## 640｜当AI接管试管婴儿手术：为什么9分56秒比1分22秒更靠谱？

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我平时看东西比较杂，即便是很多陌生领域的论文或研究报道，也会关注。这两天，我在看一篇报道时，一组数据让我愣了一下：传统试管婴儿手术中，一个熟练的胚胎学家完成一个卵子的操作，平均需要1分22秒。而最新的AI自动化系统，完成同样的操作，需要9分56秒。

这项操作试验来自一家名为Conceivable Life Sciences的生物科技公司。他们推出了全球首个AI驱动的试管婴儿实验室，目前已受到生物医学领域的关注。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025101621/1890451134749964300/101621.png)

我的好奇心一下被勾起来了，满脑子都是问号。毕竟AI比人慢了7倍多，这还能叫进步啊？

但接下来的数据更让我意外：这套“慢吞吞”的AI系统，成功率居然达到了51%。说实话，正是这个51%让我又迷惑又感兴趣。因为我见过不少研究，都是成功率至少达到百分之七八十，才敢拿出来分享或写成科研论文。而51%这个数字，看起来也太巧合了，就比50%多了一点儿，总让人觉得不太真实。

不过从专业性和权威性来看，这篇论文发表在了这个领域的全球顶级学术期刊《生殖生物医学在线》上，这才彻底激发了我调研的兴趣。后来我发现，在这个领域的前沿实践中，AI其实已经发挥了非常大的作用。今天，我就和你分享一下相关的进展。

先说说这个51%到底是什么概念。要知道，行业里顶尖的生殖中心，使用最贵的基因筛查技术，成功率也才是这个水平。而这个AI系统，不用做基因筛查，就做到了。

更神奇的是，2025年初，一名健康男婴在墨西哥诞生。他是全球首例完全由AI辅助完成试管婴儿手术的孩子。而且整个手术过程，远在3700公里外的纽约专家，只需按几个按钮就能完成操作。

这背后到底藏着什么突破？你得先知道，试管婴儿手术本身有多难。

一个卵子的直径大概只有100微米，差不多是一根头发丝的粗细；而精子头部仅3微米左右，比卵子小30多倍。胚胎学家要在显微镜下，用比头发丝还细的针，把一个精子精准送进卵子里。这操作，就像在针尖上绣花，还得保证花不能绣坏了。

整个手术包含23个步骤，咱们挑几个关键的说说。

首先得选精子。要从几百万个精子里挑出“优质款”，得看它游得快不快、外形正不正常、尾巴甩得顺不顺。这就像相亲，光看脸不行，还得看走路姿势。

接着要固定精子。精子一直在游动，不好抓。传统方法是用针尖戳它的尾巴，把它“戳瘫”了就不动了。但这一下力度得要恰到好处——轻了，精子还在扭；重了，可能把精子头也戳坏了。

最关键的是把精子送进卵子。这一步最玄乎，针扎进去的时候，卵子的膜会有反应。有的卵子“脾气好”，针一碰就开个小口；有的卵子“脾气暴”，膜会突然破了；还有的“脾气硬”，得戳好几次才能进去。可问题是，胚胎学家操作前，根本不知道卵子是哪种“脾气”，全靠经验和手感。有研究数据显示，大概74%的卵子比较配合，12%的卵子会突然破裂，还有14%的卵子特别难搞定。

更要命的是，这活儿没法标准化。试管婴儿手术全靠“师傅带徒弟”，每个人的手法都不一样，就这么一点点差异，成功率能差好几个百分点。而且人会累。你想想，一个胚胎学家早上8点刚上班，精神饱满、手很稳；到了下午4点，连续操作几小时后，眼睛酸、手也有点抖，这时候的成功率肯定不如早上。

但从需求来看，这个领域的缺口又特别大。全球每6个人中，就有1人经历过不孕不育；中国的不孕不育率也从2007年的12%涨到了2020年的18%。需求仍在涨，可胚胎学家的培养周期长，水平还参差不齐。这就是传统试管婴儿技术面临的核心困境。

那AI是怎么解决这些问题的呢？

传统方法里，胚胎学家全靠在显微镜下观察，挑出游得快、长得正常的精子。但“正常”的标准很主观，每个人的理解都不一样。

Conceivable公司针对性开发了一款叫SiD的AI算法，它是用40000张精子图像训练出来的。这款AI不只会看精子游得快不快，还能分析精子头部和尾部的形态特征，精度能达到像素级别。香港大学的研究显示，这种AI选精子的准确率高达96%，比人眼强多了。更关键的是，AI每次判断的标准完全一致，彻底解决了人工筛选的主观性问题。

到了精子固定这一步，Conceivable的系统也换了新思路——用激光替代传统机械操作。AI会先识别出精子的头部和尾部，接着计算出尾部的中点位置，再用激光精准打击这个点。激光的能量和打击位置都由AI提前计算好，既能让精子立刻停下，又不会损伤精子头部。研究数据显示，用激光固定精子的成功率与人类胚胎学家的传统机械方法几乎持平，但稳定性要好得多。

