強聯智創秦嵐：“AI+機器人”捅破稀缺醫療資源天花板

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在AI與醫療結合的喧囂賽道上，大多數公司循著技術脈絡尋找落地場景，而強聯智創創始人秦嵐卻選擇了一條“逆行”之路。如今，手握全國首張“AI+治療”創新三類證的強聯智創，正用AI規劃與機器人執行的閉環，試圖重塑神經介入手術的范式，并將這場“革命”的火種，從頂級醫院引向廣袤的基層。

過去幾年，“AI+醫療”經歷從狂熱到理性周期。資本與創新者涌入成熟的AI影像輔助診斷領域，借計算機視覺處理標準化影像數據，快速落地驗證產品。但紅海之外，醫療核心的治療環節，尤其是高難度、低標準化的外科手術仍是技術滲透深水區。神經介入手術作為治療腦血管疾病的關鍵手段，雖療效顯著，卻因醫生培養周期長、手術質量依賴個人經驗，導致優質醫療資源難以下沉，形成巨大供需鴻溝。

強聯智創（北京）科技有限公司（以下簡稱“強聯智創”）成立于2016年，是一家專注于神經血管疾病智能診療領域的“AI+手術機器人”創新企業，攜手國家頂級神經疾病醫學中心共建“中國顱內動脈結構性病變人工智能數據庫”，構建起覆蓋從篩查、診斷、評估、手術到患者管理的全診療周期智能化解決方案體系，助力高端神經介入手術邁向標準化與普惠化。

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不追風口，只建地基

當AI與醫療碰撞的火花四濺，無數創業者涌向圖像識別、輔助讀片等看似更易落地的領域時，強聯智創卻選擇了一條人跡罕至的道路。在腦卒中這一致死致殘率高、患者基數龐大的重大疾病領域，神經介入手術是一種已被驗證的有效治愈手段。然而，這個“希望之門”卻被一把沉重的鎖禁錮——手術的高度非標準化。

“手術的不標準化，天然決定了只有高水平的醫生才能完成高水平的手術。”秦嵐的思考直指醫療資源分布不均的核心矛盾。基層醫院或年輕醫生難以獨立開展此類復雜手術，導致患者不得不涌向北京、上海等地的頂尖醫院，承受漫長的等待期與高昂的就醫成本。強聯智創瞄準的，正是這個“必須擁有”（must to have）而非“更好擁有”（better to have）的剛性痛點：如何讓復雜手術標準化，從而使其可復制、可推廣、可下沉。

圖1 強聯智創創始人、董事長兼總經理 秦嵐

因此，強聯智創的所有戰略抉擇與資源投入，都緊緊圍繞著“建地基”展開。這地基的第一塊磚，便是行業前所未有的、高質量的結構化數據庫。早期，當其他AI醫療公司可能已在推出產品時，強聯智創的團隊正“痛苦地”穿梭于各家合作醫院，從零開始設計數據采集標準。他們需要的不是單一的影像切片，而是涵蓋患者診斷、化驗、檢查、全流程手術影像、隨訪結果等的全維度異構數據。這是一個沒有國際標準可循的工程，也是與時間、合規性以及數據離散性做斗爭的過程。唯有通過與國家神經疾病醫學中心合作，依托國家級課題，才能匯聚全國多中心的、多樣本數據，為后續的算法研發打下堅實、合規的基礎。

資源投入的曲線清晰刻畫了強聯智創的耐心與定力。早期投入于數據“采礦”與清洗；中期聚焦核心算法的原創開發與驗證；后期則將大量資金用于嚴格的隨機對照臨床試驗，以獲取藥監部門的權威認證；進入商業化階段后，重心又轉向改變傳統“師徒相傳”模式的醫生培訓體系。從數據地基、算法地基、臨床驗證地基到醫生教育地基，強聯智創用近十年的時間，一磚一瓦地構建起其穿越周期的護城河，詮釋了何為“不追風口，只建地基”。

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“AI+機器人”捅破稀缺醫療資源天花板

理解顱內血管，是神經介入手術一切操作的前提。傳統方式依賴醫生在二維影像上進行三維空間想象，并在腦海中規劃導管需要彎折的形狀與角度，這個過程充滿了不確定性。強聯智創的技術突破，始于用AI重新“理解”顱內世界。

