在工业制造领域，工业机器人已成为必不可少的核心装备，并日益发挥着重要的作用，解放了大量劳动力。

目前，工业机器人技术的发展已进入成熟阶段并趋于停滞，而机器人家族中的一个年轻成员——服务机器人则发展迅猛。作为其中一类的医疗机器人也备受业界关注。在前不久的百度云计算战略发布会上，百度首席科学家吴恩达就曾表示，非常看好人工智能在陪伴机器人和医疗等领域的应用。

医疗机器人有着巨大的潜力，成为了服务机器人领域下的一片蓝海：有关数据显示，未来全球医疗机器人市场规模将由 2014 年的 87.37 亿元增至 2020 年的 179 亿美元，年均增长率 12.7%。手术机器人在医疗机器人中占最高比例，在 60% 上，其市场规模将由 2014 年的 32 亿美元增至 2021 年的 200 亿美元。

深耕医疗机器人的公司在做长线布局

说起手术机器人，不得不提的是占据全球手术机器人系统一半份额的达芬奇系统（da Vinci Surgical System），这款由美国视觉公司 Intuitive Surgical 开发手术机器人是目前全球应用最广、技术最先进的手术机器人。

它主要由 3 部分组成：医生控制系统；三维成像视频影像平台；机械臂，摄像臂和手术器械组成的移动平台。

在使用达芬奇机器人进行手术时，主刀医生不必与病人直接接触，通过对三维视觉系统和动作定标系统的操控，即可让机械臂以及手术器械配合完成手术的操作。

据悉，达芬奇机器人的工作量占手术工作量的 60% ，截至 2014 年底，达芬奇在全球已安装了 3266 台，共完成手术约 57 例。

值得一提的是，到目前为止，Intuitive Surgical 公司的联合创始人之一 Frederic Moll 已创立了第四家手术机器人公司——Auris Surgical，该公司目前已提交了多项专利申请，并有意构建下一代外科手术机器人。其用于诊断和治疗病人的医疗机器人 ARES（Auris Robotic Endoscopy System）于今年 5 月底获得了 FDA 的批准。

另外，Intuitive Surgical 在今年 4 月底还以 8000 万美元收购了 Frederic Moll 创立的其中一家医疗机器人公司 Hansen Medical。

传统机器人公司也看中了这块香饽饽

深耕医疗机器人的公司继续在行业领域进行布局，传统机器人公司也坐不住了，以投资的方式入局。

近日，英国初创机器人系统开发公司 CMR（Cambridge Medical Robotics）宣布完成了 2030 万美元的 A 轮融资，其中一位参投方为 ABB Technology Ventures。

CMR 这家公司成立于 2014 年，其目标是为微创手术开发下一代通用机器人系统，其在今年 6 月份启动的临床标本实验中，对 CMR 系统进行了操作演示，该系统具备触觉力反馈等高级功能。

CMR 的首席执行官 Martin Frost 表示，将计划利用这笔融资推进医疗机器人技术的发展和商业化进程，并非常期待能与 ABB 就从采购到制造整个过程的合作。

Abb Technology Ventures 总裁 Girish Nadkarni 认为，随着医疗保健行业的需求不断扩大，医疗机器人这一领域的前途无可限量。另外，随着机器人逐渐往协作型、完全通用的方向走，CMR 的机器人技术将会有更广泛的应用空间。

为何说医疗机器人的前途不可限量？

也许你会怀疑医疗机器人的可靠度，其实就行业本身而言，医疗市场普遍存在信息不对称的问题，医生与患者双方只有在相互信任的基础下，才能将诊断治疗这个过程顺利进行下去。

除了市场份额上的优势外，还有什么依据能支撑「医疗机器人前途不可限量」这一观点？一位机器人领域的研究者从以下几个方面进行了说明：

医疗行业「供应端」方面，在全球范围内，报读医学科目的人数在逐年递减，能分担大量工作的医疗机器人则成为未来的重要希望。

另外，人类的生物本质决定了人类的缺陷：手术医生往往面临手术时间过长、疲劳、缺乏三维精度视野、难以把握手术的高精确度等问题。这样长期、繁琐、不厌其烦、需要保持高精度的工作，也只有机器人能胜任得了。

客户方面，随着生活水平的提高，人们对健康保健的关注度和追求越来越高。这无疑成为了医疗机器人行业的重要推力。

最重要的一点是，由于不涉及「人工智能」的嵌入，医疗机器人将不会引发伦理争论。跟工业机器人有着同样的道理，医疗机器人只需技术层面的发展，保证更高精度的完成手术、开药方等工作（专家系统则需要建立相应的数据库）。

至于事故责任追究的问题，处理方式则是，如果是装备层面的机器人零部件损坏，被追究的是机器人生产方，而如果是医院方操作不当所导致的，则追究医院的责任。

在未来，将会有更多的风险资本投入到医疗机器人产业，并助推医疗机器人快速发展。高端医疗机器人也将呈现出技术门槛高、研发周期长、风险大、回报高等特点。