最让我觉得惊艳的，是它的远程操作功能。前面提到的那对40岁夫妇，在墨西哥的诊所接受治疗，而手术的操作指令，是从3700公里外的纽约发出的。这背后不是简单的远程控制，而是一套“云端AI+本地机器人”的完整架构。

这套架构具体怎么运作的呢？

当然，这里说的“机器人”，你可别想成那种能跑马拉松、能打拳击的人形机器人。它其实是每个流程对应一个透明小空间，里面靠机械臂完成不同环节的操作，有点像现在很多自动化工厂里的流水线。

Conceivable公司打造的这个全球首个自动化试管婴儿实验室，有个专门的名字——AURA系统。它的全套流程由六个集成工作站组成，分别负责试管婴儿过程中的六大核心环节，包括培养皿准备、精子处理、卵子发现与准备、显微受精（ICSI）、胚胎培养、玻璃化冷冻保存及复融。

这里的远程操作如果能普及，这意味着什么？你想想，以后哪怕是偏远地区的三甲医院，只要装上这套设备，当地患者就能享受到全球顶尖专家的服务；而专家也不用频繁到处飞，在办公室就能远程指导世界各地的手术。

说到这儿，你可能早就想问了：既然AI这么厉害，为什么完成一个卵子操作要花9分56秒，比人工的1分22秒慢这么多？

其实，这正是我最想强调的一点——AI的“慢”，恰恰是它最核心的优势。

人工操作快，靠的是胚胎学家的熟练度。但快归快，每次操作的参数都不一样，这次针扎得深一点，下次可能就浅一点；这次精子放在卵子中间，下次或许就偏了点。速度有了，但不稳定。

AI慢，恰恰是因为每个步骤都有精确的时间控制和参数设定。比如用激光打击精子尾部，它要先精准定位、再计算能量、最后才发射激光，每个环节都要确认无误。过程虽慢，但每次操作的标准都完全一致。

这就像钟表匠手工组装机芯和精密仪器自动组装的区别：手工组装速度快，但每块表的精度可能都有细微差异；精密仪器组装慢，却能让每个零件的位置都精确到微米级别。而试管婴儿这种关乎生命的事，要的从不是“快”，而是“稳”。

况且，9分56秒只是当前的速度。随着系统不断优化，这个时间肯定会缩短。但即便以现在的速度，51%的成功率已经足以说明问题——对试管婴儿技术而言，稳定性远比速度更重要。

咱们接着说这个51%，你可能会觉得“才刚过一半，也不算高嘛。”

但你得先搞清楚，这个数字在试管婴儿领域到底意味着什么。目前国内成熟的生殖中心，平均成功率大概在40%左右；年轻女性的成功率能到50%-60%，但这指的是累计成功率——可能要连续做两三次才能成功。而Conceivable的这个51%，是单次移植的成功率，而且用的还是40岁女性的捐赠卵子，全程没做任何基因筛查。

更关键的是，这个51%非常稳定。传统人工操作里，领域顶尖的医生能做到60%-70%，但普通医生可能只有30%-40%；而AI系统的成功率，每次都稳定在51%左右，不会因为操作者是谁、今天累不累、甚至心情好不好而产生波动。要知道，对大多数普通人来说，哪有那么多能享受到顶级医生服务的机会呢？

你可以换位思考下：如果有两种技术，一种成功率在30%-70%之间来回跳，另一种能稳定保持在51%，你会选哪个？我不知道你的答案，但对那些经历过多次试管失败的家庭来说，稳定的51%，可能往往比波动极大的60%更值得信赖。

而且从概率上算，51%的单次成功率意味着什么呢？做一次，成功率是51%；做两次，至少成功一次的概率就到了75%；做三次，至少成功一次的概率能到87%。这就是稳定性的价值——你知道每次都是这个概率，心里有底，可以规划。

说到这，你可能会好奇：试管婴儿技术是怎么一步步发展到今天的？正好我写这篇广播站内容时，查到了不少有意思的历史细节，今天就跟你分享一下。

这一切得从1959年说起。那一年，美籍华人科学家张明觉在顶级期刊《自然》上发表了一篇论文，宣布自己成功实现了兔子的体外受精——他把一只黑兔的受精卵，移植到了一只白兔的体内，最后这只白兔顺利生出了一窝黑色的小兔子。这是人类历史上第一次成功实现试管哺乳动物技术，也为后来人类试管婴儿的诞生埋下了伏笔。

提到张明觉，很多人可能不太熟悉，但他在生殖生物学领域的地位堪称“泰斗”。他不仅是美国科学院院士，还曾三次被提名诺贝尔生理学或医学奖，更被业界尊称为“试管婴儿之父”和“口服避孕药之父”。他一生发表了350多篇科学论文，在长达半个多世纪的研究生涯里，用扎实的研究为现代生殖医学奠定了坚实的理论基础。

