从DeepSeek开源引爆全球关注，到更多通用模型陆续开放，开源正让全球开发者共享技术成果、共同推动生产效率革命。而在医疗领域，这份创新活力仍需要更丰富、更专业的资源与技术来支撑。

 今年年初，联影智能提出医疗视频多任务强化学习方法MedGRPO，相关研究获计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2026）收录；4月底，联影智能向全球开源自主研发的「元智」医疗视频理解大模型，开放包含超过53万组视频与指令配对数据的首批大规模MedVidBench数据集，以及由6245组样本组成的标准测试集，并建立动态更新的公开评测榜单，邀请全球开发者「打榜」，共筑医疗视频理解AI技术生态。

 今年7月，联影智能联合斯特拉斯堡大学、慕尼黑工业大学，发起医疗视频理解大模型全球挑战赛（以下简称MedVidU全球挑战赛）。该赛事作为ECCV 2026 MedVidU专题研讨会的核心组成部分，邀请全球开发者、研究者与产业伙伴共同训练、优化模型，依托统一评测体系检验方法，并在国际舞台上分享优秀成果，共同推动医疗视频AI研究迈向新高度。

 自MedVidU全球挑战赛启动以来，共吸引来自5大洲、18个国家和地区的75支团队参与。其中既有来自哈佛医学院、牛津大学、约翰斯·霍普金斯大学、伦敦大学学院、南洋理工大学、清华大学、北京大学等高校的学术界团队，也有来自英伟达等全球领军科技企业的产业界团队参与。

 MedVidU全球挑战赛评测榜单由10项关键指标组成，综合呈现模型在手术安全关键视图识别、下一步动作预测、操作技能评估、时空定位，以及视频描述与摘要等任务上的表现，为比较不同技术路径、持续优化模型提供了依据。

 与今年4月相比，榜单前十名迎来了新面孔，包括来自西北工业大学、加州大学圣地亚哥分校和印度理工学院海得拉巴分校的团队。更多团队的研究跻身前列，既为医疗视频AI研究带来多元思路，也印证了开放评测与全球参与的创新活力（点击文末“阅读全文”，查看最新排行榜）。

 MedVidBench排行榜截图（2026年9月数据）

 9月，ECCV 2026 MedVidU专题研讨会在瑞典马尔默举行，挑战赛优秀成果集中亮相。来自不同国家和地区的研究者与开发者相聚现场，共同交流创新探索，并将关于医疗视频AI的讨论延伸至更广阔的研究与应用空间。

 依据最新排行榜成绩，其中2支入围决赛的队伍受邀在研讨会现场进行成果分享。西北工业大学团队介绍了针对不同任务灵活选择适配模型的方法；印度理工学院海得拉巴分校团队则分享了在结构化监督与推理优化方面的研究进展，为进一步完善公开评测体系提供了参考。

 在挑战赛团队成果分享之外，本次研讨会还收录了多篇聚焦医疗视频理解的高质量学术论文，其中2篇入选口头报告，分别围绕眼科手术视频编辑与组织张力识别展开研究，在现场呈现了医疗视频AI面向新任务、新方法的多元探索。

 参赛团队沿着不同路径优化模型，形成一批具有启发性的研究成果。而支撑这些探索的，是联影智能于今年暑期开放的第二批MedVidBench数据集及配套评测体系。在首批数据集基础上，此次新增6270个样本，作为挑战赛专属训练数据向参赛团队开放，为参赛团队开展多元研究、检验模型能力提供了更丰富的资源支持。

 联影智能正持续扩充数据集规模、丰富任务维度，推动对模型能力的考察从画面内容识别，逐步深入到对象关系理解、操作阶段判断与关键事件捕捉。未来，我们希望通过更丰富的数据资源与场景，支持研究者从更多角度检验模型对医疗视频的理解，探索其在复杂任务中的能力与局限。

 更丰富的数据与任务，拓展了多元研究的空间；开放共享，则让更多团队得以在此基础上接续创新。截至今年9月，MedVidBench相关数据资源累计下载量已超过3万次。第二批数据集发布约3个月，已获多个国际研究团队引用。开放资源正成为更多团队的研究起点，也让跨越地域的学术交流有了共同的基础。

 从资源共享到观点交流，本次研讨会进一步连接了不同方向的研究探索。现场，新加坡国立大学助理教授金玥明与约翰斯·霍普金斯大学助理研究教授拉利特库马尔·西尼瓦桑(Lalithkumar Seenivasan)发表演讲，围绕大模型协同、世界模型与模拟验证等方向，分享研究进展，探讨AI在手术辅助与机器人应用中的未来可能。

 MedVidU全球挑战赛及专题研讨会以开放数据、统一评测与学术交流连接科研力量，让全球智慧彼此看见、相互启发，建设更加开放、协同的医疗视频AI研究生态。

 联影智能期待更多学者、开发者以及科研、产业和临床伙伴加入，围绕真实医疗问题探索新方法、检验新成果，让每一次开放成为下一次创新的起点，推动医疗视频AI从实验室一步步走向临床、服务患者。