文 | 新眸炒股配资正规平台，作者 | 简瑜
AI 大模型又解锁了新的落地场景——医疗问诊领域。
近日，字节跳动推出"小荷 AI 医生"，主打健康咨询与报告解读功能；而就在一周多前，蚂蚁集团也刚上线独立健康应用" AQ "，加速布局 AI 医疗赛道。
事实上，过去几年已有越来越多科技巨头加码 AI+ 辅助诊断领域：腾讯健康依托"混元"大模型推出"健康管理助手"，京东健康发布"京医千询"医疗大模型，百度上线"灵医"并开放平台接口，美团买药则推出"健康助手"功能…… AI 医疗助手，正逐渐成为大模型商业化落地的新阵地。
今年年初，ArkInvest 首席投资官 CathieWood（木头姐）在《BigIdeas2025》报告中曾断言：医疗保健是 AI 最具潜力、却也最被低估的应用领域之一。
这背后的逻辑不难理解：过去大众对 AI 的认知多停留在通用工具层面，比如办公自动化、内容生成等；而医疗作为对精度和专业性要求极高的领域，AI 的能力长期被局限在基础辅助诊断、病理识别等"边缘环节"，真正在 C 端场景落地的案例寥寥无几。
换句话说，从单纯的"工具价值"走向完整的"商业闭环"，AI 医疗助手目前仍处于早期探索阶段。但过去半年里，科技大厂集体入局、密集推出 C 端产品的动作，已释放出明确信号：AI 医疗的普及化序幕，正在缓缓拉开。
AI 医疗助手为何成为大厂竞逐的新战场？
近年来，国内医疗健康市场的数字化转型正持续加速。
数据显示，截至 2022 年底，仅占全国医院总数 9.5% 的三甲医院，却承担了高达 58.4% 的诊疗量，长期面临患者激增、医护人力紧张、床位紧缺等结构性压力。在此背景下，数字化手段已逐步渗透至患者信息管理、疾病科普、医院导诊及辅助诊断等多个环节，成为缓解压力的重要抓手。
与此同时，城乡医疗资源分布不均、基层医疗服务能力薄弱等问题日益突出，这也进一步推动了 AI 技术在更广泛医疗场景中的应用探索。
从市场空间来看，行业增长潜力尤为显著。据弗若斯特沙利文预测，中国 AI 医疗市场规模将从 2023 年的 88 亿元快速增长至 2033 年的 3157 亿元，年复合增长率高达 43.1%。
众所周知，在 AI 赋能千行百业的进程中，一个普遍性的行业困境始终存在：绝大多数行业对 AI 的应用仍停留在效率提升、工具辅助的浅层阶段，尚未真正实现生产关系的重构。这直接导致 C 端用户对相关产品的付费意愿普遍偏低，"有刚需、无支付"几乎成为行业通病。
相比之下，医疗领域因更"垂直"、更"刚需"，且天然存在供需错配与效率瓶颈，反而更容易建立稳定的市场需求——这也让医疗成为 AI 技术落地的重要突破口。
AI 医疗是以人工智能为核心的技术体系，旨在通过诊断、治疗、康复、健康管理等全环节的渗透，实现效率与精准度的双重提升。根据 2025 年头豹研究院发布的《中国 AI 医疗行业白皮书》，当前 AI+ 医疗的核心应用场景集中在五大板块：AI 医疗器械、AI 医疗助手、AI 制药、AI 健康管理与自动化药房。
其中，受限于研发投入和用户习惯培育周期过长等问题，制药、健康管理、自动化药房的进展较为缓慢，而 AI 医疗器械与 AI 医疗助手则是增长最为迅猛的两大方向。
前者已在医学影像识别、手术机器人、辅助诊断等垂直领域实现规模化落地；后者则在医院内部管理及面向患者的智能问诊、导诊、报告解读等场景中逐步铺开，但商业闭环仍处于早期探索阶段。
但值得注意的是，在 AI 医疗器械赛道，目前仍被联影医疗、乐普医疗、伟思医疗等传统医疗企业主导，国内科技企业多以上游厂商身份提供软件技术与数据服务，却难以打通"软硬件 + 终端渠道"的完整闭环。
在这一背景下，互联网大厂纷纷发力 AI 医疗助手领域，是基于技术积累、数据资源、市场需求的综合战略选择：大厂在用户数据积累和生态整合能力上具有天然优势，这为 AI 医疗助手的场景拓展提供了关键支撑。
无论是海量的用户数据，还是跨场景的协同能力，大厂可整合支付、电商、硬件等多领域资源，构建医疗服务闭环。这样一来，既能避开传统医疗企业的硬件竞争壁垒，又能利用用户需求快速抢占市场。
