AI4H-ToC（AI for Health toC：面向個人的AI醫(yī)療健康應用）賽道，最近亂成了一鍋粥。

無論是長期扎根互聯(lián)網(wǎng)大健康賽道的頭部玩家，還是此前就對健康領(lǐng)域有所涉及的AI巨頭，都在本次上海的世界人工智能大會前后，開始了一波跑馬圈地秀肌肉的舉措。

這既是推理大模型普及后“應該努力抓C端應用”這一共識的具象體現(xiàn)，也不乏試圖走捷徑、換道超車的投石問路。

AI4H-ToC的第一性原則究竟是什么？什么樣的玩家才能笑到最后？

——導語

01

ToC的AI健康應用開始跑馬圈地

世界人工智能大會智能大會前后，ToC的AI健康應用產(chǎn)品成為超級焦點。

首先是國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大健康賽道的前三名，各自拿出了不俗的產(chǎn)品。

京東健康作為賽道老大，在大會前夕官宣旗下“AI京醫(yī)”大模型產(chǎn)品體系迎來全面升級。除了再次升級了以AI醫(yī)生“大為”為核心的多專業(yè)服務角色智能體能力外，截至目前，京東互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院還上線了超500個專家醫(yī)生智能體。

而在超過500個專家醫(yī)生智能體上線后，京東互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院已成為業(yè)內(nèi)醫(yī)生智能體數(shù)量和服務規(guī)模最大的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺。

與以前的醫(yī)生智能體不同的是，除了數(shù)量和規(guī)模外，京東健康此次推出的專家醫(yī)生智能體經(jīng)過更深度的訓練，不僅具備通用AI能力，更能體現(xiàn)醫(yī)生本人的專業(yè)知識、臨床經(jīng)驗、思維模式和表達習慣，成為真正具備“數(shù)字分身”能力的優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源。也與京東健康一直致力于提供優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源增量，解決“看病難”的宏觀思路高度吻合。

值得關(guān)注的是，京東健康暫未官宣推出AI4H產(chǎn)品的獨立APP，目前已知的是把AI智能體深度融合在京東APP的各個健康服務場域里，最先在實戰(zhàn)層面實現(xiàn)AI規(guī)?；瘧谩５?，我們從一則半年前的媒體公開報道可見端倪。當時報道內(nèi)容顯示，京東健康在2024年7月就推出了直接面向消費者的AI健康智能體“康康”。

而截至今年2月中旬，“康康”在近半年時間內(nèi)已累計服務超3000萬人次，問題解決率達70%，成為彼時國內(nèi)AI健康第一入口。當時京東健康也透露，在京東健康A(chǔ)PP生態(tài)內(nèi)，正構(gòu)建以“康康”為核心的多智能體生態(tài)?，F(xiàn)在又過去了半年，京東健康是否在憋“大招”？作者嘗試聯(lián)系一位熟悉的京東健康內(nèi)部人士，回答是：可以關(guān)注接下來的官方消息。

AQ是螞蟻集團推出的AI 健康管家 App，似乎是刻意搶在世界互聯(lián)網(wǎng)大會前一個月正式發(fā)布。這款精心設(shè)計的產(chǎn)品功能強大，定位為 “全階段健康管理工具”，試圖為用戶提供從日常健康管理到醫(yī)療服務全流程的智能支持。發(fā)布后一度曾登頂蘋果應用商店醫(yī)療榜，是近期“大紅大紫”的AI4H產(chǎn)品。

此外，阿里云主導的夸克AI搜索也有“健康助手”功能，部分能力和AQ重合，或許是一次內(nèi)部賽馬。

平安好醫(yī)生也在重新出擊，借著換回“平安好醫(yī)生”品牌名字的場合，官宣推出全場景、全周期、全生態(tài)的“7+N+1”AI醫(yī)療產(chǎn)品矩陣，包括“平安芯醫(yī)”，“安主任”、AI養(yǎng)老管家、AI醫(yī)務室、AI健管師、AI慢病管理師、AI健康福利官等。不過，雖然看似陣容強大，但目前的主流方向是入口聚合而不是應用分散，平安此舉可能攤薄本身就有限的流量。

