异物吸入（FBA）是一种常见的急性高危病种，尤其多发于儿童和老年人群体中，若不及时处置或可危及生命，近年来已成为急诊医学领域的一大严峻挑战。传统治疗方法如海姆立克急救法通常适用于主气道梗阻的大异物，但对于支气管内小异物（占比超过80%），仍需借助支气管镜手术进行有效的诊断和治疗。然而，支气管镜手术对技术要求高，且通常依赖术前CT扫描，在资源匮乏的地区，专家医生和专业设备的匮乏使得治疗难度加大。

近日，浙江大学控制科学与工程学院王越教授、陆豪健研究员、熊蓉教授团队联合浙江大学附属第一医院、伦敦大学学院（UCL）等机构，在此前人工智能辅助支气管镜机器人控制（Nature Communications，s41467-023-44385-7）的基础上，提出并成功研制了一种无需CT、可远程操控的人工智能支气管镜机器人系统，创新性实现了“AI自主搜索 + 医生远程协作”的异物吸入救治方案。该研究以“AI Search, Physician Removal: Bronchoscopy Robot Bridges Collaboration in Foreign Body Aspiration”为题，于2025年7月30日在机器人领域权威期刊《Science Robotics》上正式发表。该研究第一作者为浙江大学控制科学与工程学院的刘立陆与张敬禹博士，通讯作者为王越教授、陆豪健研究员、熊蓉教授。

视频1：AI-专家协作远程支气管镜机器人系统概览视频

该系统具备便携、低成本、高智能等特点，首次在真实动物实验中展示了AI驱动的机器人在异物定位任务中的自主能力，以及5G远程操控异物夹取的临床可行性，填补了欠发达地区急诊异物吸入治疗手段不足的空白，为全球急救医疗带来了全新的技术方案。

1. 急救难题的新解法

支气管异物吸入是急诊医学中常见但危险性高的问题，若不能及时取出，可能导致严重的肺部感染、阻塞甚至呼吸衰竭。传统气管镜检查严重依赖术前CT定位和有经验医生的操控，资源紧张地区常常束手无策。

图1：AI-专家协作远程支气管镜机器人系统示意图

“我们希望构建一个能‘代替专家’完成异物搜索的AI系统，” 通讯作者陆豪健研究员表示，“并让远程专家只在最后夹取异物时出手，从而提升效率、扩大覆盖、降低门槛。”

为此，研究团队研发出一款总重量不超过2公斤、材料成本低于5000美元（约合人民币3.6万元）的便携式支气管镜机器人，配合AI智能模块，可实现全肺自动探索，无需术前CT和外部定位系统。

2. AI+机器人，颠覆式医疗工具

该系统的最大亮点在于“AI主导、医生协作”的任务分工。AI模块利用实时图像构建树状结构的肺部拓扑图，模拟人类专家的路径记忆与决策流程，在无导航、无地图的前提下实现全肺自主搜索。医生通过5G远程连接，仅在异物定位完成后进行干预与操作。

图2：AI自主搜索算法结构和训练策略

系统在成都与杭州之间（约1500公里）通过5G网络实现实时异地远程手术，医生成功夹取了一头活体实验猪肺中的异物，展示了该系统在极端条件下的稳定性与安全性。

3. 改变基层医疗生态的潜力

相比现有依赖昂贵设备与专业人员的操作模式，该AI支气管镜机器人能够被部署于基层诊所、乡镇卫生院等医疗资源薄弱区域，有望显著提升当地急诊应对能力。

王越教授表示：“我们看到的是一种模式的改变。很多基层医院缺的不是医生，而是能替代他们完成基础搜索任务的工具。”

图3：远程动物实验结果图

实验显示，在多个场景下，AI的搜索范围和操作稳定性接近甚至优于人类专家；整个异物取出流程中，医生只需在约20%的时间内进行操作，显著减轻了其认知与操作负担。

4. 系列工作及未来展望

去年1月，王越教授、陆豪健研究员、熊蓉教授团队在国际知名期刊在《Nature Communications》上提出了AI co-pilot辅助驾驶支气管镜机器人，在国际范围内首次攻克了支气管镜机器人从无自主（L0）和辅助引导（L1）到部分自主控制（L2）的技术难点，并在活体猪肺中验证了机器人的有效性和安全性。在此的研究基础上，今年，团队进一步将辅助驾驶升级到AI cooperation，让机器人具备更高级的自主探索能力（L3），机器人不再是需要医生全程介入控制的工具，而成为了可以和医生合作的智能体。两项工作的共同第一作者均为浙江大学的刘立陆和张敬禹博士。

该研究不仅展示了AI在微创诊疗领域的强大潜力，也为医疗机器人从“助手”走向“协作者”打开了新局面。随着算力提升和通信基础设施的完善，类似“AI-医生协作”的手术模式有望在多个疾病场景中广泛应用。

此次成果是浙江大学控制学院今年在《Science Robotics》上发表的第三篇论文。近三年来，学院在空中机器人、腿足机器人、医疗机器人、人工智能模型训练、智能生物流动感知、粒子跟踪测速技术等前沿领域成果丰硕，相关工作在《自然》、《科学》子刊及《美国国家科学院院刊》上发表论文近10篇，充分彰显了学院在机器人及相关交叉领域的深厚研究基础与前沿创新能力。

相关链接：

AI co-pilot论文：https://www.nature.com/articles/s41467-023-44385-7

AI cooperation 论文：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adt5338