宇树G1给猪做了台手术真正挡在人体手术前的，是156毫秒和10.4毫米

2026年7月8日，《Nature》发表了一项注定会被机器人行业反复引用的研究：两台基于宇树G1改造的人形机器人，在外科医生远程操控下，完成了两例活体猪腹腔镜胆囊切除术。

胆囊真的被切下来了。

这不是硅胶模型，不是离体组织，也不是剪辑出来的演示视频。

两台人形机器人参与活体猪腹腔镜胆囊切除实验
图片：UC San Diego Jacobs School of Engineering，CC BY 4.0

先把“成功”说完整

第一例手术的机器人实际操作时间为56分15秒，第二例缩短到31分59秒，两例都没有中途改成传统腹腔镜或开腹手术。

但如果把这条新闻翻译成工程语言，结论并不是“宇树G1已经能当外科医生”，而是：在外科医生持续遥操作、床旁人员协助、允许暂停和重新校准的条件下，一套通用人形机器人平台第一次把活体腹腔镜手术流程跑通了。

这个里程碑很大。但“能完成一次动物手术”和“能够安全地给人做手术”，中间还隔着三笔最硬的账：运动精度、器械端力觉，以及反馈延迟。

01 运动精度

直线误差1.3毫米，曲线误差10.4毫米

论文没有只展示手术视频，还专门测了器械尖端的运动精度。让机器人控制手术器械走一段约94毫米的直线，三次测试得到的垂直方向均方根误差为1.30 ± 0.03毫米。这个数字已经接近临床手术机器人校准状态下约1毫米的量级。

但真正的问题出现在曲线运动。当器械尖端跟踪一条直径80毫米的圆形轨迹时，径向均方根误差达到10.40 ± 1.32毫米。

1.30 mm

直线轨迹误差

10.40 mm

圆形轨迹径向误差

这不等于手术刀突然随机跳动了一厘米。它表示机器人画出来的圆，与目标圆之间存在明显的径向变形。但腹腔镜里的牵拉、扫动、剥离和绕行，本来就大量依赖曲线运动，所以这个误差不能被当成一个无关紧要的实验现象。

论文中的RCM工作空间及直线、圆形轨迹测试
图：Liang 等，《Nature》2026 / arXiv公开版本

为什么直线还可以，曲线一下差了这么多？因为从G1关节到器械尖端，中间不是一根刚性轴，而是一条很长的误差链：

误差沿着整条链路向前传递

关节编码器 → 电机与减速器 → 机器人手腕
→ 定制转接件 → 手动腕式器械
→ 腹壁戳卡支点 → 器械尖端

任何一个关节的小角度误差，经过长器械都会变成末端位移。器械越长，前端角度误差被放得越大。

更麻烦的是，腹腔镜器械进入腹壁以后，必须始终绕戳卡位置转动。这个固定支点叫RCM，也就是远心运动中心。传统手术机器人通常通过专用机械结构保证RCM，人形机器人却要依靠视觉识别、运动学计算和关节控制，在软件里“虚拟”出这个支点。

论文明确记录到：动物呼吸和机器人底座轻微漂移，都会让RCM位置发生变化。漂移过大、图像变差或器械行为异常时，手术就必须暂停，重新校准。

第一例手术进行了8次机器人部署或重新定位，第二例也有4次。一次较大的重新校准或位置调整，通常至少需要3分钟。

这就是为什么手术机器人不能只问编码器有多少位。编码器可以准确知道电机轴转了多少，却未必知道底座是不是移动了、戳卡是不是偏了、转接件是不是变形了，更不知道器械尖端是否仍然停在计算出来的位置。

手术级反馈必须闭环到器械尖端，而不能只闭环到关节。

02 器械端力觉

最关键的力控精度，论文其实没有给出来

手术中最危险的，不一定是器械偏了一毫米，而是器械已经夹住组织，机器人却不知道自己到底用了多大的力。

从论文公开的方法和结果看，研究人员测量了轨迹精度、任务完成时间、操作错误和医生主观评价，但没有公开一条可以直接验收的器械端力曲线。

我们仍然看不到这些关键指标：

• 器械尖端最小能分辨多大的接触力
• 夹持力的绝对误差是多少
• 零点会不会随温度漂移
• 快速牵拉时力反馈带宽有多高
• 正推和反拉时测得的力是否一致
• 戳卡摩擦如何从组织受力中分离

