一台超声机器人，为什么需要“自动驾驶”？
初听起来，这更像一句营销口号。毕竟，"自动驾驶"属于汽车，而超声机器人属于医疗，两者似乎并没有太多关联。
但对于超声医生而言，"自动驾驶"恰恰概括了超声机器人正在发生的一次关键跃迁——机器人第一次开始自主决定探头该往哪里移动、施加多大的压力，以及何时停下来获取一张标准切面。
提到自动驾驶，人们首先想到的是新能源汽车。然而，在医院超声科，一场同样关于"自动驾驶"的技术革命，也正在悄然发生。
长期以来，超声检查高度依赖医生的经验。探头如何移动、施加多大的压力、何时调整角度、在什么位置停留采集图像，每一个动作都需要长期临床训练才能形成稳定的判断。也正因如此，超声一直被认为是医疗机器人领域最难实现自主操作的应用场景之一。
如今，随着人工智能、机器人控制和医学影像技术的发展，这一被认为"最难"的挑战，正在被重新定义。
在武汉，一家机器人企业正试图让超声机器人具备类似自动驾驶汽车的能力——自主感知、自主规划、自主决策、自主执行。
这意味着，机器人不仅能够“执行动作”，更开始“理解任务”。
如果把传统工业机器人比作一辆只能沿着固定轨道运行的列车，那么今天的超声机器人，更像一辆行驶在开放道路上的自动驾驶汽车。自动驾驶汽车需要持续识别道路、规划路线，并根据周围环境实时调整驾驶策略；超声机器人面对的，则是另一个同样充满不确定性的"环境"——人体。与标准化生产线不同，每位患者的体型、器官位置和组织状态都存在差异，同一位患者也会随着呼吸、体位变化等因素不断改变扫描环境。这意味着，机器人无法依靠预设程序完成检查，而需要根据实时超声图像不断调整探头位置、扫描路径和接触压力，才能获得符合临床要求的标准切面。这也是超声检查长期高度依赖医生经验的重要原因。近年来，随着医疗需求持续增长，基层和部分专科领域超声医生供给不足、检查任务繁重等问题逐渐凸显。如何借助机器人完成标准化、重复性的扫查，减轻医生工作负担，同时提升基层医疗服务能力，成为医疗机器人发展的重要方向之一。对于机器人而言，要完成这样的任务，仅靠机械臂远远不够。它需要具备环境感知、运动规划、力反馈控制以及图像分析等一系列底层能力，并在扫描过程中实时协同工作，根据人体状态不断修正动作。因此，真正重要的，并不是机器人能不能动，而是它能否理解临床场景，并自主完成一项标准化检查。过去，机器人更擅长执行预设指令；如今，医疗机器人开始尝试理解环境、规划路径，并根据实时反馈持续调整动作。这也是业内将这种能力形象地称为医疗机器人"自动驾驶"的原因。图 1 自动驾驶汽车与超声机器人的底层逻辑高度相似，都需要完成环境感知、路径规划、实时决策与动态调整，只是面对的应用场景不同。
回看库柏特的发展路径，会发现公司并不是从超声机器人起步，而是率先投入机器人操作系统研发。
如果将时间拉回到2016年，库柏特的发展路径并不是从超声机器人开始的。
成立之初，公司首先投入研发的是机器人操作系统 CobotSys。作为机器人底层软件平台，它负责连接感知、控制、规划等核心能力，使机器人能够在不同应用场景中完成任务。此后的几年里，这套系统陆续应用于工业机器人、智慧药房等多个场景，并逐渐成为超声机器人研发的重要技术基础。
图 2 库柏特研发的智能机器人操作系统COBOTSYS操作系统[1]
与面向单一场景开发产品不同，机器人操作系统更像是一套通用能力平台。无论是工业制造中的物料搬运，还是药房中的药品调剂，抑或医疗场景下的超声扫描，都需要机器人完成环境感知、任务规划、运动控制等一系列底层能力。这也意味着，一套经过不同场景验证的机器人操作系统，可以持续积累算法和工程经验，并不断拓展新的应用方向。
随着机器人操作系统逐渐成熟，库柏特开始将相关技术应用到智慧药房。
相比仍处于研发阶段的医疗机器人，智慧药房拥有更明确的应用场景，也更早进入商业化落地阶段。截至目前，相关产品已服务全国数百家医疗机构，在药品调剂、库存管理、物流配送等环节实现自动化运行，为医院药房提供了更高效的智能化解决方案。
从技术角度看，智慧药房与超声机器人虽然属于不同领域，但二者依赖的底层能力并没有本质区别。机器人需要识别目标、规划动作、完成抓取与控制，并根据环境变化不断调整执行策略。这些能力在药房场景中得到持续验证，也为后续进入更复杂的医疗场景积累了工程经验。
如果说机器人操作系统和智慧药房，为超声机器人提供了底层能力和工程积累，那么真正让机器人逐步具备自主扫描能力的，则是后续一系列关键技术的持续突破。
