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      大廠AI,激戰(zhàn)醫(yī)療

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      AIX財經(jīng)(AIXcaijing)原創(chuàng)

      見習(xí)作者 | 雷晶

      編輯 | 金玙璠

      2025年末,螞蟻集團(tuán)旗下AI健康應(yīng)用“阿福”通過密集的線上線下廣告投放,獲得了市場關(guān)注,將醫(yī)療AI這一賽道再次推向臺前。

      在2025年12月新版發(fā)布一個月后,其月活(MAU)達(dá)到3000萬,并登頂App Store醫(yī)療類下載榜。這款定位為“AI健康朋友”的產(chǎn)品,其用戶的迅速增長,或許意味著AI在健康管理場景的應(yīng)用并非偽命題。

      與此同時,其他大型科技公司也在醫(yī)療AI領(lǐng)域動作頻頻。

      百度將百度AI健康管家升級為文心健康管家,并將入口從單一的搜索場景擴(kuò)展至多個應(yīng)用;京東健康推出AI健康智能體“康康”,串聯(lián)問診、檢測、購藥全流程。此外,字節(jié)跳動、百川智能、科大訊飛等公司也均在這一領(lǐng)域有所布局,市場對醫(yī)療AI的興趣正在回升。

      回顧過往,互聯(lián)網(wǎng)大廠在醫(yī)療領(lǐng)域的探索,多以在線問診、醫(yī)藥電商為核心,本質(zhì)是流量變現(xiàn)邏輯的延伸。但由于醫(yī)療服務(wù)的專業(yè)壁壘和資源整合的復(fù)雜性,許多平臺未能建立起可持續(xù)的商業(yè)模式,逐步收縮了業(yè)務(wù)范圍。

      當(dāng)前,大廠們以大模型技術(shù)為核心的新一輪布局,與此前顯示出一些本質(zhì)差異:參與者不再試圖取代醫(yī)院或醫(yī)生等專業(yè)醫(yī)療角色,而是明確了“輔助”與“賦能”的定位,戰(zhàn)略也從流量分發(fā)轉(zhuǎn)向生態(tài)整合,通過對接醫(yī)保支付、聯(lián)動線下醫(yī)療機(jī)構(gòu)等,試圖構(gòu)建“醫(yī)、藥、險、檢”一體化的服務(wù)。

      然而,在技術(shù)光環(huán)之下,醫(yī)療AI的商業(yè)化路徑、數(shù)據(jù)質(zhì)量、責(zé)任界定等核心挑戰(zhàn)依然懸而未決。大廠們轟轟烈烈的醫(yī)療AI戰(zhàn)事,注定是一個長周期、高門檻的故事。

      平臺派VS專業(yè)派:大廠醫(yī)療AI的兩種打法

      醫(yī)療服務(wù)是個很特殊的賽道,無法通過簡單的線上連接來完成,它需要深度的行業(yè)認(rèn)知與資源投入。基于不同的核心基因與資源積累,主要互聯(lián)網(wǎng)公司的戰(zhàn)略路徑已分化為“橫向平臺化”與“縱向?qū)I(yè)化”兩類。

      橫向平臺化玩家,包括螞蟻集團(tuán)、百度和京東健康。它們的核心目標(biāo)是利用既有生態(tài)優(yōu)勢,覆蓋醫(yī)療健康服務(wù)的全流程。


      圖源 / 螞蟻集團(tuán)的“阿福”(左)、百度的“文心健康管家”(中)


      其中,螞蟻集團(tuán)的“阿福”,其三個核心功能——健康陪伴、健康問答和健康服務(wù),分別對應(yīng)了螞蟻整合智能設(shè)備數(shù)據(jù)、調(diào)用醫(yī)療知識庫與名醫(yī)資源、以及打通支付寶醫(yī)保支付與好大夫在線醫(yī)生網(wǎng)絡(luò)的能力。這使得阿福能實現(xiàn)從咨詢到掛號、支付、購藥的端到端服務(wù)體驗。

