文章系统阐述人工智能与超声融合的价值与落地路径，指出核心在采集指导、图像增强、自动测量与工作流编排，优先以设备端实时推理与云端质控相结合实现质量与效率提升。通过场景化分析（心血管、妇产、急诊、麻醉），给出部署模式对比与KPI/ROI测算，并强调合规与MLOps闭环的重要性。文章提出“实时任务在端、批处理在云、整合在边缘”的实施原则，结合国内外生态的选型要点，最终预测多模态与可解释将推动AI超声从点功能走向系统级协作，形成可复制的临床与运营价值。

本文将“人工智能如何控制人体”澄清为医疗与人机协同中的安全闭环控制：在知情同意、合规与人类可随时接管前提下，AI通过多模态感知、意图识别和受约束的控制策略辅助或调节人体功能。典型应用包括外骨骼与康复机器人、肌电假肢、闭环胰岛素泵和自适应神经调控。文章给出云边端架构、数据治理与MLOps实践、选型路线图及KPI体系，并以WHO（2021）与FDA（2023）为权威依据，强调隐私与网络安全、算法可解释与更新治理。最后预测端侧AI、共同适应学习与可验证AI将推动从“功能增强”迈向“人机共生”。