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2025年6月24日，眼科手术机器人公司ForSight Robotics宣布完成1.25亿美元（约合人民币9亿）B轮融资，由Eclipse Ventures领投，多家老股东与战略投资方参与。本轮融资将用于推进其核心平台——ORYOM™眼科手术机器人系统的首次人体临床试验，并加速面向白内障、青光眼、视网膜等适应症的技术拓展。自成立以来，公司累计融资额已达1.95亿美元。
在全球眼科医生供给持续下降、视力损伤人群不断扩大的背景下，该公司试图通过机器人手术路径，为精细眼科术式提供结构性替代方案。
# 眼科术式的精度困境
全球目前有超过6亿白内障患者，每年接受手术者仅约3000万人。即使在资源最丰富的美国，每年手术量亦仅为400万例。与此同时，全球平均每百万人仅有31.7名眼科医生，白内障手术医生仅14.1人；预计到2035年，医生数量将减少12%，而需求将增加24%。
眼科手术的核心挑战在于亚毫米级操作精度、高重复性流程要求与高度依赖术者技巧的结构特征。以白内障手术为例，其操作区域通常局限于5毫米以内，囊膜厚度仅约4–6微米，在术中需避免撕裂囊袋、损伤角膜内皮或牵扯虹膜，同时完成晶状体移除与人工晶体（IOL）精准植入。手术步骤包括角膜微切口建立、连续环形囊膜撕除（CCC）、晶状体核劈裂、皮质清除及IOL注入等，每一步均需手与眼高度协同。
尽管整台手术的平均用时为10–15分钟，其所要求的手术稳定性却极高。医生需在显微镜下持续保持姿态，控制显微操作工具在极小空间中运动，同时对组织反应做出瞬时判断。这种环境下的常见变量包括：手部生理性微颤、术中疲劳累积影响、器械角度细微偏差等，均可能引发后囊破裂、IOL偏位或角膜内皮受损等并发症。
此外，即便在经验丰富的术者之间，手术路径在切口位置、囊膜撕除范围、超声能量分配与晶体注入速度上也存在差异，导致术后屈光误差、视觉质量波动等问题，成为阻碍术式进一步标准化与一致性优化的结构性障碍。这些难以规避的人为变量，正是白内障手术自动化探索的技术靶点所在。
# 从动物模型走向临床：ORYOM™的术式路径
ORYOM™平台（“日光”之意）为全球首个基于人工智能的眼科手术机器人系统，由微型机器人、AI算法、计算机视觉与术中成像系统组成。自2022年起，该系统已在猪眼模型上完成多阶段术式验证，由24位医生主导，累计完成数百例完整白内障手术。关键步骤包括：
角膜切口与囊膜撕除：平台支持5毫米以内的精细入路建立，并完成连续环形囊膜撕除（capsulorhexis）；
晶状体劈核与超声乳化：通过14自由度的机器人手臂，实现核分割与稳定灌注抽吸系统控制，模拟传统phaco路径；
皮质清除与囊袋保持：系统支持高分辨率结构识别，完成残余皮质处理；
人工晶体植入与囊袋定中心：结合术中光学相干断层扫描（iOCT），实现IOL植入与居中控制。
在2024年ASCRS年会中，大卫·张博士展示了机器人在猪眼中完整执行上述流程的视频记录，进一步证明平台的术式整合能力。试验数据显示，30只眼球中无后囊破裂事件，IOL偏位率低，平均手术时间277秒（±42秒），并发症评分低于1.0。
与其他术式机器人不同，ORYOM™平台并非通用系统改造而来，而是为眼球结构定制。平台的自由度设计与空间路径规划支持其进入眼球前段与后段区域，在技术层面上具备向青光眼和视网膜术式扩展的潜力。
对于青光眼术式，如小梁切除、引流装置植入，其空间需求虽小，但对切削路径与力控极为敏感；而对于后段术式，如玻璃体切除、黄斑膜剥离，平台需支持稳定视网膜表面操作与快速反应机制。目前平台已在猪眼模型中测试视网膜区域的操作可达性，是否能通过成像系统扩展至该类手术，将在后续试验中验证。
# 微创介入的控制系统：机器人如何感知与响应
ORYOM™平台采用主从式控制结构，医生通过6米外的远程操控台，使用手柄操控微机械臂动作。微机械臂具备14自由度，支持亚毫米级操作精度，可模拟术者手部动作并消除震颤。
成像系统由术中iOCT与立体显微成像组成，实时回传角膜、晶状体、囊袋等多层组织信息。
AI算法基于成像数据构建术中3D结构模型，预测组织边界并自动生成安全路径，辅助医生在界面上实时决策。平台支持半自动路径规划，但关键步骤均需医生确认后执行。
在皮质清除与IOL植入阶段，系统提供动态图像引导，医生可通过图形用户界面进行微调。当检测到晶状体碎片残留或后囊形态异常时，医生可即时暂停自动路径并手动干预。文献指出，该系统尚未集成完整触觉反馈机制，但图像数据辅助下的精度已覆盖传统经验判断范畴。
# 临床路径与监管准备
ForSight Robotics已于2024年获得ISO 13485认证，具备医疗器械质量管理体系资质。公司预计于2025年启动首次人体临床试验，定位为可行性试验，用以验证平台在白内障术中的安全性与初步效果。目前试验设计尚未公布，但业内推测将涵盖10–30例患者，试验国家可能包括以色列、美国与英国。
试验目标除完成基本术式操作外，还将评估后囊完整性、术后IOL居中率、术中虹膜损伤评分等关键指标，以形成FDA与CE路径的注册数据基础。若试验顺利，公司预计于2026年获得监管初步批准，并于2027年前后开始商业化部署。
# “术式可编程化”的可能性
眼科术式对“标准化”要求极高，医生在操作路径、切口位置、器械角度方面的差异可直接影响屈光结果与并发症发生率。ForSight尝试以机器人路径编程方式，定义“最优术式动作序列”，将经验变量化、路径模型化，并以此为基础训练AI系统。
机器人执行过程中不断采集操作与组织反应数据，通过术后分析模型反向优化路径参数。在长期目标上，公司提出将开发部分自主执行模块，减少对医生操作技能的依赖，使手术进入“结构性安全”层级。这一策略尚未进入人体验证阶段，但已在动物实验中初步构建算法框架。
# 手术机器人的“眼科空白”与技术路径选择
过去二十年间，机器人手术在泌尿外科、胃肠外科与骨科等领域迅速普及，但眼科长期缺席。主要原因包括术野极小、操作路径狭窄、成像系统要求极高，且传统人手术式已具有极高效率。
ORYOM™平台的独特之处在于，非试图“延伸”传统机器人的路径，而是针对眼科术式本身重新设计了感知系统与操作机制。其空间路径最短仅数毫米，且通过AI辅助执行高一致性动作，使其在角膜撕囊、IOL定位等核心步骤上形成机器人优势。
目前行业中并无同类系统进入人体试验阶段，ForSight或将成为眼科术式机器人化的首位进入者。
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