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近日，深圳超维动力智能科技有限公司（以下简称“超维动力”）与北大医疗管理有限责任公司（以下简称“北大医疗”）达成深度合作，双方将围绕具身智能在医疗场景中的数据采集、世界模型与仿真训练展开联合创新，务实构建一条从「拟真训练」到「场景验证」、再到「医院应用」的完整落地路径。<br>
具身智能要真正「进医院」，从来不是把一台机器人直接摆进病房那么简单。它需要先理解医院、理解医护，再沿着「拟真—验证—应用」的节奏，一步一个脚印地完成能力积累与安全验证。<br>
这正是超维动力与北大医疗携手在做的事——不急于求成，先把底座打牢，把路径走通。<br>
一次技术与场景的深度耦合<br>
具身智能落地医疗，最大的瓶颈是「没环境练、没老师教」——既缺高拟真的医疗场景，又缺高水平医护的操作数据。<br>
作为全栈具身智能大模型企业，超维动力拥有从数据采集、世界模型到高拟真仿真训练的一整套技术底座；而北大医疗，提供了最真实的临床场景与最专业的医疗经验。<br>
双方的优势叠加，让「拟真训练 → 场景验证 → 医院应用」这条务实、可验证的落地路径变得清晰、可复制——这也是医疗这类高安全要求的场景，最需要的一步一个脚印。<br>
第一步 · 拟真：先给机器人造一家「高拟真医院」<br>
超维动力用三样东西来破「没环境练、没老师教」的局：<br>
▍KAI World Model世界模型引擎：把医院「搬」进虚拟世界<br>
真实还原病房、手术室等典型医疗场景，缩小仿真环境与现实世界的差距，让机器人在「上岗」前就能反复试错、快速迭代能力。<br>
KAI World Model 世界模型引擎还原的高拟真医疗场景<br>
▍KAI Halo 第一人称数据采集头环：把医护的「手艺」变成教材<br>
戴上头环，真实医护的操作过程被完整记录；再经过 KAI Embodied AI Infra 解算，变成高质量、多模态的训练数据——相当于为机器人请来一批「金牌带教老师」。<br>
KAI Halo 第一人称数据采集头环采集真实医护操作<br>
第二步 · 训练：在虚拟医院里反复打磨能力<br>
▍医疗数字资产库：把器械「装进」电脑<br>
用真实药品、器械、收纳设备的图像视频，搭建一套可交互的数字资产库，完整还原分拣、抓取的全流程，无需消耗实物耗材，即可低成本反复测试。<br>
可交互医疗数字资产库<br>
▍可交互仿真训练：按需「搭场景」<br>
研发人员可自由组合数字资产，快速复刻各类任务场景，不受场地与耗材限制，为模型提供海量的仿真训练场景。<br>
标准化虚拟医疗训练场<br>
▍大规模操作学习：在虚拟里练出「肌肉记忆」<br>
机器人在大量虚拟训练场中持续感知环境、操作器材、修正误差，在海量实操中积累经验，到了真实场景才能稳得住、用得准。<br>
具身智能规模化操作学习<br>
超维动力始终相信：具身智能在真正走进医疗现场之前，必须先在拟真与场景验证中，把基本功练扎实、把安全边界验证透。<br>
第三步 · 验证与应用：稳妥走向医院现场<br>
沿着「拟真训练 → 场景验证 → 医院应用」的路径，超维动力与北大医疗把每一步都放在安全与可控的前提下推进。<br>
在真正进入医院之前，所有能力都要先在实训场完成场景验证：在贴近真实的病房、手术室环境中反复测试，确认稳定、可靠、安全，再考虑小范围试点应用——医疗是无可妥协的安全场景，宁肯慢一点，也要稳一点。<br>
试管分拣、药品配送、病床转运等任务，是双方优先梳理出的验证场景——它们既是智慧医院运转的「毛细血管」，也是最适合循序验证、稳妥落地的切入点。<br>
具身智能面向医疗场景的验证场景<br>
写在最后<br>
对超维动力而言，本次与北大医疗的合作，是具身智能技术迈向医疗垂直行业的关键一步。<br>
医疗是无可妥协的安全场景。因此双方坚定选择务实、踏实的做法：先把拟真训练做扎实，再把场景验证做充分，最后才稳步走向医院应用——不抢跑、不夸大，让每一项能力都经得起真实场景的检验。<br>
未来，双方将继续围绕场景数据、世界模型与仿真训练深化联合创新，稳扎稳打地把具身智能落在医疗现场，为智慧医院建设与医疗服务高质量发展，提供可靠的技术引擎。<br>
本文由超维动力提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。