又是阿里！

你們可以打開自己手機上的 AppStore 或者應(yīng)用商店，然后看免費榜或者下載榜上前三有沒有一款叫「螞蟻阿福」的 App。

我在蘋果 AppStore 看到的當(dāng)前排名是免費榜第三，而在小米應(yīng)用商店飆升榜看到排第一。

從名字你們也看出來了，這是阿里螞蟻集團推出的一款 AI 產(chǎn)品，定位是健康助手。

前陣子我剛介紹過螞蟻推出的 AI 新產(chǎn)品「靈光」，可以手搓一些 AI 小應(yīng)用作為日常提效工具。加上剛升級上線的「千問」App，號稱阿里最強模型的 AI 助手。

這次，又是阿里。

作為螞蟻旗下的另一款重磅 AI 產(chǎn)品，螞蟻阿福之前叫 AQ，上線半年就達成了 1500 萬月活用戶的成績。

關(guān)鍵是，它目前在 AI 醫(yī)療健康賽道可以說一騎絕塵，不知道京東健康此時作何感想。

先說下螞蟻阿福的產(chǎn)品功能。

大致來講，分為問診、掛號、報告解讀、健康檔案幾大模塊，還包括藥品管理和 AI 專家咨詢功能。

AI 診室里的問診功能背后是大模型，這和傳統(tǒng)的問答機器人不一樣，專門針對健康垂直領(lǐng)域做過調(diào)試。

我試著去問阿福一些健康問題，它回答邏輯比較嚴(yán)謹(jǐn)，而且有耐心，會問我很多特別細的問題，就像一個生怕漏掉關(guān)鍵信息的細心醫(yī)生。

這和去醫(yī)院就診體驗完全不同，現(xiàn)實中的醫(yī)生都是三兩句打發(fā)你，但是 AI 至少給足你情緒價值。

對于一些常規(guī)病癥來說，阿福已經(jīng)能做一些初步判斷和建議了，像感冒發(fā)燒頭疼腦熱這些，我覺得給的建議還是比較實用的。

另外插一句，我的螞蟻阿福的 UI 和 UE 做得算不錯的，不管是視覺風(fēng)格還是交互體驗都在我的審美和習(xí)慣上。

另外，深度一些的病癥，它還是會建議你去醫(yī)院看，而且會給你推薦具體的科室，甚至是醫(yī)院和具體醫(yī)生專家。

這個環(huán)節(jié)解決了一個問題，就是對于信息不對稱的普通用戶來說，解決去醫(yī)院不知道該怎么辦的問題。

比如，我上次體檢查出來膽紅素偏高，但我又不知道怎么辦，于是把體檢報告上傳給阿福，它用十幾秒時間解讀了我的體檢報告，然后給出了非常詳細的分析。

告訴我膽紅素偏高的原因，癥狀，以及后續(xù)處理建議。

從它的分析來看，我這個處于正常狀態(tài)，沒有達到病癥的情況，但還是建議我三個月去復(fù)查一次。

想比體檢單上只展示異常指標(biāo)和數(shù)值，它的解答和科普其實能極大解決信息差和非專業(yè)問題。

阿福里還有一個智能體模塊，里面是一些大醫(yī)院專家醫(yī)生的 AI 分身，可以直接提問，對于一些常規(guī)咨詢，加上專家人設(shè)和知識庫，在信任構(gòu)建和問診質(zhì)量上跟通用 AI 還是有些區(qū)別。

在我看來，這就是 AI 帶來的生產(chǎn)力進步。

因為過去十幾年我做的產(chǎn)品一直在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療賽道，醫(yī)療領(lǐng)域一直的大難題就是資源分配不均以及供需倒掛。

比如，大醫(yī)院大醫(yī)生都集中在一線城市，但大量的患者集中在低線城市，這種供需倒掛現(xiàn)象導(dǎo)致了就醫(yī)難、就醫(yī)貴、就醫(yī)不及時。

