作者丨鉛筆道 作者|海有夢

今年初，瑞龍外科剛剛獲得由Granite Asia領投的C輪融資。今年至今，瑞龍外科融資總額已突破1億美元。

本輪融資剛落地，瑞龍外科也宣布攜手強生醫療科技簽署戰略合作協議。雙方計劃整合瑞龍外科自主研發的“海山一?”模塊化腔鏡手術機器人與強生在微創外科領域的領先技術，目標是在中國特定區域為醫療機構提供更具數字化、智能化的微創手術整體解決方案。

瑞龍外科研發的“海山一?”是一套新型的腔鏡手術機器人，它主打“模塊化、靈巧型、可配置”。

醫院可以根據不同手術科室（如普外科、婦科、泌尿科、胸外科）靈活組合設備，不必像傳統一體機那樣笨重、成本高、部署難。

這種模塊化設計令醫療機構能夠以更高的性價比、更強的適配性，讓更多醫院有機會部署機器人系統，降低使用門檻并提高手術覆蓋。

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瑞龍外科的創始人是馬長征博士與毛穎博士。

馬長征在美國韋恩州立大學先后取得材料科學與工程碩士（1992年5月）和博士（1996年12月）學位。

他曾出任GE 醫療總經理、復星集團全球合伙人、“達芬奇”手術機器人母公司直觀外科（Intuitive Surgical）的全球高級副總裁。

聯合創始人毛穎博士曾主導強生旗下 Auris Health 的機器人控制系統研發，是 Ottava 手術機器人項目的重要開發者，并參與創立增強現實公司 Dreamworld AR。

2019年，他們創辦瑞龍外科，基于中國醫院與醫生真實需求，制造真正適合本土的創新手術機器人。

當時，傳統手術機器人存在的三大核心痛點：

- 成本高昂：無論是設備采購還是耗材使用，都給醫院和患者帶來了沉重的經濟負擔。比如，一場普通腹腔鏡手術患者自付額為幾千元，但若使用進口“達芬奇”機器人，患者還需自掏數萬元，經濟負擔陡增。

- 上手困難：傳統機器人顛覆了醫生的手術習慣，學習曲線陡峭，導致能夠熟練操作的醫生數量稀少，限制了技術的普及 。盡管全國約有 14 萬名醫生能進行微創外科手術，但傳統機器人由于操作復雜、習慣差異顯著，僅約 1000名醫生愿意用機器人進行手術。

- 術式覆蓋率低：現有系統大多針對泌尿外科等特定術式進行了優化，在普外、婦科等其他科室的應用中效率不高 。

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瑞龍外科希望通過模塊化與分體式設計來重構手術機器人——通過減小每個單元的體積、增強靈活配置能力、兼容醫院現有設備，顯著降低部署難度和成本。

同時，盡量貼近外科醫生熟悉的腹腔鏡使用方式，縮短學習曲線，使采用機器人變得順理成章。

團隊僅用了大約三個月的時間，迅速構建出“海山一?”機器人雛形；緊接著展開連續多輪技術迭代與臨床前驗證——兩年內完成動物試驗、尸體實驗，并在 2023 年進入多?？啤⒍嘀行娜梭w臨床試驗階段。

截至目前，“海山一?”腔鏡手術機器人正式獲得國家藥品監督管理局（NMPA）的上市批準。

此次獲批創造了兩項“第一”：它不僅是國內首款獲批上市的分體式腔鏡手術機器人，與此同時，它在首次申請上市時，便一次性獲批了覆蓋泌尿外科、婦科、普外科和胸外科的四大?？迫m應癥。

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手術機器人賽道早已不是一片藍海，瑞龍外科面臨的是一個由全球巨頭和本土新銳共同構成的復雜競爭格局。

例如“達芬奇”手術機器人系統在全球已安裝超過7500臺，累計完成手術超1100萬例 。

其核心優勢在于數十年的臨床數據積累、完善的醫生培訓體系、強大的品牌效應以及成熟的“設備+耗材+服務”商業模式 。然而，其高昂的購置與維護成本、封閉的耗材體系以及一體化設計的局限性，也恰恰為后來者創造了機會窗口。

與此同時，中國市場涌現出一批實力雄厚的本土競爭者，它們各自選擇了不同的差異化路徑，共同挑戰“達芬奇”的地位。

資料來源：公開信息整理

中國的機器人戰爭并非一場簡單的“達芬奇”仿制大賽，而是向著不同戰略方向的專業化分工。

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隨著5G通信和人工智能兩大技術浪潮，正以前所未有的深度重塑手術機器人的能力邊界。

連接革命，5G與遠程手術。以5G為代表的高速、低延遲網絡，正在克服長期困擾遠程手術的網絡延遲和不穩定性問題。

以微創的“圖邁”機器人為例，其已成功實施數百例5G遠程手術，甚至開創性地利用衛星通信，將手術信號傳遞到沒有5G覆蓋的偏遠地區 。

這項技術有望從根本上解決醫療資源分布不均的難題，讓身處基層的患者也能享受到頂級專家的手術服務。

人工智能將為手術機器人裝上“大腦”。其應用場景包括：

增強視覺：通過AI算法實時增強影像質量，或在術中視野里疊加關鍵解剖結構（如神經、血管）的數字標記，輔助醫生精準識別。

決策支持：通過分析海量手術數據，系統可以向醫生提供實時反饋和操作建議，幫助規避風險，提升手術成功率。

任務自動化：雖然完全自主的手術仍很遙遠，但AI已可以開始接管縫合、打結等重復性高的子任務，讓外科醫生能更專注于關鍵決策。

未來的手術機器人系統，將是一個雙層結構：底層是靈活、可靠、可及的硬件平臺（即“身體”），上層則是智能、互聯的軟件與網絡（即“大腦和神經系統”）。只有當機器人設備本身足夠普及，上層的智能應用才能擁有生長的土壤。

隨著高性價比機器人的普及，將催生海量的、多樣化的手術數據。更廣泛的部署帶來更多數據，更多數據訓練出更智能的AI，更智能的AI反過來提升機器人的價值，從而推動更廣泛的部署。

手術機器人的未來，既依靠更龐大、更復雜的集成系統，也在于更智能、更靈活、更易于普及的模塊化平臺。