文章核心观点 - AI医疗正从科研试点阶段进入被纳入公共医疗能力体系的规划层面，其商业化成功的关键在于能否构建高频、刚性的场景，积累大量用户并促使用户主动上传连续健康数据，从而形成正向循环[3][7][14] - 蚂蚁阿福月活用户超1500万，成为国内首个月活破千万的健康管理类AI应用，其成功验证了消费端长期健康管理的可行性，并标志着C端AI医疗商业化的起点[3] - 当前中国AI医疗领域的竞争资格由三类筹码决定：高频入口与触达能力、医疗服务与履约闭环、体系侧数据与合规合作能力，玩家据此分为互联网平台型、内容与流量生态型、医疗垂直技术公司三类[11][12] - AI医疗2C可行的落地路径主要有两条：一是合规授权导入既往健康数据，再由C端交互延展时间维度；二是完全依赖C端长期交互，自然堆出连续时间序列[16][19][20] 为什么是现在：从试点条件走向系统条件 - 政策方向持续明确，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出在医疗健康场景加快AI落地，探索建设人人可享的居民健康助手，AI医疗已进入被纳入公共医疗能力体系的规划层面[8] - 宏观基础条件正在补齐，电子病历规范化、区域健康信息平台和医保系统覆盖率持续提升，使医疗数据在制度上更结构化、更可对接，为医疗AI的长期运行提供基础[8] - 医疗大模型出现实质性进展，国内多家厂商推出面向医疗场景的垂直大模型并进入真实应用测试阶段，在专业约束、多轮理解和医学语言建模上已明显优于通用模型[9] - 刚性场景正在成片出现，人口老龄化、慢病负担上升与健康意识增强使健康管理从可选消费变成日常必需，体检报告解读、慢病管理等高频、决策压力强的场景为AI持续管理和连续健康数据沉淀提供土壤[9] 谁能坐上牌桌：三类筹码决定资格 - 互联网平台型玩家的目标是打造新的健康入口并导向支付与服务闭环，例如京东健康围绕“京医千询”迭代问诊与药事履约闭环，腾讯健康依托混元体系布局健康管理助手，百度通过“灵医”开放平台输出多模态能力[11] - 内容与流量生态型玩家的筹码是强分发能力，但短板在于医疗信任与闭环，例如字节的“小荷AI医生”覆盖问诊与报告解读，其上限取决于能否将流量转化为长期、严肃的医疗服务关系[12] - 医疗垂直技术公司的强项是更深的专业供给与场景理解，通常从单环节切入并绑定可量化指标，如医学影像AI、AI辅助诊断、AI医疗器械等，更容易做出可付费结果但增长多为纵深型且更倾向2B[12] 从工具到健康入口：阿福踩中三层结构并形成回路 - 第一层是切入高频且刚性的健康场景，如症状初判、体检报告解读、指标异常风险判断，这些场景出现频率高且决策具有刚性，无法长期“放着不管”，使交互从单轮问答自然延展为连续使用[14] - 第二层是通过高频曝光和低门槛触达积累大量用户形成规模效应，阿福每天回答超过500万个健康提问，且超过一半用户来自三线及以下城市，用户规模扩张强化了刚性场景价值，使产品转向日常健康入口[14] - 第三层是设计用户主动上传数据的机制，依托支付宝体系通过授权一键导入就诊记录和体检数据，并通过健康小日记、可穿戴设备自动采集生理指标，使健康数据持续放置在同一时间轴上，从静态描述变为可追踪过程[15] 从单点问答到长期交互：哪些AI医疗2C真正有解 - 第一条路径是合规授权导入既往健康数据，再由C端交互延展时间维度，适用于高度依赖历史基线与趋势判断的场景，如体检指标跨期对比、慢性疾病管理、就医链路组织，核心壁垒在于稳定的身份体系、授权能力与合规治理[16][19] - 第二条路径是完全依赖C端长期交互自然堆出连续时间序列，适用于即使没有历史就诊信息用户也愿意反复记录的场景，如体重管理、睡眠压力状态管理、女性生理周期管理、慢性症状自我监测，对产品设计要求极高，需将单次问答改造成连续追问、记录与复盘的闭环[16][20]