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猫眼影戏记者 董凤桐 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
AIX财经（AIXcaijing）原创
见习作者 | 雷晶
编辑 | 金玙璠
2025年尾 ，蚂蚁集团旗下AI康健应用“阿福”通过麋集的线上线下广告投放 ，获得了市场关注 ，将医疗AI这一赛道再次推向台前 。
在2025年12月新版宣布一个月后 ，其月活（MAU）抵达3000万 ，并登顶App Store医疗类下载榜 。这款定位为“AI康健朋侪”的产品 ，其用户的迅速增添 ，或许意味着AI在康健治理场景的应用并非伪命题 。
与此同时 ，其他大型科技公司也在医疗AI领域行动一再 。
百度将百度AI康健管家升级为文心康健管家 ，并将入口从简单的搜索场景扩展至多个应用；京东康健推出AI康健智能体“康康” ，串联问诊、检测、购药全流程 。别的 ，字节跳动、百川智能、科大讯飞等公司也均在这一领域有所结构 ，市场对医疗AI的兴趣正在回升 。
回首过往 ，互联网大厂在医疗领域的探索 ，多以在线问诊、医药电商为焦点 ，实质是流量变现逻辑的延伸 。但由于医疗效劳的专业壁垒和资源整合的重大性 ，许多平台未能建设起可一连的商业模式 ，逐步缩短了营业规模 。
目今 ，大厂们以大模子手艺为焦点的新一轮结构 ，与此前显示出一些实质差别：加入者不再试图取代医院或医生等专业医疗角色 ，而是明确了“辅助”与“赋能”的定位 ，战略也从流量分发转向生态整合 ，通过对接医保支付、联动线下医疗机构等 ，试图构建“医、药、险、检”一体化的效劳 。
然而 ，在手艺光环之下 ，医疗AI的商业化路径、数据质量、责任界定等焦点挑战依然悬而未决 。大厂们轰轰烈烈的医疗AI战事 ，注定是一个长周期、高门槛的故事 。
平台派VS专业派：大厂医疗AI的两种打法
医疗效劳是个很特殊的赛道 ，无法通过简朴的线上毗连来完成 ，它需要深度的行业认知与资源投入 ；诓畋鸬慕沟慊蛴胱试椿 ，主要互联网公司的战略路径已分解为“横向平台化”与“纵向专业化”两类 。
横向平台化玩家 ，包括蚂蚁集团、百度和京东康健 。它们的焦点目的是使用既有生态优势 ，笼罩医疗康健效劳的全流程 。
图源 / 蚂蚁集团的“阿福”（左）、百度的“文心康健管家”（中）
其中 ，蚂蚁集团的“阿福” ，其三个焦点功效——康健陪同、康健问答和康健效劳 ，划分对应了蚂蚁整合智能装备数据、挪用医疗知识库与名医资源、以及买通支付宝医保支付与好医生在线医生网络的能力 。这使得阿福能实现从咨询到挂号、支付、购药的端到端效劳体验 。
然而 ，其商业模式仍处于探索期 ，康健治理的低频属性与追求高频粘性之间保存一定矛盾 ，且作为恒久战略投入 ，明确的盈利模子尚未形成 。
百度的“文心康健管家” ，依托搜索入口的流量与文心大模子手艺 ，接纳“AI+真人”双包管模式提供效劳 。其挑战在于 ，用户心智短期内仍停留在信息搜索 ，向深度效劳转化的难度大 ，且缺乏支付、电商等要害场景的闭环能力 。
京东康健是少数已实现稳固盈利的平台 ，不过其焦点收入泉源仍为医药零售 ，AI医疗效劳是其提效的工具 。它旗下的“康康” ，依托京东集团的物流与供应链系统 ，实现了AI问诊、药品即时配送与线下效劳的深度绑定 。其短板在于 ，手艺探索相对聚焦于与零售协同的场景 ，在多模态交互、重大疾病辅助等前沿能力的投入上显得审慎；同时 ，C端流量高度依赖京东主站 ，自力身牌心智的建设仍需时间 。