普通人要想看上專家號，真的比登天還難，甚至好不容易看上了，專家忙得都跟你說不上幾句話。

如果 AI 能復(fù)刻專家的知識、技能、基礎(chǔ)能力，在初診階段就能一定程度上解決很多問題，疑難雜癥或特殊病癥再結(jié)合真人來診斷。

如果這方面的 AI 能力可以繼續(xù)進化，能達到真人八成以上的效果，我覺得就是技術(shù)帶來的生產(chǎn)力變革，對于醫(yī)療健康領(lǐng)域來說是一件好事。

其實螞蟻也不是剛開始做醫(yī)療業(yè)務(wù)，他們過去在醫(yī)療領(lǐng)域也有很久的積累，像掛號和體檢這類業(yè)務(wù)早就在做，還有就是醫(yī)保報銷等。

螞蟻阿福里的掛號業(yè)務(wù)實際上就是對接的支付寶掛號，屬于資源整合了。

醫(yī)療業(yè)務(wù)無非三大塊，醫(yī)、藥、險。

過去的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療業(yè)務(wù)中，賣藥是最賺錢的，所以才有了阿里健康和京東健康這種以藥品銷售為主營業(yè)務(wù)的公司。

醫(yī)的環(huán)節(jié)之所以做不好，就是受限于生產(chǎn)力和醫(yī)療資源的分配不均問 題。

以前大家都在找一條線，如何能把醫(yī)、藥、險能串起來，現(xiàn)在看，AI 或許就是這個答案。

還有就是阿里收購「好大夫」之后，整合了大量醫(yī)療信息和資源進來，這些在螞蟻阿福里也是能看到影子的。

現(xiàn)在各個大廠在 AI 應(yīng)用上的競爭越發(fā)加劇，尤其是過去這一年，大量的 AI 應(yīng)用快速爆發(fā)，所有大廠都加入了賽道。

相比年初還只有卡頓的 DeepSeek，現(xiàn)在 AI 在各種垂直應(yīng)用場景下的產(chǎn)品越來越多了。

問答類、設(shè)計類、工具類、生活服務(wù)類、醫(yī)療類等等，可以預(yù)判的是，明年的 AI 落地場景會繼續(xù)擴大和豐富。

那么，為什么是阿里？

我覺得，有兩個前提條件。

第一，AI 基座模型能力的支持。

阿里自家的模型能力是挺強的，我覺得未來在國內(nèi)頭部的幾個玩家中，阿里和字節(jié)一定是有一席之地的。

基座模型的給力，讓很多應(yīng)用場景具備了一個超級大腦，而且可以快速迭代。

第二，用戶場景的落地能力。

支付寶里已經(jīng)有了很多民生服務(wù)應(yīng)用，包括生活服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、政務(wù)服務(wù)，這些都是 AI 可以快速落地的領(lǐng)域。

之所以不在支付寶里搞大鍋飯，我覺得就是超級 App 思路和原生 AI 應(yīng)用的思路區(qū)別。

不管是靈光還是螞蟻阿福，定位都是原生 AI 應(yīng)用，就和豆包、元寶、DeepSeek 類似。

原生 AI 應(yīng)用產(chǎn)品和傳統(tǒng) App 在設(shè)計思路和技術(shù)架構(gòu)上天然就不同，重新做一個會帶來更好的發(fā)揮空間。

不吹不黑，深度體驗螞蟻阿福一上午之后，我覺得它是有作為 AI 健康助手入口潛質(zhì)的。

還是那句話，AI 不是選做題，而是所有公司和個人的必答題。

················· 唐韌出品 ·················

安可時刻

昨天發(fā)布成都線下聚會的通知后，已經(jīng)有快 60 人報名了，看來大家對 AI 主題的興趣很大。

的確，還不擁抱，就真的晚了。

1 月 10 號下午，我們在成都舉辦今年的最后一場線下聚會，要來的抓緊聯(lián)系我進群。