眼科显微手术对精细操作的要求极高。眼内软组织脆弱、空间狭小，注射等关键步骤需微米级尺度内完成。视网膜下或血管内注射被广泛用于药物递送、基因治疗等领域，但纯手工操作容易受医生经验、疲劳和个体差异影响，难以保持稳定一致的精度与安全边界。全球视力受损或失明人群规模庞大——眼底疾病诊疗需求持续增长——"更精准、更可复制"的手术能力成为迫切需求。 传统眼内手术面临三大难题。首先是"看得清"——术中成像存在模态差异、视角受限和动态失准，导致目标结构的空间关系难以稳定重建。其次是"定得准"——器械尖端既要完成宏观路径进入，又要在微观尺度下避免触碰关键组织，定位误差被成倍放大。最后是"走得稳"——轨迹控制需兼顾安全约束与组织交互力变化，稍有偏差就可能引发出血、撕裂等并发症。传统主从式机器人虽能提升稳定性，但仍高度依赖操作者实时控制，难以从根本上降低学习曲线与操作波动。 该自主显微眼科手术机器人系统围绕"感知—定位—控制"构建核心能力。在感知层面，系统采用多视角空间融合方法，缓解多模态成像异质性与动态空间错位问题，形成随手术进程更新的全局三维地图，提升对眼内区域的整体理解。在定位层面，系统以准则加权方式融合多传感器数据，统一处理检测范围、误差幅度、采样频率不一致等问题，使器械尖端具备宏观到微观的跨尺度精确定位。在控制层面，系统通过多约束目标优化进行精细轨迹规划，引入人在环监督下的力—位置—影像混合控制，兼顾自主性与安全冗余。 实验结果显示，系统在眼球假体、离体猪眼以及活体动物等多种场景中完成视网膜下注射与血管内注射，注射成功率达100%。与医生手动操作相比，平均定位误差降低约80%；与主从式机器人相比，降低约55%，体现出更高的一致性与安全潜力。 推动该成果走向临床应用需要多上同步推进。一是扩大真实临床场景下的数据积累与验证范围，建立覆盖不同病种、不同解剖差异的评估体系，明确适应证与禁忌证。二是完善术中安全机制与故障处置流程，围绕力反馈阈值、紧急退出策略、异常识别等建立可审计的安全标准。三是加强与临床团队的协同设计，优化人机分工，让系统承担重复、高精度、易疲劳的步骤，让医生聚焦于手术决策、风险评估与关键节点把控。四是配套推进培训与准入体系，形成可复制的操作规范与质量控制流程。 随着药物递送、细胞治疗、基因治疗等在眼底疾病领域的推进，对"定点、定量、定深度"的注射能力需求将持续上升。自主手术机器人在严格监管与充分验证前提下逐步落地，有望提升手术质量一致性、降低操作门槛、缓解优质医疗资源紧张。更值得关注的是，具备自主能力的系统在远程医疗、海上与极端环境救治等复杂场景中潜力突出，在影像与通信条件受限的情况下，通过更强的自主感知与控制能力，提升救治可及性与时效性。当然，临床转化仍需经历多中心验证、长期随访与伦理审查等关键环节，确保精度提升真正转化为患者获益。
这项科研成果为眼疾患者带来新希望，体现了我国在高端医疗装备领域的创新实力。随着人工智能与医疗技术的深度融合，未来有望形成"智能设备精准执行、医生专注决策"的新型诊疗模式。加快推动实验室成果向临床转化，建立相应的手术规范和认证体系，将是下一阶段的重点课题。这既是对科研工作者的新要求，也是医疗体系现代化进程中必须面对的机遇与挑战。