另一类纵向专业化玩家包括字节跳动、科大讯飞、百川智能 。它们放弃了全场景笼罩的野心 ，试图在特定场景建设优势 。
图源 / 字节跳动的“小荷AI医生”（左）、科大讯飞的“晓医”（中
字节跳动的“小荷AI医生” ，接纳轻量化战略 ，嵌入抖音生态 ，通过用户搜索疾病相关内容举行导流 。优势在于获客本钱低 ，但娱乐平台属性与严肃医疗需求之间保存隔膜 ，且未买通购药、挂号等焦点效劳环节 ，流量转化效率存疑 。
科大讯飞的“智医助理” ，驻足B端和G端 ，产品经由大宗下层医疗机构验证 ，临床数据积累深挚 。其C端产品“晓医”体验更偏向专业工具 ，用户友好度与流量规模是主要短板 。
作为“AI六小虎”中唯一All in医疗的玩家 ，百川智能聚焦临床循证与科研支持 ，它的焦点产品“百小应”及近期宣布的医疗大模子 Baichuan-M3主打问诊能力、治疗计划建议等专业功效 ，并通过与卫健委、医院相助落地 。其优势在于手艺精度高 ，但面临B/G端项目落地周期长、缺乏C端流量与市场资源的挑战 ，短期面临盈利压力 。
平台型玩家依附生态优势追求效劳闭环 ，但其医疗专业深度的构建 ，以及低频康健需求与互联网高频逻辑之间的协调 ，仍是待解难题 。垂类玩家虽在专业或流量上有所着重 ，却普遍受困于规模瓶颈或转化效率 。这场战事不是简朴的手艺竞赛 ，任何简单维度的优势 ，都缺乏以在这个“慢行业”中容易胜出 。
为何成为大厂的必争之地？
只管目今链接C端用户的康健助手多接纳免费模式 ，直接盈利路径模糊 ，且行业具备高羁系、长周期、高投入特征 ，但它依然吸引了巨头们的战略级投入 。它的吸引力主要源于以下三个层面 。
首先 ，需求真实保存且在一连增添 。
一方面 ，优质医疗资源供需矛盾尖锐 ，AI成为系统性提效的要害工具 。我国医疗系统恒久面临资源漫衍不均、医院负荷过载的挑战 。在这样的配景下 ，AI的价值首先体现在对医疗事情流的提效上 。例如 ，在真实、重大的医疗流程中肩负标准化、重复性事情 ，释放医生精神 。行业调研也印证了这一趋势 ，有71%的中国临床医生最先依赖AI工具缓解事情压力 。
另一方面 ，康健治理需求崛起 ，AI应用场景从“治病”延伸到“防病” 。用户需求已从低频、被动的疾病问诊 ，转向高频、自动的康健维护 ，为AI提供了更辽阔的应用空间和用户互动频次 。巨头们的产品演进 ，反应出这一趋势 。
其次 ，场景价值与用户粘性高 。
医疗笼罩场景多、链条长 ，那么AI在医疗场景中能带来哪些增量呢？凭证2025年头豹研究院宣布的《中国AI医疗行业白皮书》 ，目今AI+医疗的焦点应用场景集中在AI医疗器械、AI医疗助手、AI制药、AI康健治理与自动化药房五大板块 。其中 ，AI医疗助手与AI医疗器械落地最快 ，而医疗器械赛道恒久由古板医疗企业主导 ，手艺门槛与渠道壁垒较高 ，AI医疗助手则因较低的直接门槛、与用户高频互动的潜力 ，成为了互联网大厂切入医疗AI的首选 。
图源 / pexels
目今其C端免费模式仅是培育市场的第一步 ，但行业共识是 ，它是撬动康健包管、药品研发、慢性病治理等工业链价值的入口 ？梢哉饷疵魅 ，有了AI ，企业“每年就赚的不再只是体检费的钱了 ，而是可以更多的去赚包管控费的钱 ，赚康健治理的钱 ，赚药企研发效劳的钱” 。例如 ，通过康健治理降低包管理赔率 ，与包管公司分享利益；为药企提供患者招募、用药依从性治理等研发效劳等 。