      然而,其商業(yè)模式仍處于探索期,健康管理的低頻屬性與追求高頻粘性之間存在一定矛盾,且作為長期戰(zhàn)略投入,明確的盈利模型尚未形成。

      百度的“文心健康管家”,依托搜索入口的流量與文心大模型技術(shù),采用“AI+真人”雙保障模式提供服務(wù)。其挑戰(zhàn)在于,用戶心智短期內(nèi)仍停留在信息搜索,向深度服務(wù)轉(zhuǎn)化的難度大,且缺乏支付、電商等關(guān)鍵場景的閉環(huán)能力。

      京東健康是少數(shù)已實現(xiàn)穩(wěn)定盈利的平臺,不過其核心收入來源仍為醫(yī)藥零售,AI醫(yī)療服務(wù)是其提效的工具。它旗下的“康康”,依托京東集團(tuán)的物流與供應(yīng)鏈體系,實現(xiàn)了AI問診、藥品即時配送與線下服務(wù)的深度綁定。其短板在于,技術(shù)探索相對聚焦于與零售協(xié)同的場景,在多模態(tài)交互、復(fù)雜疾病輔助等前沿能力的投入上顯得謹(jǐn)慎;同時,C端流量高度依賴京東主站,獨立品牌心智的建立仍需時間。

      另一類縱向?qū)I(yè)化玩家包括字節(jié)跳動、科大訊飛、百川智能。它們放棄了全場景覆蓋的野心,試圖在特定場景建立優(yōu)勢。


      圖源 / 字節(jié)跳動的“小荷AI醫(yī)生”(左)、科大訊飛的“曉醫(yī)”(中


      字節(jié)跳動的“小荷AI醫(yī)生”,除獨立APP外,還以小程序的形式嵌入抖音生態(tài),通過用戶搜索疾病相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行導(dǎo)流。目前,其官方介紹和產(chǎn)品界面中推介的主要功能側(cè)重“健康咨詢”、“報告解讀”等醫(yī)療咨詢相關(guān)能力,未就購藥服務(wù)設(shè)立獨立端口。

      科大訊飛的“智醫(yī)助理”,立足B端和G端,產(chǎn)品經(jīng)過大量基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)驗證,臨床數(shù)據(jù)積累深厚。其C端產(chǎn)品“曉醫(yī)”體驗更偏向?qū)I(yè)工具,用戶友好度與流量規(guī)模是主要短板。

      作為“AI六小虎”中唯一All in醫(yī)療的玩家,百川智能聚焦臨床循證與科研支持,它的核心產(chǎn)品“百小應(yīng)”及近期發(fā)布的醫(yī)療大模型 Baichuan-M3主打問診能力、治療方案建議等專業(yè)功能,并通過與衛(wèi)健委、醫(yī)院合作落地。其優(yōu)勢在于技術(shù)精度高,但面臨B/G端項目落地周期長、缺乏C端流量與市場資源的挑戰(zhàn),短期面臨盈利壓力。

      平臺型玩家憑借生態(tài)優(yōu)勢追求服務(wù)閉環(huán),但其醫(yī)療專業(yè)深度的構(gòu)建,以及低頻健康需求與互聯(lián)網(wǎng)高頻邏輯之間的調(diào)和,仍是待解難題。垂類玩家雖在專業(yè)或流量上有所側(cè)重,卻普遍受困于規(guī)模瓶頸或轉(zhuǎn)化效率。這場戰(zhàn)事不是簡單的技術(shù)競賽,任何單一維度的優(yōu)勢,都不足以在這個“慢行業(yè)”中輕易勝出。

      為何成為大廠的必爭之地?

      盡管當(dāng)前鏈接C端用戶的健康助手多采用免費模式,直接盈利路徑模糊,且行業(yè)具備高監(jiān)管、長周期、高投入特性,但它依然吸引了巨頭們的戰(zhàn)略級投入。它的吸引力主要源于以下三個層面。

      首先,需求真實存在且在持續(xù)增長。

      一方面,優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源供需矛盾尖銳,AI成為系統(tǒng)性提效的關(guān)鍵工具。我國醫(yī)療體系長期面臨資源分布不均、醫(yī)院負(fù)荷過載的挑戰(zhàn)。在這樣的背景下,AI的價值首先體現(xiàn)在對醫(yī)療工作流的提效上。例如,在真實、復(fù)雜的醫(yī)療流程中承擔(dān)標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性工作,釋放醫(yī)生精力。行業(yè)調(diào)研也印證了這一趨勢,有71%的中國臨床醫(yī)生開始依賴AI工具緩解工作壓力。

