首先感謝邀請，奈米機器人雖然是科學家正在研究的專案，但是存在著巨大的風險，因為沒有人願意將自己的身體內放個機器人，即便放了也率遭失敗，因此奈米機器人是在未來實現的技術，奈米機器人用來治癒很多絕症，例如晚期癌症、艾滋病等等。奈米機器人的身體自帶一個掃描器，當奈米機器人進入人體內部，人類會從機器人的攝像頭中看到，巨大的細胞和細菌，然後奈米機器人攜帶這相應的藥物，將之注入病毒中，殺死病毒。雖然想法很好，但是涉及到經費過高，並且風險率過大，是當代科學家想要完成，但是又完不成的任務。

第一，技術難度

製作奈米機器人，首先要知道奈米意味著什麼？我們天天用的手機cpu十奈米工藝，意味著一條導線有十個原子寬。所以空間尺度很難辦到。

第二，經濟性。

奈米機器人造好了必須具備移動，辨別入侵病體與人體細胞的能力。有一定自我主動性。中醫叫藥引子，高大上點叫靶向技術。但這一切病毒可以輕易辦到。

第三，製造

剛剛提到奈米機器人的技術難度，最難的是製造技術。批次生產還要要求良品率。比起簡單的病毒靶向治療來說，製造不易。

最後，部分國家很早就在利用病毒療法，不是所有的病毒都對人體有害。部分病毒經過處理可以準確的殺死致病細菌（噬菌體等）。

所以，所謂奈米機器人目前來說太雞肋了。打氣筒能解決的非要搞個單缸空氣壓縮機不扯嗎？

2017年國家執業醫師考試臨床綜合筆試上，一個名叫“智醫助理”的機器人首次挑戰該項考試，考試成績為456分，大幅超過360分的合格線，在全國53萬名考生中屬於較高水平。

透過國家執業醫師資格考試是獲得醫師資格證的必要條件，分為兩級四類。臨床執業醫師考試是報考人數最多、難度最大的考試，分為實踐技能和綜合筆試。

“智醫助理”是在安徽省衛生計生委指導下，由科大訊飛和清華大學聯合研發的人工智慧系統。每年醫學綜合筆試都是精心準備的全新試題，實際案例題比例不斷提升。這都計算機提出挑戰。

因為傳統上基於搜尋的方案，和構建結構化知識庫的方案，面對紛繁複雜的醫學知識都明顯能力不足。為此，研發團隊提出了一整套“語義張量”方法，針對醫學考試需求，利用“多語義深度學習”方法讓“智醫助理”透過學習醫學本科教材、臨床指南和經典病例等資料，獲得醫學領域張量化的概念表示和關係表示，讓機器擁有了龐大的醫學知識庫。

另一大挑戰是如何運用醫學知識去分析和解決問題，這是機器人是否能做對考題的關鍵。為了克服這個難題，研發團隊提出了包括“關鍵點語義推理”“上下文語義推理”“證據鏈語義推理”在內的多尺度融合推理演算法，讓機器具備了詞彙、句子、段落間的多層次推理能力。(x)