其核心“武器”之一是顱內血管智能手術模擬系統。這套系統的誕生原本并非為了培訓，而是源于自身研發的剛性需求——在開展人體臨床試驗前，必須有一個高度仿真的驗證環境。動物血管與人類血管差異巨大，團隊不得不自行搭建起一套包含仿真顱腦結構、腦組織硬度以及一比一血管模型的體外模擬系統。這個無奈的“副產品”，卻成了攻克臨床痛點的利器，讓年輕醫生在真正接觸患者前，就能在無限接近真實的復雜血管模型上進行反復操練，從簡單病例到復雜病例，階梯式提升技能，將傳統的“直接拿人練”轉變為安全的“駕校模擬培訓”。

圖2 顱內血管智能手術模擬系統

而更大的顛覆在于治療環節的AI直接介入。2022年，強聯智創獲得的全國首張“AI+治療”創新醫療器械三類注冊證，標志著一個新品類誕生。這張證的意義遠不止于一個產品上市，它證實了AI算法可以直接用于生成標準化、精準的手術方案（導管塑形方案），而不再僅僅是醫生的輔助參考。秦嵐強調，這里的AI并非學習醫生各不相同的、模糊的經驗，而是基于“第一性原理”——即“將微導管頭端精準送至目標位置”這一最終目標，通過計算機流體力學仿真等算法，在無數可能形狀中，自動尋找到那個能實現“一次到位”且支撐性最優的三維塑形方案。

當精準的AI方案需要同樣精準的執行時，機器人便不可或缺。由此，AI導管塑形機器人應運而生。機器人接收AI規劃出的三維矢量方案，由機械手指高精度、高一致性地完成塑形針塑形，徹底解決了傳統手工塑形因依賴醫生的空間想象力和手工精度而導致的“模糊”問題。從AI規劃到機器人執行，強聯智創首次在神經介入手術的關鍵環節實現了“大腦”與“雙手”的完整自動化閉環。

臨床數據印證了這種模式的價值：使用其智能化解決方案后，微導管首次到位成功率和到位時間顯著優于傳統人工組。對患者而言，這遠非節省時間那么簡單。“一次塑形，一次推送，一次到位”意味著導管在脆弱的腦血管中反復試探、捅刺的次數大幅減少，從而直接降低了術中血管痙攣、斑塊脫落導致腦梗、血管破裂出血等嚴重并發癥的風險。

對醫生和醫療體系而言，革命性在于它“拆解”并“外化”了手術中最依賴經驗的核心環節（塑形），將醫生的學習曲線從數年縮短至數天，使得基層醫生在AI與機器人的輔助下，有望獨立完成過去“不敢做、做不了”的復雜手術。這不僅是優化存量醫療效率，更是通過供給側能力的革命性提升，創造了覆蓋更廣泛人群、更早期干預的增量市場空間，真正捅破了優質醫療資源稀缺所形成的市場天花板。

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我們做的不是輔助，是革命

傳統神經介入手術中的微導管塑形，堪稱“卡脖子”環節。醫生需在腦中完成二維到三維的轉換，構思出導管在迂曲血管內穿行的理想形狀，然后用塑形針或芯棒進行手工彎折。這個過程極度依賴“手感”與經驗，如同老匠人的微雕，精度、一致性難以保證，且無法有效傳遞教學。對于腦內千變萬化、形態各異的動脈瘤，尤其是復雜病例，這種方式的局限性尤為突出。

圖3 AI導管塑形機器人（極智版、靈指版）

強聯智創的AI導管塑形機器人，正是對準了這一痛點根源。秦嵐明確否定了這是對醫生經驗的簡單模仿與輔助。“如果人和人之間的方案都無法統一，AI跟誰學？”她指出，團隊的思路是超越經驗層面，直抵問題本質。算法基于血管三維模型和物理仿真，不是為了復現某位專家的手法，而是為了求解“在特定血管路徑約束下，達成目標位置的最優導管形狀”這個工程問題。AI提供的不是參考答案，而是一個從原理上推導出的、可驗證的精準解。

因此，這個產品既是長期聚焦于神經介入治療場景、深入理解臨床痛點后的必然產物，也是技術積累從量變到質變的結晶。它源于那個最具體的臨床場景——如何讓導管每一次都精準、安全、快速地到達病灶。當軟件算法（UKnow顱內動脈瘤手術計劃軟件）已經能夠輸出超越人腦規劃精度的三維方案時，團隊發現，人類雙手的執行精度成為新的瓶頸。于是，開發能夠精準復現AI方案的執行終端（UMate導管塑形機器人），便成為打通閉環、實現價值閉環的必然選擇。

