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齐鹏，同济大学医疗机器人实验室负责人、同济大学“领先级华为ICT学院”负责人、上海市青年科技人才协会副会长、上海市欧美同学会同济大学分会秘书长、上海市青年联合会第十三届委员会委员。首届上海科技青年35人引领计划获奖者、上海市青年科技启明星、上海市“东方英才”（青年），入选“全球前2%顶尖科学家榜单”，主持国家重点研发计划“智能机器人”专项青年科学家项目、国家自然科学基金（面上项目2项、青年项目1项）、上海市“科技创新行动计划”等项目，担任剑桥大学出版社Robotica期刊副主编、Nature旗下npj Digital Surgery编委、Chinese Journal of Mechanical Engineering《中国机械工程学报》青年编委、高等教育出版社“机器人科学与技术丛书“编委会委员、华为开发者布道师、中国自动化学会机器人智能专业委员会委员、中国指挥与控制学会智能可穿戴技术专业委员会委员、同济大学生物与医药专业学位教育指导委员会成员等，牵头主办世界机器人大会“医疗机器人医工交叉前沿科技论坛”、中国长三角医疗机器人创新发展青年科学家论坛等。荣获华夏医学科技奖、上海市青年五四奖章（个人）、机器人行业年会应用创新奖、上海市产业青年创新大赛金奖等荣誉。领衔研发了心脏介入手术机器人、全自动静脉采血机器人和国内首款无针疫苗注射机器人，相关成果得到了央视、人民网、文汇报、光明日报、MIT科技评论等多家媒体的关注和报道。指导学生获得华为ICT大赛全球总决赛创新赛特等奖、“挑战杯”、国创赛等顶级赛事一等奖、金奖10余项，获评“挑战杯”和“互联网+”上海市优秀指导教师、教育部-华为“智能基座”栋梁之师、同济大学优秀班主任、优秀本科生导师、优秀毕业设计（论文）指导教师、新生院优秀导师、“卓越科研育人”优秀指导教师等。
2010年毕业于北京交通大学自动化专业。2009年8月至2012年4月在瑞典皇家工学院（KTH）系统、控制与机器人学专业学习，获理学硕士学位。2012年10月至2015年9月国家公派在英国伦敦国王学院（King’s College London）攻读博士学位，2016年2月获哲学博士学位。2015年9月至2016年8月在新加坡国立大学（NUS）进行博士后研究。2016年9月至2017年2月兼任香港中文大学（CUHK）消化疾病研究所访问学者。
科研主页：http://orcid.org/0000-0003-0514-9464
媒体专访：
《世界科学》，2021，(06)：今日启明星| 坚持做有意义的、有创新的工作。
《文汇报》，2022-09-11|第三版（整版）|AI赋能医疗，手术机器人“智商”可以有多高？（学习强国转载）
【科技特有聊】同济大学齐鹏：让医疗机器人成为平民化的工具。
2025年10月团队部分成员在杭州参加IROS大会
2023年10月团队部分成员在贵阳参加“挑战杯”全国总决赛
具身智能血管介入手术机器人
本项目以血管介入手术机器人为核心载体，围绕具身智能在复杂医疗环境，特别是心血管场景中的关键应用展开系统研究。在血管介入手术中，导丝/导管等器械需穿越复杂且多变的血管网络，完成病灶定位、通路建立等关键操作。传统机器人系统多依赖术者远程操控，智能化程度有限，难以应对微创手术中的实时变化与高精度需求。本项目提出以具身智能为核心驱动的手术机器人系统，强调机器人对手术环境的主动感知、策略学习与自主执行，旨在实现手术机器人任务级的自主化操作。项目主要研究内容包括：构建融合术中X射线影像（如DSA）、术中力觉反馈与器械位姿数据的多模态感知系统，实现血管结构、器械位置与操作上下文语义信息的动态感知与精准表征，赋能机器人对手术环境的实时理解。设计融合专家知识与数据驱动方法的决策算法体系，建构面向手术任务的动作生成模型。开发面向导丝/导管操作的控制策略，实现从高层策略到机器人执行的实时映射与快速响应。同时，本项目引入Sim2Real范式作为关键支撑手段之一，通过构建高保真仿真模型，在虚拟环境中开展策略预训练与验证，并将学习成果迁移至实体机器人，实现策略的快速优化与鲁棒部署。最后，以临床真实手术场景为核心验证平台，在动物模型与仿体系统中开展全流程闭环实验。
本项目包括与米兰理工大学的Elena De Momi教授课题组的联合培养，可获得同济大学-米兰理工双博士学位。
