AI医疗的繁荣之下，投资人仍在探究企业的商业底色 编｜王小 一轮轮的寒潮不断将气温拉低，2025年慢慢走进尾声，此前传出年内有望启动IPO(首次公开募股)的两家医疗科技企业——丁香园和医联，似 乎凝滞了。 医联相关负责人对《财经》表示，目前没有具体信息可以披露。丁香园未予回应。 文｜《财经》记者 辛颖 同赛道的微医控股（下称"微医"）在9月底更新招股说明书，冲击港交所，正在焦灼地等待结果。 互联网卖药越来越火热，"互联网医疗"却还是在资本市场溅不起水花。微医、丁香园、医联不约而同转向了一个热度更高的赛道——AI医疗。 "AI医疗的热度，在项目路演现场就能感受到。"一位专注港股IPO业务人士介绍，像互联网医疗企业，如果有一些创新的AI技术与业务融合， 肯定是更投资人欢迎。 港股市场目前整体情况较好，IPO发行有很多是超额认购。冠上AI医疗概念的健康160、健康之路、方舟健客，近一年已陆续在港股挂牌上 市。 微医、微脉、镁信健康等也纷纷向港交所递表排队中。这些互联网医疗赛道曾经的战友们，虽然主攻的方向已经截然不同，不约而同开始努力 凸显自己的AI实力，奔向香港。 借AI押注IPO 微医，已经脱胎成一家AI医疗企业 ...

Meta AI绩效考核与工具应用 - Meta将从2026年起正式将"AI驱动的影响"纳入员工绩效核心指标 考核员工利用AI提升工作成果及团队生产力[1] - 公司推出"Level Up"闯关游戏项目和AI绩效助手工具 鼓励员工尽可能多使用内部AI聊天机器人Metamate[1] - Meta允许部分求职者在编码面试中使用AI助手 认为这更能代表真实开发环境[1] 谷歌NotebookLM多模态功能升级 - 谷歌NotebookLM于11月15日新增图像数据源功能 支持自动完成OCR光学字符识别和语义解析[2] - 底层多模态模型能分辨手写与印刷区域 提取表格结构 并与用户已有的文本 音频 视频笔记自动关联[2] - 功能上线48小时内教育账号上传图像量突破50万页环比增加340% 谷歌计划明年集成AR眼镜实时拍摄接口[2] 阿里千问APP公测与场景覆盖 - 千问APP公测版正式上线 底座是Qwen3模型 提供All in One入口让用户免费体验整套AI能力[3] - 该应用将陆续覆盖办公 地图 健康 购物等多个生活场景 让AI成为日常伙伴[3] - 千问将持续进化并上线Qwen最新模型 目前已在国内各大应用商店上线可搜索下载[3] 智谱GLM Coding Plan产品与市场表现 - 智谱"GLM Coding Plan·特供版"优惠包月套餐上线 在新人首购5折基础上再叠加额外8折 每月最低仅16元[4] - 基于旗舰模型GLM-4.6驱动 在LMArena百万开发者评测中与Claude Sonnet 4.5 GPT-5并列全球第一 支持200K超长上下文[4] - 已官方适配Claude Code Cline Roo Code等10+主流AI编程工具 多家美国科技公司如Cerebras Vercel已采用GLM-4.6[4] 小米智能家居AI解决方案 - 小米推出首个"大模型+智能家居"解决方案Miloco 以米家摄像头为视觉信息源 自研大语言模型MiMo-VL-Miloco-7B为核心[5] - 用户可通过自然语言与智能家居系统对话沟通 系统自动完成家庭生活中的各类智能需求和规则[5] - 小米AIoT平台已连接IoT设备数近10亿台 Miloco通过标准化MCP协议实现米家生态与Home Assistant生态打通[5] MiroMind开源模型技术突破 - MiroMind推出开源智能体基座模型MiroThinker v1.0 提出全新"深度交互Scaling"维度 支持256K上下文和600轮工具调用[6] - 在BrowseComp测试中准确率达47.1%逼近OpenAI DeepResearch的51.5% 中文任务BrowseComp-ZH超越DeepSeek-v3.2达7.7个百分点[6] - 采用彻底开源架构开放所有模型权重 工具链和交互框架 72B版本逼近甚至超越OpenAI DeepResearch[6] 医疗AI模型临床应用成果 - 未来医生AI工作室核心模型MedGPT在32位国内顶尖临床专家组织的多模型实战测评中击败GPT-5等国际前沿大模型[7] - 推出临床决策AI助手和患者随访AI助手两款产品 分别在诊中提供决策辅助 在诊后支撑患者随访实现慢病管理[7] - 已被数十位全国学科主委纳入日常使用 被专家一致认为是AI赋能基层医疗的"最佳实践"[7] 世界模型理论与应用发展 - 李飞飞直言AGI"更像营销术语而非科学术语" 强调当前AI最大短板是缺乏空间智能这种三维世界导航操控能力[8] - 阐述世界模型三个核心能力:生成性 多模态和交互性 认为仅靠数据和算力无法让机器人真正成熟[8] - World Labs发布全球首个大型世界模型产品Marble 在影视制作 游戏开发等领域获得广泛应用 创作时间缩短40倍[8]