这比“力控还差两个量级”更值得警惕。

因为现在不是误差已经测出来、只是数字不够好，而是最关键的器械端力指标还没有被完整公开。

宇树官方参数显示，G1关节采用双编码器，部分配置支持力位混合控制和力控灵巧手。这说明它具备较好的关节控制基础，但并不等于已经拥有手术器械尖端的力觉。

如果主要依靠电机电流估算关节力矩，中间还隔着减速器摩擦、传动弹性、齿槽转矩、器械自身摩擦、戳卡阻力、重力和加减速惯性。机器人感受到“电机更费劲了”，并不能直接判断这股力到底来自组织、器械摩擦，还是关节本身。

这也解释了为什么编码器会直接影响力控：角度有偏差，重力补偿就会算错；速度由角度差分得到，角度噪声会进入惯性补偿；正反转存在迟滞，推和拉就可能得到两套不同的力估计。

论文中的外科医生也指出，当前系统仍存在输出力不足、活动范围受限、需要频繁重新定位等问题。第二例手术还出现了轻微胆汁溢出和肝床出血，随后通过吸引和电凝处理，没有导致手术转换。

“最后完成了”，不能代替对过程中每一次接触力的审计。

03 反馈延迟

医生的手已经停了，机器人可能还在继续动

外科医生在遥操作台控制人形机器人
图片：UC San Diego Jacobs School of Engineering，CC BY 4.0

论文测得，从医生操作主手到机器人末端开始跟随，端到端延迟约为156毫秒。其中控制计算机内部的控制循环延迟约24毫秒，单次逆运动学计算约占11毫秒。

156 ms

端到端跟随延迟

24 ms

控制循环延迟

11 ms

逆运动学计算

论文引用的既有研究认为，传统遥操作手术系统通常希望延迟控制在150毫秒以内。也就是说，这套系统在同一实验环境里已经接近并略高于那条经验线。

156毫秒在普通机器人表演里几乎感觉不到，但在组织已经开始撕裂、医生正在回撤器械的瞬间，它就是一段真实存在的继续运动。

而且，远程手术真正害怕的还不是平均延迟，而是：这一帧100毫秒，下一帧突然变成250毫秒。

如果未来要把机器人部署到偏远地区、船舶或野外医疗点，还要叠加网络传输、视频编码、数据排队、丢包重传和时钟不同步。

这时编码器还要回答另一个问题

这个角度，究竟是什么时刻的角度？

如果编码器采样、驱动器控制和远程操作台没有统一时间基准，控制器拿到的可能是一组数值正确、时间已经过期的数据。示波器上看起来每个信号都没有问题，合在一起却会让机器人始终慢半拍。

手术级系统需要看的不是一个漂亮的平均延迟，而是整条链路的最大延迟、抖动分布、数据年龄和异常时的安全停止距离。

真正的临床门槛

这次手术真正证明了什么

人形机器人进入现有手术室，与床旁医疗人员共同工作
图片：UC San Diego Jacobs School of Engineering，CC BY 4.0

它证明了一件非常重要的事：一台起售价约1.35万美元、原本面向通用研究的人形机器人，经过器械接口和控制系统改造，已经能够进入真实手术室，拿起标准腹腔镜器械，完成复杂的活体操作。

这个突破是真的，而且可能改变手术机器人的成本和部署方式。但它没有证明G1已经具备人体手术所要求的确定性安全。

论文中4名参与者给出的总体临床就绪度平均只有2.5分，满分5分。研究人员自己也把控制延迟、工作空间、校准漂移、输出力和频繁重新定位列为临床应用前必须解决的问题。

更重要的是，这不是自主手术。医生始终坐在操作台前做判断，机器人负责复现动作；多数床旁协助仍由人完成。由于缺少兼容机器人使用的施夹器，胆囊管夹闭和胆囊动脉处理也没有由人形机器人连续完成。

人形机器人已经跨进了手术室的门，但还没有跨过临床安全的红线。

活体猪手术成功，证明它在专家监控、允许暂停和不断校准的条件下能够把任务做完。

人体手术安全要求的却是：即使温度变化、方向反转、底座漂移、网络抖动、传感器异常，器械尖端的位置、接触力和停止距离仍然处在可证明的边界内。

猪手术证明的是“能做”。

人体手术要求证明的是“不会失控”。

而这两句话之间，隔着的不是一个更聪明的AI模型，而是一整条仍需重新设计和验证的反馈链：器械端力传感、关节双编码器、末端位置校验、硬件时间同步、延迟监测，以及任何单点故障发生后都能立即停住的冗余系统。

这才是宇树G1走进人体手术室之前，真正必须算清楚的账。

参考资料

1. Nature：In vivo feasibility study of humanoid robots in surgery
2. 论文公开全文与实验数据
3. UC San Diego官方新闻稿
4. 宇树G1官方产品参数
5. UC San Diego高清新闻图片，CC BY 4.0

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