合作导师简介：Elena De Momi教授现任米兰理工大学电子信息与生物工程系（DEIB）全职教授。她于2008年共同创立了神经工程与医疗机器人实验室，负责医疗机器人部门。她是IEEE高级会员，目前担任International Journal of Robotics Research (IJRR) 高级编辑、IEEE Robotics and Automation Magazine (RAM) 编辑，以及IEEE Transaction on Robotics (TRO)、IEEE Robotics and Automation Letters (RAL) 和IEEE Transaction on Biomedical Engineering (TBME) 的副主编。她曾担任机器人顶级会议IEEE ICRA 2019、2023和2024年的出版主席和联合主席，以及IROS 2025的程序主席。她负责米兰理工大学生物医学工程硕士学位课程中的医疗机器人实验室课程、临床技术评估和智能医院课程，以及Humanitas大学MEDTEC课程中的医疗机器人与积极老龄化课程。她还是生物工程博士课程和全国机器人与智能机器博士课程委员会的成员。
多模态医学影像人工智能
本项目聚焦于将人工智能技术应用于医学影像的多模态分析，旨在全面提升临床诊断的精度与治疗决策的智能化水平。项目拟开发新一代深度学习算法框架，融合CT、MRI、X线等多源影像数据，针对复杂病变进行高分辨率的识别、分型与定量分析。同时，进一步拓展至疾病预后预测与疗效评估，构建从影像特征到临床决策的闭环智能辅助系统。为确保算法模型具备良好的临床适应性与落地能力，项目将紧密对接医院真实世界临床数据，构建基于多模态医学影像的大规模智能辅助诊断平台。系统不仅支持多模态影像的深度融合处理，还集成病理、生理、治疗等多维度临床信息，为疾病发展趋势建模与个体化治疗路径优化提供数据基础。项目团队拥有深厚的医工交叉背景和丰富的临床合作资源，已与多家国内三甲医院及大型医疗机构建立长期合作机制，具备开展多中心临床研究的数据基础。所采集的高质量影像数据涵盖多种疾病谱系、不同病程阶段与人群特征，确保模型在多样化临床场景下的泛化能力。同时，依托临床医生参与的数据标注体系，保障训练样本的高准确性与医学价值。通过本项目的实施，期望推动多模态影像人工智能从研究走向临床，提升疾病的早期识别、风险分层与治疗响应预测能力，促进精准医疗和智慧诊疗体系的发展。
本项目包括与香港中文大学袁奕萱教授课题组的联合培养与长期访问交流机会。
合作导师简介：袁奕萱，香港中文大学电子工程系助理教授，研究聚焦于多模态医学影像分析，关注模型的鲁棒性、安全性和可解释性。获ICBIR 2023 最佳论文奖，计算机视觉顶级会议CVPR 2022最佳论文提名奖，医学影像顶级会议MICCAI 2022青年科学家奖（导师），2017香港青年科学家奖，2017斯坦福大学医学院院长奖，ICMA 2013会议最佳论文奖等。2021-2024连续入选斯坦福大学全球排名前2%科学家榜单。在Nature/IEEE TMI/TPAMI/IJCV/MedIA、MICCAI/CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICRA等期刊和会议发表论文170余篇。担任npj Digital Medicine、IEEE Transaction on Medical Imaging, The Innovation等期刊副主编，担任MICCAI, ISBI, ICRA等多个国际顶级会议的组织委员会委员和领域主席。
[1] 国家重点研发计划，青年科学家项目，2023YFB4705200，主持，面向心脏瓣膜介入治疗的微腔阵列导管机器人关键技术研究，2023/12–2026/11
[2] 国家自然科学基金面上项目，52575034，主持，心脏瓣膜介入手术机器人仿生设计及其高精度宏微驱动机理研究，2026/01–2029/12
[3] 国家自然科学基金面上项目，62273257，主持，脑功能连通性康复评估启发的下肢外骨骼助力曲线动态优化，2023/01–2026/12
[4] 国家自然科学青年科学基金项目，51905379，主持，冠状动脉慢性完全闭塞介入手术机器人导丝的精确力感知机理分析与力传感集成设计，2020/01–2022/12
（请申请硕士/博士研究生的同学阅读以下论文，以及其他相关ArXiv预印本论文）
[1] T. Yao, H. Wang, B. Lu, J. Ge, Z. Pei, M. Kowarschik, L. Sun, L. Seneviratne, and P. Qi*, “Sim2RealLearning With Domain Randomization for Autonomous Guidewire Navigation inRobotic-Assisted Endovascular Procedures”,IEEE Trans. Automation Science and Engineering, vol. 22, pp.13842–13854, 2025.