游離于主流互聯(lián)網(wǎng)大健康賽道內(nèi)外的字節(jié)系，但一直試圖攪動醫(yī)療風云的小荷健康，也基于此前已有的“小荷AI醫(yī)生”能力，推出了獨立APP，其最主要的功能之一就是健康咨詢，覆蓋疾病自查、用藥參考、健康建議等眾多場景，同時會主動收集用戶提供的關(guān)鍵信息（如癥狀持續(xù)時間、過敏史等），可以看做是豆包的健康行業(yè)大模型在試圖不斷自我進化、形成閉環(huán)的抓手型產(chǎn)品。

一場激烈的ToC的AI4H的大戰(zhàn)，已經(jīng)正式開打。

02

共性很多，個性很難

一大批ai4h應用集中出現(xiàn)，有一些現(xiàn)象分析，總體可以概括為“共性很多、個性很難”。

其中，例如 “健康咨詢”幾乎成為所有新應用的標配。

DeepSeek帶來的推理大模型浪潮掀起后，AI從“對話”進入“推理”階段，應用的度搜索能力、信息聚合篩選能力、解決方案提供能力都大大提升，這是這一波大模型應用的最大共性，也幾乎成為新應用的標配。

但是，由于推理大模型有很多開源版本，高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)集也開始高度標準化和商業(yè)化，解決了醫(yī)療數(shù)據(jù)標注成本高、合規(guī)難的問題，加速了低成本咨詢模型的訓練與落地，使得一批企業(yè)可以基于推理大模型很輕易的推出健康咨詢類的產(chǎn)品。

然而，利用開源模型換殼、依賴公開數(shù)據(jù)集就扎入垂直賽道的企業(yè)，和長期深耕這一領(lǐng)域的企業(yè)，會在發(fā)展?jié)摿蛻梅鶎捰芯薮蟮膮^(qū)別。

顯然，具有底層自研大模型+全場景數(shù)據(jù)閉環(huán)，又長期深耕互聯(lián)網(wǎng)大健康領(lǐng)域的企業(yè)，在模型能力上具有巨大的差異化優(yōu)勢。

另一個值得關(guān)注的方向是，越受歡迎的應用，其資源整合能力就越強，整合的資源品質(zhì)就越高。

由于大模型的商業(yè)價值變現(xiàn)機會在應用，所以C端場景不可或缺，已經(jīng)成為一個共識。使得各大企業(yè)開發(fā)獨立的AI4H類APP的動力大增，以期通過增加C端的滲透率，可以收獲市場影響力、可以快速形成規(guī)模、可以大量獲取優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)、可以構(gòu)建新的入口等等。

值得關(guān)注的是，這一輪新應用有一個很大的差異化競爭點，就是利用AI調(diào)度整個體系內(nèi)醫(yī)療資源，并實現(xiàn)某種程度上對患者需求的“自適應滿足”的能力，長此以往，人類的看病診療模式或?qū)⒈活嵏病?/p>

但這也極度考驗頭部企業(yè)的資源儲備能力，畢竟，再好的調(diào)度，如果沒有資源，也是巧婦難為無米之炊。

例如，京東健康這次密集“定制”專家醫(yī)生的智能體，看似是單點升級，但實際上實現(xiàn)的是從診斷（醫(yī)生專家智能體+真人醫(yī)生）、用藥指導（AI 藥師）到健康管理（AI 營養(yǎng)師）再到醫(yī)藥零售、醫(yī)療服務的全流程打通，是“AI醫(yī)生+多專業(yè)服務角色智能體+專家醫(yī)生智能體”的有效組合，而這又建立其持續(xù)打造基于臨床推理案例的模擬訓練數(shù)據(jù)集，并發(fā)布中文醫(yī)療大模型評測基準 MedBench等長期積累的資源的加持之上。

另一方面，借助京東健康“醫(yī)檢診藥”閉環(huán)服務，用戶與AI的互動不僅僅是簡單的問答和咨詢，更重要的是可以有效的解決后鏈路問題，比如可以直接在線完成醫(yī)藥健康產(chǎn)品購買、檢查預約等服務，真正享受到“一站式體驗”，這建立在長期重模式的資源積累上，是非常差異化的價值競爭點，而這是大部分相似企業(yè)很難做到、甚至刻意不去這么做的。