政策背景与行业痛点 - 基层医生工作负荷高，病种繁杂且节奏快，缺乏时间进行查文献、请会诊等操作[1][2] - 慢病患者增多导致随访任务日益繁重，诊室外工作难以应付[3] - 国家卫健委发布《促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，将"人工智能+基层应用"列为八大重点方向之首[4] - 政策目标为到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖[5] 未来医生AI工作室核心优势 - 其核心模型MedGPT在由32位顶尖临床专家组织的多模型临床实战测评中，击败OpenAI-o3、DeepSeek-R1等国际前沿模型，夺得临床"安全"与"有效性"评测全球第一[13] - 测评基于2069道从真实病历中整理的开放式问题，MedGPT总分第一，领先第二名15.3%，安全性得分比全部模型平均水平高出近70%[16][17] - 模型底层架构围绕临床推理、安全可控、循证链可追溯打造，目标为每一句话都安全、可验证、能复盘，与通用大模型根据概率生成内容的路线完全不同[19] 临床决策AI助手功能特点 - 专为诊中环节设计，充当医生的"智能参谋"，帮助在高强度工作中快速厘清风险点、用药安全及遗漏关键[23][24][25] - 工作方式贴合临床实际：支持口语输入、思考过程可视化、自动梳理症状链与风险点、只引用高等级医学证据并附证据卡[26] - 在典型疑难病例盲评中，于所有临床决策维度上均优于GPT-5和OpenEvidence[30][31] - 多位专家反馈其能帮助医生更快看到风险点，理清复杂病例，让基层医生也能像专家那样看病例[29][34] 患者随访AI助手功能特点 - 专为诊后慢病管理设计，能自动提醒患者复查、记录症状、调整生活方式，并对普通健康咨询即时答复[44][48] - 当出现药物调整、症状加重等医疗问题时会自动上浮医生确认，并能识别"胸闷""头晕"等高危词进行风险预警[48] - 社区医生及大医院专家反馈其能帮助关注已出院但仍需管理的患者，让随访更省心，实现"看得更远"[45][46][47] 产品设计理念与市场认可 - 产品设计坚持"人机协同"哲学，医生是所有诊疗行为的核心，AI仅提供思路提示、证据索引和风险提示，医生掌握最终判断权[62][63] - 通过可回溯、可解释、可预警三层设计，精准击中医生对安全性、可控性的需求，提供三重安全感[59][60][64] - 已被数十位全国学科主委纳入日常使用，被临床主委专家们一致认为是AI赋能基层医疗的"最佳实践"[67][68][74]

部委政策导向 - 国务院办公厅提出加快场景培育和开放以推动新技术、新产品、新业态产业化应用，强调场景是连接技术和产业的重要载体 [1] - 工信部部署制造业中试平台建设，目标到2027年底基本建立现代化中试平台体系并初步形成全国制造业中试服务网络 [1] - 工信部启动2025年人工智能产业及赋能新型工业化创新任务揭榜挂帅工作，聚焦人工智能产业发展底座及"人工智能+制造"等重点方向 [1] 教育科技融合 - 教育部等七部门鼓励在科技教育中探索"双师课堂"和基于元宇宙虚拟实验室的"未来课堂" [2] - 课程资源将紧密围绕人工智能及量子信息等科技前沿领域，并加强前沿科技成果向课程教学资源转化 [2] 数据基础设施与物流 - 国家发展改革委等十部门推动物流数据开放互联，发布我国首张物流公共数据共享开放清单，十大类物流数据将向社会共享开放 [3] 地方数字化实践 - 江苏省政府支持利用人工智能、大数据、数字孪生等技术为体育赛事活动提供全链条场景创新，并建立赛事经济与体育消费大数据平台 [4] - 广东省文化和旅游厅征集智慧旅游优质项目，范围涵盖元宇宙沉浸式体验新空间及5G+AR直播等新一代信息技术在文旅场所的创新应用 [5][6] 行业应用与赛事 - "人工智能未来设计大赛・2025文旅应用赛"全国总决赛有49个优秀作品晋级，展示AI在文旅领域的创意应用 [7] - 小象智合展示AI时代包装产业从设计到交付的一站式服务新模式、新业态 [8] - 零克云参与北京1ms城市算力网存算分离拉远推理现网试验，在50km全光链路上部署政务客服智能体 [8] 前沿技术突破 - Neuralink脑机接口技术已植入12人累计使用超2000天，患者能力显著提升并计划进行首次升级或双芯片植入 [9] - 中国医疗AI模型MedGPT在引入"安全性"与"有效性"双轨评价体系的测评中以总分0.895的成绩位列第一 [10] 技术融合与产业洞察 - 张荣院士指出AI深度赋能将推动Micro-LED技术发展与生产效率新突破，而Micro-LED成熟也将反哺AI技术 [11] - 焦李成院士认为下一代遥感系统将演化为具备理解、推理与生成能力的智能体，实现从数据到决策的协同学习建模 [12][13] - 李飞飞提出空间智能将定义AI下一个十年发展方向，需构建超越大模型的世界模型 [14] 技术应用案例 - DeepMind开发的AI模型以80%概率提前3天锁定5级飓风"梅利莎"的路径和强度，今年首次被美国国家飓风中心使用 [15] - 华为云推出Versatile智能体平台与CloudDevice云终端协同，致力于解决大模型行业落地面临的开发门槛高、场景碎片化等痛点 [16]