https://doi.org/10.1109/TASE.2025.3555559
[2] T. Yao, Z. Pei, Y. Li, Y. Yuan, P. Qi*, “Real-TimeGuidewire Tip Tracking Using a Siamese Network for Image-Guided EndovascularProcedures”, Advanced Intelligent Systems, vol. 7, no. 10, p. 2500425, 2025. （封面文章）
https://doi.org/10.1002/aisy.202500425
[3] T. Yao, Y. Xu, H. Wang, X. Qiu, K. Althoefer, P. Qi*, “Multi-Agent Fuzzy Reinforcement Learning with LLM for CooperativeNavigation of Endovascular Robotics”, IEEE Trans. Fuzzy Systems, 2025.
https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2025.3585934
[4] B. Lu, C. He, W. Hou, L. Han, H. Wang, L. Sun, Z. Jiang*, and P. Qi*, “Endo-4SRF:Learning Radiance Field for Dynamic Surface Reconstruction of Surgical Tissueswith Obstacle Stealth Under Single-view and Depth-free Monocular Endoscopy,” IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2024.
https://doi.org/10.1109/JBHI.2024.3516788
[5] T. Yao, B. Li, B. Lu, Z. Pei, Y. Yuan, P. Qi*, “Real-Time 3D Guidewire Reconstruction from Intraoperative DSA Images for Robot-Assisted Endovascular Interventions,” in Proc. IEEE/RSJInternational Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS’25),Hang Zhou, China, 2025.
[6] T. Yao, M. Ban, B. Lu, and P. Qi*, “Sim4EndoR: A Reinforcement Learning Centered Simulation Platform for Task Automation of Endovascular Robotics,” in Proc. International Conference on Robotics and Automation (ICRA’25), Atlanta, USA, 2025.
[7] S. Jing, T. Yao, K. Zhang, D. Wu, Q. Wang, Z. Chen, K. Chen, and P. Qi*, “Ultrasound-Guided Robotic Blood Drawing and In Vivo Studies on Submillimetre Vessels of Rats,” in Proc. International Conference on Robotics and Automation (ICRA’25), Atlanta, USA, 2025.
[8] W. Liu, Y. Shao, Y. Zhang, Z. Chen, D. Wu, Y. Chen, C. Stefanini, L. Li, and P. Qi*, “DESectBot:Design and Validation of a Novel Two-Segment Decoupled Continuum Robotic Systemfor Endoscopic Submucosal Dissection,” in Proc. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS’24), Abu Dabi, UAE, 2024.
[9] 李晨光, 陆浩, 常书福、陈章炜、吴轶喆、戴宇翔、朱鸣辉、齐鹏、葛均波*. CorPath GRX机器人辅助冠状动脉介入治疗手术一例并文献回顾 [J]. 中华心血管病杂志（网络版）, 2021, 04(1) : 1-7. DOI:10.3760/cma.j.cn116031.2021.1000093.
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