最后 ，医疗是少数能深度串联G（政府）、B（机构）、C（用户）三端的笔直领域 。
G端能提供合规基础与高质量数据 。如近期蚂蚁、讯飞中标的相关国家级、省级医疗AI平台项目 ，其意义远不止于项目收入 ，更在于加入标准制订与获取合规数据训练的权限 。
B端能带来规；杖 。能否进入并效劳好大型医院 ，尤其是百强三甲医院 ，是磨练医疗AI产品的标准 。效劳B端的历程 ，自己就是对模子能力的打磨 ，由此形成的临床明确和工程化交付能力 ，才是企业的焦点壁垒 。
C端是沉淀个性化数据、完成效劳闭环的入口 。万万级以致亿级用户的一样平常康健咨询与数据 ，并与G、B端能力连系 ，使得巨头能够为用户提供从康健建议、就医指导到医保支付、药品配送的完整闭环效劳 ，体验凌驾简单功效的应用 。
因此 ，大厂扎堆医疗AI助手 ，赌的不但是康健咨询工具的市场 ，更是未来医疗康健生态的“操作系统”级入口 。然而 ，这条路径的逻辑是否建设取决于：通过C端入口获取的数据与流量 ，能够反哺并提升B端与G端的效劳能力与模子精度 。现在 ，无论是数据跨域流通的合规性 ，照旧差别场景下手艺能力的通用性 ，都是挑战 。
数据、本钱与责任 ，医疗AI的“三座大山”
在医疗AI的商业化蹊径上 ，刻意远缺乏以扫清障碍 。生命康健的特殊性 ，使到手艺应用面临着一系列更为严肃和基础的制约 。
首先是手艺可靠性 。
在娱乐、谈天等场景中 ，模子无意的瞎编乱造或允许以被容忍 ，但在医疗行业 ，是可能直接威胁生命的清静隐患 。这从基础上决议了目今的AI医疗产品只能作为辅助工具 。大厂需投入高昂的人力举行校验与审核 ，这与AI提升效率的初志相悖 。
其次 ，AI幻觉背后是数据瓶颈 。
医疗AI对训练数据的要求更为苛刻 ，不但需要海量样本 ，更追求高质量、标准化与合规性 。然而 ，大型科技公司的数据优势多集中在消耗领域 ，焦点、高质量、标准化的医疗数据 ，仍主要沉淀在公立医疗机构内部 ，且受限于数据确权、隐私清静与共享机制 ，获取难度大、本钱高 。数据标准纷歧、名堂杂乱等问题进一步制约了模子训练的效果 。
再者 ，这直接推高了算力本钱 。
医疗AI ，尤其是涉及影像、文本等多模态数据的模子 ，其训练与推理需要重大的盘算资源支持 。为知足医院对数据清静的要求 ，私有化安排成为主流 ，这意味着厂商需肩负软硬件一体解决计划的巨额投入与恒久维护本钱 。
图源 / pexels
从市场落地来看 ，商业化路径依然模糊 。
下层医疗本是AI手艺赋能的主要场景 ，但保存付费意愿低、AI效劳未被纳入医保、产品同质化严重等问题 。大厂的流量优势在严谨的医疗资源分派系统和薄弱的支付能力眼前 ，转化效果有限 。
最后 ，责任认定的模糊地带是潜在的危害 。
当爆发医疗损害时 ，责任在医疗机构、医生和AI提供商之间怎样划分 ，现在缺乏清晰的执法界定 。关于用户量级重大的大厂而言 ，潜在的整体性追责危害与品牌声誉；冻渌幸 。
总的来看 ，数据、算力、商业化与责任危害这几大挑战 ，并非依赖纯粹的手艺升级或资源投入就能快速解决 ，而是根植于医疗行业的伦理规范、羁系系统与利益结构之中 。例如 ，责任认定的模糊性 ，需要的是执法与伦理框架的完善 ，而非算法优化 。
因此 ，大厂的医疗AI之路 ，重大性远超一样平常的互联网产品攻坚 。它磨练的不但是手艺实力与财力 ，更是对医疗行业纪律的明确以及战略智慧 。
*题图泉源于pexels 。
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