视觉障碍已成为全球性公共卫生问题。世界卫生组织数据显示，全球超过22亿人面临视力受损或失明。眼科手术的精准性和安全性直接影响患者生活质量，但眼睛软组织结构精细、手术空间狭小，医生的手动操作面临巨大挑战，传统手术方式难以满足临床需求。 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室边桂彬研究员课题组针对这个问题进行了深入研究。研究团队构建了从术中三维空间感知、跨尺度精确定位到轨迹精准控制的完整技术方案。 三维空间感知上，团队提出多视角空间融合方法，克服了多模态眼内成像的异质性和动态失准问题，构建了术中动态更新的全局三维地图。精确定位上，采用多传感器数据融合方法，解决了不同传感器检测范围、误差和采样频率上的差异，实现了机器人手术器械在眼内的精确定位。在轨迹控制上，提出多约束目标优化方法，结合人监督下的力-位置-影像混合控制确保手术安全。 临床验证结果显著。眼球假体、离体猪眼球及活体动物眼球的视网膜下注射与血管注射实验中，系统实现了100%的注射成功率。与医生手动手术相比，平均定位误差降低79.87%；与医生主从操作机器人手术相比，平均定位误差降低54.61%。 自主机器人手术系统在眼科领域意义重大。一上，通过更精准的操作控制，能显著提高眼底注射的精确性和安全性，最大限度减少医源性损伤。另一方面，该系统可以辅助医生专注于手术设计和监督，缩短学习曲线，提升手术效率。这对推动眼科手术的智能化、精准化升级具有重要意义。 该研究成果为眼内手术的自主化开辟了新的技术路径。在远程医疗和极端环境等复杂场景中，自主显微眼科手术机器人系统表现出广阔的应用潜力。随着技术完善和临床转化推进，这一成果有望惠及更多视力障碍患者，为眼科疾病治疗提供新的可能。
从"看得见"到"做得到"，眼内手术的每一次精度提升都可能为患者保留更多视功能；自主显微眼科手术机器人系统的进展表明，针对临床真实需求的技术突破正在加速落地。未来，只有在充分验证、安全可控与规范推广之间取得平衡，才能让创新稳健地走向临床一线，把高精度医疗从"少数可及"推向"更多可及"。