张明觉最重要的科研贡献，是1951年发现了“精子获能”现象。他通过研究发现，精子并非从体内取出就能直接用于受精，必须在雌性生殖道内经历一个“成熟”过程。这个发现解决了一个大问题，也就是为什么之前那么多科学家尝试体外受精都失败了？因为精子还没“长大”就被拿去用了。

除了科研成就，张明觉对祖国的科学事业也始终牵挂。1978年，他专程回国，到中国科学院动物研究所开展座谈，亲手指导国内的生殖生理研究。他不仅时时关注祖国科研的发展，还多次捐款支持办学，助力培养科技人才。他曾说：“几十年来，流落海外，未能回国出力，该打屁股！该打屁股！”这是老专家的原话。

可惜的是，张明觉在1991年就与世长辞。如果他能活到2010年，大概率会和罗伯特・爱德华兹一起获得诺贝尔生理学或医学奖。因为爱德华兹之所以能成功培育出人类首个试管婴儿，正是建立在张明觉的基础研究之上。爱德华兹本人也承认，正是受到张明觉兔子体外受精实验的启发，他才产生了“可以用相似策略完成从试管兔子到试管婴儿”的大胆设想。

但从兔子到人，又花了将近20年。

英国科学家罗伯特·爱德华兹从20世纪50年代起，就开始专注人类体外受精研究。他和妇科医生帕特里克·斯特普托搭档，在研发过程中经历了无数次失败，最终在1978年7月25日迎来突破——世界上第一个试管婴儿路易斯·布朗在英国顺利诞生。2010年，罗伯特·爱德华兹凭借这项成就获得诺贝尔生理学或医学奖；遗憾的是，他的搭档帕特里克·斯特普托早在1988年就已去世，没能亲眼见证这一荣誉时刻。

不过，早期的试管婴儿技术存在一个明显限制：精子必须具备自主游动到卵子的能力。如果男性精子活力不足，这项技术就无法发挥作用。直到1992年，比利时科学家吉安皮耶罗·帕勒莫研发出了ICSI技术，也就是卵胞浆内单精子注射技术。它能直接把精子送入卵子，彻底解决了“精子不会游”的难题。但新的问题也随之出现：ICSI技术极度依赖操作者的手艺。同样是做ICSI，有的医生成功率能达到60%，有的却只有30%，差距全在手上那点功夫。

2025年，AI来了。

Conceivable公司做的事，并不是发明什么全新技术，而是把人类已有的成熟医学技术进行整合创新。他们借鉴了芯片制造业的精密机械技术，比如高精度机械臂；用上了显微外科的专业成像系统；还加入了基于计算机视觉的AI算法。把这些技术串联起来，打造出一套全自动化的试管婴儿系统。

咱们再回到最开始提到的那对40岁夫妇。女方此前尝试过传统试管婴儿，但只产生了一个成熟卵子，没能形成可用胚胎。而这次用AI系统时，他们还专门做了严格的AB对照试验：其中5个卵子用这套自动化系统操作，另外3个卵子则用传统手工操作，以此作对照。

结果显示，自动化系统操作的5个卵子有4个成功受精，顶级人类专家手工操作的3个卵子则全部受精，最终两组都培养出了2个优质囊胚。后续移植时，第一次移植的新鲜胚胎没能成功，但第二次移植的冷冻胚胎顺利着床，而这个成功的胚胎，正是来自AI系统操作的A组。其实这个对照试验的目的很明确，它并不是要证明AI比人类顶级专家更强，而是只需要证明AI也能达到相当的水平，具备临床应用的可行性就可以了。

2025年4月，这名女性在怀孕38周时通过剖腹产生下一名健康男婴，男婴体重3.3公斤、身高50厘米。这是全球首个完全由AI辅助完成试管婴儿手术诞生的孩子。

当然，今天之所以要介绍这家公司及相关项目，是因为我觉得在现阶段，AI正逐渐渗透到很多传统领域，用先进技术解决行业内之前存在了很多年的痛点。要知道，只要有这样的成功案例，以咱们国家在精密仪器制造领域的优势地位，我相信国内很快会有企业跟进这套技术。或许不出两三年，就能有更可靠、成本更低廉的国产设备投入使用。

这对整个行业和众多小城市的普通人而言，意味着两点：一是能享受到与大城市顶尖专家同等的服务，二是试管婴儿的整体成本能降下来，更多家庭都能用得起。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 1. Conceivable公司官网
> https://www.conceivable.life/
> 2. 论文：一种数字控制的远程操作显微辅助受精系统：首例活产的病例报告
> https://www.rbmojournal.com/article/S1472-6483(25)00150-6/fulltext

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