英伟达在近期举办的GTC 2026大会上，正式发布全球首个专为医疗机器人打造的领域特定物理AI平台。该平台整合了四项核心组件：全球规模最大的医疗机器人数据集Open-H、Cosmos-H开放模型家族、GR00T-H多模态模型以及Rheo开发框架，为医疗机器人领域的技术突破提供了完整解决方案。
作为平台基石的Open-H数据集，通过采集776小时真实手术视频构建而成，覆盖11种主流机器人手术系统及4类常见手术场景。该数据集不仅包含多角度手术画面，还标注了器械运动轨迹、组织形变等物理参数，为模型训练提供了高精度数据支撑。医疗专家指出，这种多维度数据结构突破了传统医学影像的局限性，使AI系统能更精准地理解手术环境。
Cosmos-H模型家族开创性地引入多模态评估机制，支持通过自然语言指令、静态图像或动态视频三种方式对机器人决策进行验证。例如，医生可上传患者CT影像，模型即能生成手术路径规划方案，并同步评估器械碰撞风险。这种交互模式显著提升了术前规划效率，某三甲医院试点显示，使用该模型后手术准备时间缩短40%。
GR00T-H模型实现了临床指令到机械动作的精准转换。通过处理包含"缝合3毫米血管"等具体描述的文本命令，模型可生成包含力度、角度、速度参数的运动指令序列。研发团队透露，该模型在模拟训练中已达到98.7%的指令执行准确率，特别在微创手术领域展现出巨大应用潜力。
配套发布的Rheo开发框架提供物理精确的医院环境模拟系统，支持开发者构建包含流体动力学、组织弹性等特性的虚拟手术室。该框架内置200余种医疗器械数字孪生体，可模拟从麻醉到缝合的全流程操作，帮助团队在研发阶段即完成90%以上的性能验证。
目前，Open-H、Cosmos-H和GR00T-H已通过开源协议在GitHub和Hugging Face平台发布，配套提供预训练模型及微调工具包。开发者可根据具体手术场景需求，调整模型参数或扩展数据集，这种开放生态策略有望加速医疗机器人技术的临床转化进程。某医疗科技公司CTO表示，开源架构使中小团队也能参与高端医疗AI研发，将推动整个行业进入创新爆发期。