      另一方面,健康管理需求崛起,AI應(yīng)用場景從“治病”延伸到“防病”。用戶需求已從低頻、被動的疾病問診,轉(zhuǎn)向高頻、主動的健康維護(hù),為AI提供了更廣闊的應(yīng)用空間和用戶互動頻次。巨頭們的產(chǎn)品演進(jìn),反映出這一趨勢。

      其次,場景價值與用戶粘性高。

      醫(yī)療覆蓋場景多、鏈條長,那么AI在醫(yī)療場景中能帶來哪些增量呢?根據(jù)2025年頭豹研究院發(fā)布的《中國AI醫(yī)療行業(yè)白皮書》,當(dāng)前AI+醫(yī)療的核心應(yīng)用場景集中在AI醫(yī)療器械、AI醫(yī)療助手、AI制藥、AI健康管理與自動化藥房五大板塊。其中,AI醫(yī)療助手與AI醫(yī)療器械落地最快,而醫(yī)療器械賽道長期由傳統(tǒng)醫(yī)療企業(yè)主導(dǎo),技術(shù)門檻與渠道壁壘較高,AI醫(yī)療助手則因較低的直接門檻、與用戶高頻互動的潛力,成為了互聯(lián)網(wǎng)大廠切入醫(yī)療AI的首選。


      圖源 / pexels


      當(dāng)前其C端免費模式僅是培育市場的第一步,但行業(yè)共識是,它是撬動健康保險、藥品研發(fā)、慢性病管理等產(chǎn)業(yè)鏈價值的入口。可以這么理解,有了AI,企業(yè)“每年就賺的不再只是體檢費的錢了,而是可以更多的去賺保險控費的錢,賺健康管理的錢,賺藥企研發(fā)服務(wù)的錢”。例如,通過健康管理降低保險理賠率,與保險公司分享利益;為藥企提供患者招募、用藥依從性管理等研發(fā)服務(wù)等。

      最后,醫(yī)療是少數(shù)能深度串聯(lián)G(政府)、B(機(jī)構(gòu))、C(用戶)三端的垂直領(lǐng)域。

      G端能提供合規(guī)基礎(chǔ)與高質(zhì)量數(shù)據(jù)。如近期螞蟻、訊飛中標(biāo)的相關(guān)國家級、省級醫(yī)療AI平臺項目,其意義遠(yuǎn)不止于項目收入,更在于參與標(biāo)準(zhǔn)制定與獲取合規(guī)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的權(quán)限。

      B端能帶來規(guī)模化收入。能否進(jìn)入并服務(wù)好大型醫(yī)院,尤其是百強(qiáng)三甲醫(yī)院,是檢驗醫(yī)療AI產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)。服務(wù)B端的過程,本身就是對模型能力的打磨,由此形成的臨床理解和工程化交付能力,才是企業(yè)的核心壁壘。

      C端是沉淀個性化數(shù)據(jù)、完成服務(wù)閉環(huán)的入口。千萬級乃至億級用戶的日常健康咨詢與數(shù)據(jù),并與G、B端能力結(jié)合,使得巨頭能夠為用戶提供從健康建議、就醫(yī)指導(dǎo)到醫(yī)保支付、藥品配送的完整閉環(huán)服務(wù),體驗超過單一功能的應(yīng)用。

      因此,大廠扎堆醫(yī)療AI助手,賭的不僅是健康咨詢工具的市場,更是未來醫(yī)療健康生態(tài)的“操作系統(tǒng)”級入口。然而,這條路徑的邏輯是否成立取決于:通過C端入口獲取的數(shù)據(jù)與流量,能夠反哺并提升B端與G端的服務(wù)能力與模型精度。目前,無論是數(shù)據(jù)跨域流通的合規(guī)性,還是不同場景下技術(shù)能力的通用性,都是挑戰(zhàn)。