政策导向与行业现状 - 国家卫健委发文将“人工智能+基层应用”定为未来五年核心目标，目标是到2030年实现基层诊疗智能辅助应用基本全覆盖[4][5] - 政策热度与现实存在“倒挂”，尽管GPT浪潮下大城市三甲医院争相部署AI，但占比高达95%的基层医疗机构和医生仍游离在外，至少八成以上基层医生不会使用AI[7] 医疗AI的核心要求 - 临床专家一致认为，能真正帮到基层的AI必须满足两点：安全有效、人机协同[2][13] - 医疗AI的第一性原理不是聪明而是安全，技术的迭代应以临床价值为衡量标准，以患者安全为底线[11][12] MedGPT模型的安全性与有效性 - MedGPT在由26个专科、32位临床专家制定的评估中，使用2069个真实病例场景进行测试，在安全性和有效性上力压5大全球主流模型[12] - 具体得分显示，MedGPT安全性得分高达0.912，比第二名高出近20个百分点，有效性得分为0.861，远高于其他模型，在危重病识别等高风险指标上表现接近满分[16][17] 临床决策AI助手产品价值 - 该产品针对基层医生信息不全、经验不足的痛点，能快速调取高等级医学证据和“专家智能体”给出结构化决策报告[23] - 在临床实战评测中，该产品在8大维度（如多病共存、用药相互作用等）全面优于美国选手GPT-5和OpenEvidence[27][28] - 产品提供“安全卡”与“证据卡”，所有证据均来自高等级文献并标注指南来源，让基层医生决策更自信[25] 患者随访AI助手市场机遇 - 研究显示超过91.2%的医护人员认为诊后管理至关重要，但受限于人力仅44%的机构能开展定期随访，超过半数患者处于“失管”状态，存在系统性短板[33] - 该产品能7x24小时工作，承接院外随访工作，内置“专家智能体”将上级医院经验沉淀为数字化方案，提升基层管理效率和质量[35][38] 公司产品定位与竞争优势 - 公司产品基于独有的MedGPT临床认知决策系统，并与临床专家深度共创，人机协作模式是其灵魂所在[40] - 产品被数十位学科主委信任，被认为是AI赋能基层的“最佳实践”，其底层逻辑是AI作为超级助手而非取代医生[39][41][44]

医疗AI临床能力的现状与挑战 - 通用大模型在标准化医学考试中表现优异，但在真实临床场景中暴露出推理幻觉、诊断不当、治疗方案欠妥等问题[2] - 现实医疗实践是高度个体化、动态演变的复杂系统，容错率极低，与标准化考试的固定答案模式存在巨大落差[2] - OpenAI已更新政策，禁止ChatGPT在解读医学影像、协助医疗诊断等高价值应用领域提供服务，反映行业对介入严肃领域的审慎态度[2] 临床适用性新标准CSEDB - 由32位来自北京协和医院等23家医院的一线临床专家共同制定全球首个评估医疗AI临床适用性的"临床安全-有效性双轨基准"[10] - 新标准打破"标准问-标准答"静态模式，构建2069个开放式问答条目，覆盖26个临床专科，高度贴近真实病例推演[12] - 首次引入风险分级机制，按临床风险等级进行1-5分加权打分，5分代表"潜在致命后果"，将模型评分与实际医疗后果直接绑定[14][15] - 评估维度涵盖危急重症状识别、药物剂量计算错误等30项核心指标，全面对照真实临床工作的判断难题与决策压力[11] 中国模型MedGPT的卓越表现 - MedGPT在CSEDB测评中以总分0.895的成绩位列第一，领先第二名超过15个百分点[19][22] - 该模型是唯一在安全性评分上超过有效性的模型，安全性评分突破0.9，展现罕见的"谨慎"特质[22][24] - 在"致命药物相互作用"等权重为5的高风险场景中几乎全线达标，而其他通用大模型在这些维度得分普遍不足0.6[26] - 早在2023年与四川大学华西医院主治医师的临床实验中，就取得了与三甲医院主治医生96%一致性的结果[29] 技术实现与平台应用 - MedGPT采用三层认知系统技术架构，是全球第一个经验证具备临床诊疗能力的医疗大模型[53] - 基于MedGPT推出的"未来医生"平台实现L3级别人机协作，大部分标准化诊疗场景可授权AI处理，危急重场景由医生接管决策[38] - 平台每周有超过一万名医生交互，沉淀两万条诊疗反馈，推动模型每月准确率提升1.2%-1.5%，形成"反馈即迭代"的飞轮机制[31][32] - 已汇聚超过50位中华医学会主委级顶尖医学专家参与模型训练与人机协同方案设定[44] 行业影响与未来愿景 - 医疗AI从"模拟医生语言"向"参与临床级医生推理"质变跃迁，是行业不再纸上谈兵的关键标志[32] - 通过AI"复制医生"模式将稀缺临床经验变成可规模化能力，创造新的医疗资源而非简单搬运既有资源[34][45] - 研发理念聚焦"继绝学"和"开太平"两大目标，即复制顶尖医生能力并为绝症提供突破性治疗思路[48][49][50] - CSEDB标准将向全行业开放，任何机构都可基于此标准对自身模型进行评估与优化，推动行业走向成熟[54][55]

