：利用世界模型與第一人稱視角進行「擬真訓練」

在機器人正式上崗前，必須先在虛擬世界中完成反覆試錯與能力迭代：

• KAI World Model 世界模型引擎：將病房、手術室等典型醫療場景數位化，縮小模擬環境與現實世界的差距。
• KAI Halo 第一人稱資料採集頭環：透過頭環記錄醫護人員的操作過程，再經由 KAI Embodied AI Infra 解算，將醫護的「手藝」轉化為高質量、多模態的訓練資料。

📊 第二步：透過數位資產庫與大規模模擬累積「肌肉記憶」

為了降低訓練成本並提供海量場景，雙方著力於數位化資產的建構：

• 醫療數位資產庫：透過真實藥品、器械、收納裝置的影像與影片，建立可互動的數位資產，讓機器人能在無需消耗實物耗材的情況下，進行分揀與抓取的流程測試。
• 可互動模擬訓練：研發人員可自由組合數位資產，快速復刻各類任務場景，讓機器人在大量虛擬訓練中透過感知環境、操作器材與修正誤差，累積操作經驗。

⚠️ 第三步：循序漸進的場景驗證與醫院應用

由於醫療是無可妥協的安全場景，雙方強調「不搶跑、不誇大」，堅持走穩健的路徑：

• 場景驗證：在貼近真實病房或手術室的環境中進行測試，確保系統穩定、可靠且安全。
• 優先切入點：雙方初步梳理出試管分揀、藥品配送、病床轉運等任務作為驗證場景，這些任務被視為智慧醫院運轉的「毛細血管」，最適合作為循序漸進的切入點。

🎯 實務啟示

對於具身智慧的應用開發者而言，醫療等高風險領域的落地，重點不在於硬體的堆疊，而是在於如何透過「世界模型」與「高品質數據」建立起從虛擬到現實的信任鏈結。

🔗 來源

• 標題：超維動力攜手北大醫療：務實構建具身智慧醫療落地路徑
• 來源：量子位
• 連結：https://www.qbitai.com/2026/07/461444.html

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