圖4 2018年強聯智創于華山醫院完成首臺臨床驗證

這使得強聯智創的成果具備了“革命”而非“輔助”的色彩。它將手術關鍵決策與執行環節，從高度個人化的“暗箱”中提取出來，轉變為標準化、可量化、可復制的自動化流程。秦嵐舉出了一個生動的例子，某家過去常年需要外請“飛刀”專家的基層醫院，在引進該系統后，本地醫生已能獨立處理急診動脈瘤手術。AI機器人并未取代醫生，而是通過補足其在最復雜環節的能力短板，重塑了手術能力的構成，讓“醫生+AI機器人”成了一個新的、更強大的手術主體。

這正在悄然改變行業的生態：年輕醫生開始習慣與機器人協作，其評價標準可能逐漸從“手有多巧”轉向“是否會與AI協同規劃與決策”。這場革命，正在重新定義神經介入手術的未來。

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AI重構醫療無人區

回顧2016年的創業起點，國內手術機器人領域尚被“達芬奇”的光芒籠罩，模仿與跟隨是主流思路。選擇神經介入這一細分領域進行源頭創新，在秦嵐看來，勇氣并非來自盲目的技術自信，而是源于對臨床需求“深刻地感同身受”，同時，深厚的醫療產業背景，讓他們堅信那個“治愈手段無法普惠”的痛點必將被解決。“我們沒考慮過失敗，只覺得是還沒找到最終方案。”這種信念，支撐強聯智創穿越了漫長的研發“無人區”。

這條路上布滿挑戰：技術路徑的不確定性，迫使團隊多次轉向，不變的是攻克痛點的目標；與監管部門的溝通復雜而新穎，因為他們申報的是一個前所未有的“AI+治療”新品類，但底層邏輯清晰——用充分的臨床驗證數據證明安全性與有效性。

然而，秦嵐認為最大的挑戰，或許在于構建真正深度的“醫工結合”生態，“中國醫生的培養體系偏重臨床，對工程技術的理解往往存在隔閡，讓頂尖的、繁忙的外科醫生深入理解技術邏輯，同時讓研發工程師扎根手術室理解每一個操作細節背后的臨床意義，建立共同的信任與語言，是比技術攻關更需要耐心與智慧的工作”。如何讓創新技術真正“平權下放”到基層，是另一場硬仗，強聯智創推出了第四代迷你AI手術機器人，這不僅是硬件的“降維”適配，更是對基層醫療場景的“重塑”。這場“戰爭”，是技術、臨床、法規、商業等多條戰線的同步推進。

圖5 強聯智創參與2025世界機器人大會、2025蘇州國際創新醫療器械展

展望“AI+機器人”應用于臨床手術的未來圖景，強聯智創的實踐已描繪出一條漸進卻清晰的路徑：短期內，AI將深度融入手術全流程：術前，基于多模態數據的智能規劃與治療耗材仿真模擬，成為醫生制定方案和培訓技能的標配；術中，AI更在導管塑形等環節實現關鍵步驟的自動化；術后，AI輔助的療效評估與復發風險預測將實現精準隨訪。這將持續拉低復雜手術的門檻，加速其向基層醫院的普及。

而秦嵐眼中的終局更為宏大。她預見，未來醫院的手術室將被重構。目前的各類手術機器人“專機專用”的模式終將被打破，如同今天的醫生雖專業分工不同卻共用同一雙手和大腦。未來將會出現“單機多適應癥”的平臺型通用手術機器人。它可能如同一個嵌入手術臺的智能機械臂系統，通過搭載不同的AI算法“大腦”和更換專用末端工具，即可完成神經外科、骨科、腔鏡等多種手術。診斷、隨訪等環節將進一步前移至社區或線上，形成以區域治療中心為核心、周邊廣泛診斷網點為支撐的分布式醫療網絡。

強聯智創正沿著這個愿景前行，從神經介入這一最難的“山頭”切入，打磨“AI規劃+機器人執行”的核心能力，并已驗證了從篩查、診斷到治療、隨訪的全流程商業模式。下一步，便是將這種能力與模式“降維”拓展至更多病種，并復制到全球市場。

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