超声机器人要完成一次标准化检查，并不是解决某一个技术问题，而是需要同时具备视觉感知、力控、运动规划、医学图像分析等多项能力。任何一项能力的缺失，都可能导致机器人无法完成一次完整的扫描。
过去几年，库柏特围绕这些关键技术持续开展研发，并陆续形成了一系列研究成果。从机器人自主扫描、柔顺控制，到超声图像引导下的运动规划，再到多模态感知与智能决策，不同阶段的研究逐步补齐了超声机器人自主操作所需要的核心能力。
如果说机器人操作系统、智慧药房和超声机器人，展现的是一项技术不断向前演进的过程，那么这些关键能力又是如何一步步积累起来的？
答案，或许可以从两篇学术论文中找到一些线索。
过去几年，不同高校的硕博生先后在库柏特实习，并依托企业研发平台开展超声机器人关键技术研究。虽然研究方向各有侧重，但都围绕自动超声机器人自主扫描这一核心问题展开。
其中，武汉理工大学汽车工程学院一名博士生在库柏特实习期间，依托库柏特超声机器人平台开展器官覆盖扫查实时路径规划研究，探索机器人如何结合人体结构实时规划扫描路径，在保证覆盖率的同时提升扫描效率。相关阶段性成果发表于机器人与自动化领域国际权威期刊IEEE Robotics and Automation Letters（RA-L）。
另一项研究来自华中科技大学机械学院一名博士生在库柏特实习期间，依托超声机器人平台开展乳腺自主扫查研究，围绕机器人自主完成乳腺超声扫描及病灶实时定位等关键问题展开探索，相关成果发表于机器人领域国际顶级学术会议ICRA 2025。
图 4 模拟超声医师手法的自主乳腺扫查机器人系统框架图[2]
两项研究分别聚焦路径规划和自主扫查，看似关注的问题不同，却都围绕自动超声机器人实现自主扫描过程中需要解决的关键技术展开。
更值得关注的是，这两项研究都不是在高校实验室独立完成，而是在企业研发平台上开展研究与验证。对于医疗机器人这样高度交叉的技术领域而言，高校、企业与临床场景之间的持续互动，本身就是技术创新的重要特点。基础研究关注关键技术问题，企业提供工程实践和研发平台，临床需求则不断提出新的研究方向，不同主体之间形成持续反馈，共同推动相关技术不断演进。
对于医疗机器人而言，实验室验证只是第一步。我们已经见过太多在实验室阶段吹得天花乱坠然后无疾而终的产品。
一项技术进入临床应用的标志性事件，是医疗器械注册。
不久前，库柏特自主研发的智能超声机器人扫查诊断系统（支持远程与自动化超声诊断）获得国家药监局批准，取得Ⅲ类医疗器械注册证。
这意味着，产品完成了从实验室研发到临床应用的重要跨越，也意味着自动超声机器人开始具备在真实医疗场景中应用的条件。
如果说过去几年解决的是"机器人能不能完成超声扫描"的问题，那么获得Ⅲ类医疗器械注册证，则回答了另一个更重要的问题：这项技术能否真正走进医院。
更重要的是，这标志着机器人开始真正承担标准化超声检查任务。
过去，机器人更多只是医生手中的“机械臂”。
如今，它能够自主完成探头定位、压力调节、路径规划、图像采集等多个环节，并结合人工智能算法辅助完成标准切面获取和影像分析。
如果说过去的机器人只是“会动”，那么今天，它已经开始“会判断”。
这正是本文所说的——超声机器人的“自动驾驶时刻”。
某种意义上说，当国家药监局Ⅲ类医疗器械注册证获批，这场持续数年的研发，也终于驶出了实验室，真正进入临床。
当自动驾驶第一次出现在汽车上时，它改变的是人们对于出行方式的想象。而今天，类似的变化正在医疗领域悄然发生。
机器人不再只是按照预设程序完成重复动作，而是开始理解环境、规划路径，并根据实时反馈不断调整自己的决策。这种能力，正推动医疗机器人从自动化设备逐步迈向真正意义上的智能系统。
自动驾驶改变了汽车，人们已经耳熟能详。而在医院里，一场关于医疗机器人的"自动驾驶"，或许才刚刚开始。
参考资料
[1] 库柏特公司官网、微信公众号
[2] Zhiyan Cao, Yiwei Wang, Huan Zhao, Han Ding, Shaohua Zhang. “Robust Robotic Breast Ultrasound Scanning and Real-time Lesion Localization” 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2025), May 19-23, 2025. Atlanta, USA.
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