AI給了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療變革的機會，但機會仍然留給有準備的企業(yè)。

03

誰最有希望繼續(xù)領(lǐng)跑？

萬馬奔騰，誰能一馬當先，這是個需要系統(tǒng)回答的問題。

從三個角度可以比較好的來洞察這個問題的本質(zhì)。

第一，看基礎(chǔ)模型能力。

“自2023年7月發(fā)布‘京醫(yī)千詢’以來，我們用兩年時間完成了大模型在醫(yī)療全場景的遷移和學習，并率先實現(xiàn)大模型產(chǎn)品體系的規(guī)?；涞亍Ｎ磥硪欢螘r期內(nèi)，我們將聚焦‘三引擎+四模型’的架構(gòu)持續(xù)迭代升級”就在2025世界人工智能大會上，京東健康探索研究院首席科學家王國鑫透露，“京醫(yī)千詢2.0”目前已重點在擬人對話、可信推理和醫(yī)學全模態(tài)等方面實現(xiàn)顯著突破。

實際上，基礎(chǔ)模型的打造需要深厚的積累，除了權(quán)威醫(yī)學數(shù)據(jù)集，京醫(yī)千詢更關(guān)鍵的是整合了億級互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院診療數(shù)據(jù)、千萬級患者真實評價，以及醫(yī)藥全域流通大數(shù)據(jù)，形成了極具實際應用場景價值的診前診中診后全流程檔案。相比之下，公開數(shù)據(jù)集（如 MIMIC、TCGA）多為學術(shù)機構(gòu)篩選的靜態(tài)數(shù)據(jù)，存在人群偏差（如歐美患者占比過高）、疾病分布不均（疑難雜癥占比失衡）等問題。

第二，看資源整合能力。

ai并不能憑空變出什么，但可以提升資源利用效率。在這種情況下，真實世界的資源越豐富，可供整合的資源和能創(chuàng)新的模式就越多，效果就越好。

例如，傳統(tǒng)模式下，還是依賴醫(yī)生資源，AI 僅作輔助工具；新的范式，由醫(yī)療大模型主導診療決策，醫(yī)生作為最終審核者，所以同時考驗真實世界的醫(yī)療存量資源和AI4H提供的替代性能力，以“AI京醫(yī)”為例，500多個真實醫(yī)生的數(shù)字分身，既是醫(yī)生資源的放大，又是ai+真人醫(yī)生的雙保險。

第三，在AI向AGI（通用人工智能）前進的路上，越高階的能力，就越能跨界調(diào)度資源。

結(jié)語

對患者來說，體驗上的顛覆是非常重要的，現(xiàn)有的體驗，已經(jīng)部分解決以前的求醫(yī)問藥中的環(huán)節(jié)割裂問題——掛號、問診、購藥、健康管理，全流程無縫銜接，看似考驗的是ai能力，實際考驗的還是資源“家底”。

對機構(gòu)來說，2024年《衛(wèi)生健康A(chǔ)I應用場景指引》明確84個場景，深度考驗的是整合多場景的能力。

因此，我們可以看出，這次轟轟烈烈的ai4h的大戰(zhàn)，本質(zhì)上考驗的還是三個方面——

一看戰(zhàn)略決心，AI本身并不會讓AI4H變輕、變?nèi)菀祝悄阒粶蕚涑詼\層次的蛋糕。對于那些立志于變革行業(yè)的企業(yè)來說，仍有大量線下的資源需要整合，這極度考驗定力和長期戰(zhàn)略持久力。

二看創(chuàng)新能力，熊彼特指出，創(chuàng)新是經(jīng)濟發(fā)展的核心動力，通過新產(chǎn)品、技術(shù)或模式創(chuàng)造消費者剩余價值，所以AI4H的本質(zhì)仍是看誰創(chuàng)造了新的價值。

三看可持續(xù)演進的能力，短期內(nèi)誰成為風口并不重要，用AI深度改造人類健康范式的道路異常崎嶇，重模式可能仍是終局模式，這條路上，從沒有幸進之路。