AI医疗，会让未来更好吗？

一年以后，这个问题有了初步的答案。

　　12月15日，蚂蚁健康宣布旗下AI医疗健康产品“AQ”改名为“蚂蚁阿福”，作为独立的AI健康助手推向用户。在AI的帮助下，阿福得以通过多轮、结构化的对话，并以此为根据提供初步的疾病可能性分析、就医科室建议及紧急情况指导。

　　目前还很难说阿福是真的好用，还是铺天盖地的“钞能力”在起作用，但唯一可以确定的是阿福发展迅猛。截至2026 年1 月，“蚂蚁阿福”App 的月活用户已超 3000 万，用户单日提问量超 1000 万，其中 55% 用户来自三线及以下城市。

　　事实上，AI医疗已经成为AI应用最热门的风口。过去一年包括京东、百度等厂商都把AI医疗放到日程表上。比如百度紧跟着蚂蚁，把百度健康AI 管家升级为文心健康管家，京东也陆续推出了AI京医系列产品。

　　也不只是中国的大厂们，今年OpenAI 以 1 亿美元收购 AI 医疗初创公司Torch，强调基于个人健康信息提供专属服务;Anthropic的Claude在今年一月正式面向医疗保健领域开放服务。

　　医疗健康无疑是一个充满想象力的行业，但互联网大厂们进进出出，商业模式始终难以落地，少数胜出者也难逃卖药求生的窠臼，医疗服务终归离不开好医院和好医生。

　　AI医疗会是破局的关键点吗?

　　01 AI改变了什么?

　　医疗是一个供给严重不足的市场。即便从全球范围内来看，你也很难找到一个“标准答案”，“供给不足、资源不均、成本高昂”的多重困境普遍存在。

　　溢出的需求不会消失，它会自寻出路。

　　在移动互联网时代到来之前，遇事不决问百度成为了大多数人的选择，但这显然无法匹配医疗健康高专业门槛、容错率低、强监管的特点。于是互联网医疗成为新的道路。

　　2013年，国务院发布《关于促进健康服务业发展的若干意见》，提到“与物联网、移动互联网融合，不断提升自动化、智能化健康信息服务水平”。随后资本迅速涌入，阿里、腾讯、百度等巨头纷纷入局;丁香园、春雨医生、微医(原“挂号网”)等平台试水线下诊所，其中微医在乌镇开了中国第一家互联网医院。

　　“用互联网颠覆医院”成了红极一时的口号。

　　但无论是巨头还是丁香园、春雨医生这类平台，都无法改变医疗服务的核心供给——优质医生。财经天下WEEKLY报道，有医生反馈，越忙越专业的医生越没时间看App，同时线上就诊能解决的问题也十分有限，诊疗效果比起临床要差很多。互联网医疗的主要服务停留在轻问诊、健康咨询和药品流转等环节，商业模式也局限在了卖药上。

　　那么，AI改变了什么?

　　先说结论，AI仍然无法替代医生，但是AI是放大优质医疗资源的杠杆。

　　医疗诊断更多类似“知识库+经验”的模式，这就给AI留出了发挥空间。早在2011年，IBM就试图让超级电脑“沃森”(Watson)和医疗机构合作，参与研究与癌症相关的变量，并为癌症患者提供诊疗建议。

　　虽然第一代AI医生的尝试最后以失败告终，但当下医疗AI已经能成为专业医生的外置大脑。

　　比如美国的OpenEvidencet的可以担任医生的专业知识助手，提供有文献支撑、覆盖最新研究成果的答案，从而提高医生的学习效率。OpenAI 的重点则放在了减轻临床文档、行政与护理等流程的负担上。

　　同时，医疗不仅仅是就医的需求，还包括大量介于医院和生活之间的“中间地带” 的健康需求有了宣泄口，比如新手爸妈带孩子的常识，中老年人头疼脑热的常见情况。医学界有句名言叫“偶尔治愈，常常帮助，总是安慰”，AI所给到的专业意见往往能够大大降低患者的恐慌。我们了解到，包括蚂蚁的阿福、平安好医生的平安芯医、百度的心响、京东健康的康康、字节跳动的小荷AI医生都已经或者打算上线医生专家的AI数字分身。

　　此外，现在面向c端的AI医疗应用正在从单纯的工具向个人家庭医生转型。比如改名后的阿福不仅新增的健康陪伴、健康问答、健康服务三大功能，还开放接入了苹果、华为、vivo、鱼跃、欧姆龙等九大品牌智能设备。据小米中国区智能硬件市场负责人分享，阿福能针对睡眠、心率等数据进行分析，并给出一些初步的健康建议。这些既能帮助患者更了解自己的身体状态，也能提高和医生的沟通效率。