行业政策与宏观趋势 - 国家政策推动人工智能在卫生健康领域的应用，国务院意见提出探索推广高水平居民健康助手，卫健委等联合发布行业应用场景参考指引 [1] - 政策聚焦人工智能与医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展、医学教学科研相结合的四大领域 [1] - 自今年2月起，全国已有几百家医疗机构部署了国产大模型，应用实现从单点突破到全流程覆盖的转变 [1] 行业核心挑战与AI定位 - 医疗服务领域长期存在“不可能三角”难题，即优质、便宜、可及的医疗服务不能同时满足 [1] - 制约行业发展的核心问题是优质医生服务时间的供给少 [2] - 人工智能技术被视为实现优质医生服务规模化、推动医疗普惠的关键工具 [1] - 智能系统仅能作为辅助工具，不建议未来直接让AI医生面对患者，诊疗建议必须经过临床医生严格复核 [4] 技术路径与模型架构 - 医疗大模型需解决可靠性问题，关键挑战在于抑制大语言模型的“幻觉现象” [2] - 医联集团自研的MedGPT采用快慢双系统架构，快系统负责交互理解，慢系统利用RAG技术基于知识图谱和专家共识进行校验调整 [2] - 模型训练核心是构建小飞轮与大飞轮的相互作用，小飞轮输入医学“金科玉律”，大飞轮学习专家临床经验以提升底层能力 [3] 专家经验整合与应用模式 - 提炼专家不成文的临床经验是训练医疗大模型中最难攻克的环节 [3] - 公司与40多位中华医学会主委、副主委级专家共研智能体，通过专家“蒸馏”方式将实战经验沉淀至模型 [3] - 训练方式包括专家每日对至少1个以上真实患者病例给予额外建议，专家需深度参与模型开发与迭代 [3] - 医生智能体可提高专家工作效率，实现专家服务规模化，例如帮助患者选择合适的科室、提炼关键病情信息 [3]

医联集团"未来医生"服务推出 - 公司推出"未来医生"权威专家在线问诊免费医疗服务，依托MedGPT大模型技术，实现权威专家资源与大模型技术深度融合 [1] - 服务突破性解决医疗资源不均、优质服务难及等行业痛点，重构医疗服务模式 [1] MedGPT技术突破 - MedGPT是国内首个获批用于疾病诊断与治疗建议的生成式垂直医疗大模型，历经6年模拟实验与3年人机协作磨合 [2] - 首创"快慢双系统"架构：快系统实现即时响应，慢系统进行严谨诊断推理，有效抑制AI"幻觉"问题 [2] - 2023年临床一致性实验显示与华西医院三甲主治医师达成96%匹配度，远超行业平均水平 [2] 人机协同运营模式 - AI作为"超级助手"完成结构化信息收集和智能分诊，专家团队掌握最终决策权并进行方案审核 [3] - 100余位国家级学术委员会主委、副主委级专家已入驻平台，通过"专家智能分身"系统实现经验规模化复制 [3] - 模式降低运营成本使服务永久免费，已覆盖27个科室，服务超2000万用户 [3] 医疗服务普惠化 - 平台突破地域限制，让偏远地区患者即时连接顶级专家，建立急危重症"红色预警"联动机制 [4] - 已覆盖25000种疾病，未来将探索基层医疗协作和慢病管理领域 [4]