      數(shù)據(jù)、成本與責(zé)任,醫(yī)療AI的“三座大山”

      在醫(yī)療AI的商業(yè)化道路上,決心遠(yuǎn)不足以掃清障礙。生命健康的特殊性,使得技術(shù)應(yīng)用面臨著一系列更為嚴(yán)峻和基礎(chǔ)的制約。

      首先是技術(shù)可靠性。

      在娛樂、聊天等場景中,模型偶爾的瞎編亂造或許可以被容忍,但在醫(yī)療行業(yè),是可能直接威脅生命的安全隱患。這從根本上決定了當(dāng)前的AI醫(yī)療產(chǎn)品只能作為輔助工具。大廠需投入高昂的人力進(jìn)行校驗與審核,這與AI提升效率的初衷相悖。

      其次,AI幻覺背后是數(shù)據(jù)瓶頸。

      醫(yī)療AI對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的要求更為苛刻,不僅需要海量樣本,更追求高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化與合規(guī)性。然而,大型科技公司的數(shù)據(jù)優(yōu)勢多集中在消費領(lǐng)域,核心、高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療數(shù)據(jù),仍主要沉淀在公立醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)部,且受限于數(shù)據(jù)確權(quán)、隱私安全與共享機(jī)制,獲取難度大、成本高。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一、格式混亂等問題進(jìn)一步制約了模型訓(xùn)練的效果。

      再者,這直接推高了算力成本。

      醫(yī)療AI,尤其是涉及影像、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)的模型,其訓(xùn)練與推理需要巨大的計算資源支撐。為滿足醫(yī)院對數(shù)據(jù)安全的要求,私有化部署成為主流,這意味著廠商需承擔(dān)軟硬件一體解決方案的巨額投入與長期維護(hù)成本。


      圖源 / pexels


      從市場落地來看,商業(yè)化路徑依然模糊。

      基層醫(yī)療本是AI技術(shù)賦能的重要場景,但存在付費意愿低、AI服務(wù)未被納入醫(yī)保、產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重等問題。大廠的流量優(yōu)勢在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)尼t(yī)療資源分配體系和薄弱的支付能力面前,轉(zhuǎn)化效果有限。

      最后,責(zé)任認(rèn)定的模糊地帶是潛在的風(fēng)險。

      當(dāng)發(fā)生醫(yī)療損害時,責(zé)任在醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)生和AI提供商之間如何劃分,目前缺乏清晰的法律界定。對于用戶量級巨大的大廠而言,潛在的集體性追責(zé)風(fēng)險與品牌聲譽(yù)危機(jī)遠(yuǎn)超其他行業(yè)。

      總的來看,數(shù)據(jù)、算力、商業(yè)化與責(zé)任風(fēng)險這幾大挑戰(zhàn),并非依靠單純的技術(shù)升級或資本投入就能快速解決,而是根植于醫(yī)療行業(yè)的倫理規(guī)范、監(jiān)管體系與利益結(jié)構(gòu)之中。例如,責(zé)任認(rèn)定的模糊性,需要的是法律與倫理框架的完善,而非算法優(yōu)化。

      因此,大廠的醫(yī)療AI之路,復(fù)雜性遠(yuǎn)超一般的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品攻堅。它考驗的不僅是技術(shù)實力與財力,更是對醫(yī)療行業(yè)規(guī)律的理解以及戰(zhàn)略智慧。

      *題圖來源于pexels。

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      態(tài)度原創(chuàng)

      藝術(shù)
      家居
      親子
      數(shù)碼
      旅游

      藝術(shù)要聞

      任伯年寫竹,真帶勁

      家居要聞

      詩意光影 窺見自然之境

      親子要聞

      專注力對孩子的影響超乎想象,你可能錯過了一個學(xué)霸

      數(shù)碼要聞

      60瓶椰子水隨便裝!26款樂道L90同級獨有30L后備箱冰柜

      旅游要聞

      歡迎來到“家家泉水戶戶垂楊”體驗區(qū)——濟(jì)南!“沿著黃河遇見海”全國旅行商山東行——“相約文旅盛會 發(fā)現(xiàn)寶藏山東”采風(fēng)活動帶你了解不一樣的濟(jì)南~

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