尽管 AI 医疗助手的商业闭环仍处于早期，但 AI 医疗助手已成为大厂构建医疗健康生态的关键落子，其长期价值或许将随着技术迭代和场景深化逐步释放。而这，也正是越来越多中国互联网玩家加速布局 AI 医疗助手领域的原因所在。
群雄逐鹿，分化初现
就当前来看，在面向 C 端的 AI 问诊赛道，随着字节、蚂蚁、京东等头部大厂相继入局，这一赛道已呈现出差异化的产品策略分化趋势。
蚂蚁集团推出的 AI 医疗助手" AQ "，从原先嵌入在支付宝的医保码服务中独立而来，核心优势在于依托医保码服务占据的用户基础和近 200 位医生智能体资源。
与此同时，京东健康正成为蚂蚁集团最直接的竞争对手。两者不仅功能上几乎完全一样，京东推出的" AI 京医"大模型，也涵盖了医生、营养师、药师等 7 类场景下的问医智能体，核心优势在于直接接入京东 APP，与主站医药类目的销售直接打通。
目前看来，蚂蚁是进一步通过"线上支付—— AI 问诊"的场景深入，侧重增强用户对于医保码功能的依赖性；而京东通过"问诊——卖药"的线上打通，从而提升销售转化。
相比之下，字节的路径似乎还显得不够清晰。
由于入局医疗行业较晚，字节在 AI 医疗模型的细分场景上并没有深入，只存在一款单一的大模型，整体打法偏向"内容 + 流量 + 轻问诊"。
"小荷 AI 医生"虽然已经作为独立 APP 上线，但最核心的入口还是抖音渠道：通过用户在抖音页面搜索相关疾病——跳转小荷医典获得相关疾病的科普，再进一步跳转小荷 AI 医生进行相关咨询。
值得注意的是，抖音的核心定位是内容消费与流量分发平台，其用户心智被长期塑造为"娱乐、休闲、信息获取"）场景，而平台的商业逻辑高度依赖"内容种草 - 流量转化 - 商业变现"的营销闭环。简单来说，用户在抖音的核心诉求是"放松、刷内容"，而非"严肃医疗咨询"，平台属性与医疗服务的专业性需求存在天然张力。
再加上小荷 AI 医生中，并没有直接引入线上医药销售渠道，而字节的小荷健康也无法进入小荷 AI 医生的入口，品牌信任度不足、商业闭环未打通，进一步放大了用户对小荷 AI 医生的"营销化"联想。
对蚂蚁和京东而言，AI 医疗助手并非"从零开始的冒险"，而是基于既有生态优势的"顺势而为"：蚂蚁用"支付 + 数据 + 大模型"赋能医院数字化，京东用"供应链 + 药事服务 +AI "连接医院与用户，最终目标都是通过医院场景的穿透，将各自的支付、供应链上的核心能力与医疗服务深度绑定，形成别人抢不走的生态闭环。
这种布局既规避了传统医疗企业的硬件壁垒，又通过 B 端服务获取了数据、信任与政策支持，为 C 端医疗服务的商业化提供了坚实支撑，这正是互联网大厂在医疗领域"生态化竞争"的核心逻辑。
不可忽视的关键较量
一个现实的制约因素在于，医疗体系本身的复杂性极大限制了 AI 的通用性。
目前我国医疗行业科室划分明确，涵盖 12 个一级科室和 58 个二级科室，专业壁垒高、标准差异大，天然形成了数据孤岛。换句话说，AI 若想构建通用解决方案，不仅需要跨学科的数据训练支撑，还必须直面模型精度、推理能力及合规风险等多重考验。
因此，功能边界更清晰、标准化基础更扎实的 AI 医疗器械，一度成为 AI 在医疗领域率先落地的"突破口"。相比之下，AI 医疗助手虽具备更大的市场想象空间，但在用户信任、数据安全、算法泛化能力等方面仍存不少短板，很长时间以来并没有形成规模化的落地。
以医院场景为例，每家大型医院通常配备数十甚至上百个信息化系统，数据分散、系统割裂是常态，完成系统对接本身就需耗费大量资源、人力与时间。
而更大的问题在于，这些系统中的数据并非"开箱即用"——大量非结构化、非标准化、质量参差不齐的数据，必须先经过一轮复杂的数据治理与清洗，才能成为 AI 模型可用的"燃料"。
这也就意味着，在 AI 医疗助手的赛场上，本质上比拼的是各大厂商的大模型能力，其背后考验的核心炒股配资正规平台，是对于医院数据的获取和整理能力。从这个角度来看，未来面向全流程系统化的 AI 大模型服务，不仅能帮助厂商实现技术落地，更是为其提供第一手的医院数据，打造信息孤岛的关键环节，必然要成为各大厂商竞争的焦点。
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