AI医疗赛道挤满互联网大厂

巨头们如何“抢滩”AI医疗渗透战

2026年以来，从京东、百度、阿里到蚂蚁、讯飞，几乎所有头部互联网企业都发布了独立的AI医疗产品或大模型。京东健康推出了“京东知医”和“京东卓医2.0”，构建面向C端用户、D端医生、H端医院的全场景AI应用体系；百度健康发布了“有医助理”，将AI推进至医生工作流的“任务执行”环节；蚂蚁集团则推出了“蚂蚁阿福”APP，并收购好大夫在线，构建“一体三端”的医疗AI布局。这些动作表明，竞争核心已从早期的“模型能力”比拼，全面转向了“场景嵌入”——谁能更深入地将AI植入到挂号、问诊、病历生成、科研辅助等具体环节，谁就能抢占未来入口。

• 京东健康：依托“京医千询”大模型，打造“AI+供应链”模式，在营养科、药事服务等场景实现闭环。
• 蚂蚁集团：推出“蚂蚁医疗大模型一体机”，并与上海仁济医院等合作打造专科AI智能体。
• 百度健康：推出“有医助理”，定位为医生的任务执行助手，覆盖科研写作、病历整理等高频任务。
• 讯飞医疗：发布星火医疗大模型X2，以G端（政务）、B端（医院）、C端（个人）三端联动为策略，深耕基层医疗。

大模型“学医”先要攻克“幻觉”症

尽管众多医院已部署大模型，但“大模型幻觉”仍是AI落地医疗最致命的拦路虎。多家企业指出，即使是目前最强的通用大模型，在应对如“亲情账户”、“家庭共济”等具体医疗概念时，也容易出现事实性错误。在容错率极低的医疗行业，这种错误可能直接导致患者误诊，引发医疗事故。因此，垂直医疗大模型的研发成为主流，企业耗费巨资，投入百亿级医疗文本语料和千万级知识图谱进行训练，并通过大量医生标注数据进行强化学习，力求将图像识别等场景的准确率提升至90%以上。

• 数据投喂是关键：蚂蚁医疗大模型添加了百亿级图文、千亿级文本语料，并经过数百个专业医学团队的标注训练。
• 溯源与复核是标配：京东健康深度整合权威临床指南，确保AI每条建议有据可查；同时采用“AI初筛+专业医生复核”的安全机制。
• 技术断层仍存在：分析人士指出，模型在复杂的临床推理、跨专科知识联动等方面仍有不足，难以稳定复现医生的完整诊断思维链条。

服务患者、医生、医院：一场“三端建设”的协同战

AI医疗要真正普及，必须打通医院、患者、医生三端的壁垒。东软集团提出了“添翼”解决方案，将AI能力移植到患者端，让其具备自我诊断能力。蚂蚁集团则构建了以“AI健康管家”为核心的C端应用，提供陪诊师、健康师、咨询师服务，其专科智能体已达到“博导带出来的研究生”水平，帮助医生完成预问诊。同时，面向医院端，企业通过“一体机”等私有化部署方案，解决医院数据安全顾虑，并帮助医院打造有影响力的专科门诊。

• C端：让患者拥有专属健康助理。蚂蚁阿福APP支持30万真人医生在线问诊，并链接全国5000家医院，覆盖挂号、支付全链路。
• B端：为医院定制AI工具。如京东健康推出的“京东卓医2.0”，聚焦医院在临床营养、药事服务等真实需求，打通“AI建议+专业服务+特医食品”的闭环。
• D端：给医生配备AI助手。百度健康的“有医助理”和“氢离子”等产品，帮助医生从科研、病历整理、数据分析等耗时工作中解放出来。

商业化大考：价值如何变为定价

虽然AI医疗市场被预测将爆发式增长（弗若斯特沙利文预计2033年达3157亿元），但眼下所有玩家都面临商业化变现的难题。由于医疗服务容错率极低，且现有支付体系是为传统人力服务设计，难以计量AI创造的“效率价值”，导致多数应用仍处于“跑马圈地”阶段，以积累用户和数据为首要目标。为此，各路玩家探索出三种不同的商业化路径：

• 入口型（如百度健康）：通过AI重构信息获取与分发逻辑，试图在医生工作流中占据入口。
• 闭环型（如京东健康）：不依赖模型直接变现，而是将AI能力开给生态伙伴，通过“AI+服务+供应链”的全链条服务实现商业化。
• 体系内嵌型（如讯飞医疗）：直接将AI嵌入基层医疗、医院和居民健康管理系统中，形成G端、B端、C端联动的服务网络，通过SaaS订阅或项目制服务收费。