核心观点 - AI技术在健康领域的垂直落地关键在于解决用户核心痛点并形成技术壁垒 [4][9] - 用户对AI产品的接受度提高但选择更加理性，同质化竞争中需突出场景化需求满足能力 [2][8] - 公司通过1.68亿注册用户生态和医疗专业数据构建差异化优势 [5][6] - 大健康领域存在AI驱动的个性化健康管理及保险定制化新机遇 [16][17] AI技术发展现状 - 近两年AI技术成熟度显著提升，模型能力在幻觉/推理等方面快速改进 [7][8] - 垂直领域小模型爆发式增长，可低成本补足自研模型非核心能力空白 [8] - OpenAI的o1和DeepSeek模型引领新发展趋势 [8] 用户行为变化 - 用户尝试AI产品的动机从"有趣"转向"有效解决核心需求" [2][4] - 产品需验证三大要素：场景需求匹配度/技术壁垒/痛点解决深度 [4][9] - 医生用户更关注AI生成内容的专业性而非形式（如67万条科普内容沉淀） [5][12] 公司差异化实践 - AIcare平台以Dr.GPT健康基座大模型为核心，整合数万名医疗伙伴及百家保险机构资源 [2][5] - AI PPT产品聚焦医生群体，专业内容生成能力形成飞轮效应 [5][6] - 科普视频工具链实现从脚本生成到智能剪辑的全流程AI赋能，降低医生创作门槛 [12][13] 产品方法论 - 维持用户粘性的三大关键：核心痛点解决/数据-场景飞轮效应/AI与关键业务链融合 [10][11] - 需求挖掘依赖深度用户接触，十年来积累的医患痛点认知支撑快速迭代 [13][14] - MVP验证后通过用户反馈持续优化产品匹配度 [14] 行业机遇方向 - 健康科普/健康管理/临床研究存在技术革新空间 [16] - AI+可穿戴设备实现动态健康监测与风险预警，支撑千人千价保险产品定制 [17][18] - 健康服务与保险保障的协同体系构建新商业机会 [18]