　　02 话语权之争

　　AI医疗的重要性决定大厂的倾力投入。

　　首先，在监管层面，来自政策端的信号已经十分明显。

　　2024 年国家卫生健康委等三部委联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，为医疗机构中的人工智能应用提供了众多具体的场景指导，加速了 AI 技术的落地实施。2025 年 8 月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出探索推广人人可享的高水平居民健康助手，有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用。

　　其次，AI医疗钱景很大。

　　互联网医疗在一定程度上培育了大家线上问诊的习惯。中国互联网络信息中心数据显示，截至2024年6月，我国互联网医疗用户规模达3.65亿人，占网民整体的33.2%。也就是说，每100个人，就有33个人在线上渠道解决过就医问题。

　　进入AI时代，健康需求也是chatbot类AI的重要需求之一。OpenAI 披露：每天通过 ChatGPT 咨询健康问题的用户数超过 4000 万。有机构预测，2027年中国AI健康管理市场预计增至2.59万亿元，年复合增长率超20%。而成熟的AI医疗作为一种服务，也可以很轻松的复制到海外，不受地域限制。

　　市场的需求带动了资本定价，今年1月，专注面向医生的垂类AI医疗平台OpenEvidence宣布完成2.5亿美元D轮融资，估值飙升到120亿美元，涨了1200%。

　　最后，虽然当下“模型即产品”这一观点呼声很高，但不少行业人士认为，AI 医疗的竞争门槛比想象中要高很多。

　　这是一个强监管、高专业门槛的行业，可靠性和严谨性很重要，很难仅仅靠通用模型的简单微调就能进入，需要在海量的医学教科书、临床指南、学术论文等专业资料以及医生临床经验等数据上进行训练。

　　与此同时，AI医疗的护城河也不仅仅限于模型的能力。

　　无论是B端的交付能力还是C端的健康需求，都有很明显的高频特点。先发玩家们获得的既是合规前提下、长时间跨度沉淀下来的健康数据，还有长期嵌入临床工作流程和用户生活而形成的个性化特点。有行业人士表示，相比教育、内容或办公工具，健康问题的不可替代性更强，用户容忍度更高，“一旦形成信任，迁移成本也更高”。

　　2026年是AI应用元年。从Agent的批量涌现，到OpenAI 开发AI硬件，再到AI应用的春节红包大战，本质上都是玩家们都试图抓住可能的AI入口，保留属于自己的话语权。从这个角度来看，高频、垂直且具备高度非替代性的AI医疗是构建AI时代话语权的重要阵地。

　　03 未来会更好吗?

　　虽然AI医疗前景火热，但目前需要解决的问题仍然不少。

　　首先还是AI幻觉，也就是可靠性的问题。大模型固然提高了能力水平， 但仍然无法做到100%的正确输出。同时目前在AI医疗这块，数据隐私和权责界定还没有明确的边界，这一定程度上会成为消费者望而却步的原因。比如在社交平台上，就有用户反馈阿福健康数据分析精度不足。

　　其次是商业化的问题。AI医疗的商业化路径无非是面向B端和C端用户收费，或者是协同保险、金融等生态去做绑定，但无论是哪种方式，一定还是”先做规模，再做营收“的方式，因为医疗付费的前提是建立信任。

　　此外，医院对于AI介入程度的意见也并不统一。最近国家传染病医学中心(上海)主任张文宏教授表示，反对将 AI 系统性地引入医院日常诊疗流程，担心会让实习医生高度依赖 AI ，缺乏缺乏完整的临床思维训练。

　　因此，尽管跟进AI医疗是统一的动作，但是从具体的业务进展来看，大厂们各自押注的重点有所不同。

　　以蚂蚁集团为代表的玩家，高举高打把重点放在了C端用户。CEO韩歆毅在接受采访时表示，阿福是下蚂蚁的一个十年，阿福的单月投放费用高达小几个亿。

　　蚂蚁的底气一方面源于技术和基础建设打的很牢固。过去十多年，蚂蚁一直在做医保码、挂号相关的业务，收购了好大夫在线后，等于又把活跃着数十万医生资源以及在线问诊的数据和评分纳入囊中。

　　另一方面，AI医疗业务可以和平台的支付、金融等业务形成协同，也就是韩歆毅提到的两朵花——“有钱花”和“有命花”。

　　韩歆毅还表示，2026年阿福的方向是1+3+X——“1” 是强化专业性;“3” 是拟人化、个性化、会办事;“X” 是和顶级医院的20 多个重点专科合作科研项目，深耕专业服务。

　　另一边则大多是根据自身能力边界做了一些调整。比如去年京东虽然上线了toc的AI京医系列产品和tob的京东卓医，但主要目的是服务于自身的互联网医疗体系;百度健康、腾讯健康和字节的小荷医生虽然也都上线了chat入口，但思路还是“生态+AI”。

　　在医疗、健康领域，不仅AI技术还在发展之中，相关监管和法律条文很多也处于空白。在这个从蛮荒走向繁荣的发展时期，既需要相关企业的攻坚探索，也需要消费者保持理性态度。