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最新发布的行业白皮书指出，政策利好与市场需求的双重驱动，正推动该领域进入新一轮发展周期。
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在这一背景下，3月3日，上海交通大学等单位在《自然·生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）发表论文An ophthalmic video foundation model for surgical recognition and navigation with wet-lab porcine eye validation，报告他们研发了一款专为眼科显微手术的识别和导航而设计的视频基础模型（OVFM）。其采用自监督视觉变换器架构，在包含144种手术类型、110万段视频片段的眼科视频数据集上完成训练，习得眼科手术的时空运动特征。研究团队采用知识蒸馏技术，在保持模型精度的同时缩减模型规模，使其可部署于手术显微镜设备。在十位外科医生开展的猪眼白内障手术中，使用OVFM能有效缩小医师间的技术差距。
更深入地研究表明，这套体系的健康运转高度依赖销量的持续增长，只有车主规模不断扩大，单车分摊的基础设施成本才能降低。一旦新增用户增速放缓，这套重资产模型的平衡就会变得相当脆弱。
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