當(dāng)大模型從技術(shù)奇點躍遷為產(chǎn)業(yè)基座，當(dāng)智能體從實驗室走進產(chǎn)線診室，人工智能的第三次浪潮正以前所未有的銳度重構(gòu)全球經(jīng)濟肌理。

中國在這場變革中展現(xiàn)出雙重稟賦：既是擁有超大規(guī)模應(yīng)用場景的試煉場，又在芯片突圍、算法開源等深水區(qū)發(fā)起攻堅。從單點技術(shù)破壁到生態(tài)級創(chuàng)新，從效率工具到新質(zhì)生產(chǎn)力引擎，一條具有東方特色的AI發(fā)展路徑正加速浮現(xiàn)。

7月26日，世界人工智能大會（Waic 2025）以“智能時代 同球共濟”為主題，匯聚了來自AI領(lǐng)域的科技巨頭、學(xué)術(shù)先鋒與政策制定者，而這場覆蓋技術(shù)、倫理、藝術(shù)的超級盛宴，昭示著AI已從“產(chǎn)業(yè)變量”進化為“文明常量”。

在這場關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)的盛會上，36氪不僅作為產(chǎn)業(yè)觀察者，更以產(chǎn)業(yè)連接者的角色深度參與，在展館中搭建了“氪星直播間”，以對話的形式，揭秘人工智能產(chǎn)業(yè)進階的底層邏輯。

在對談中，螞蟻集團副總裁、數(shù)字醫(yī)療健康事業(yè)部總經(jīng)理張俊杰表示： AI 時代的到來會給醫(yī)療行業(yè)換引擎，以前可能是汽車引擎，現(xiàn)在可能直接裝上飛機引擎，帶來非常大的生產(chǎn)力變化。以前十年更多通過互聯(lián)網(wǎng)、移動化讓用戶就醫(yī)更便捷，AI 的到來能夠在用戶普惠和生產(chǎn)力上發(fā)揮作用，另外在用戶體驗上也會有巨大升級。

以下為對談實錄，經(jīng)36氪編輯：

36kr：首先請您先介紹一下咱們公司的一個業(yè)務(wù)情況。

A：我來自螞蟻集團，負責(zé)數(shù)字醫(yī)療健康板塊。今年是我加入螞蟻集團的第 12 年，我們這個板塊主要分幾塊，一個是以前我們解決用戶在醫(yī)療的支付的便捷度的問題，有 8 億用戶在支付寶上激活使用醫(yī)保碼，最近也推出了商保碼，我們希望用戶在就醫(yī)、購藥這些環(huán)節(jié)的過程當(dāng)中，能夠更方便地使用我們各種各樣的支付工具。

第二個是支付寶醫(yī)療健康頻道，這個頻道上面有掛號、問診、購藥、口腔疫苗，包括醫(yī)美等等一站式服務(wù)。現(xiàn)在每年也有超過 8 億的用戶來醫(yī)療健康頻道用各種各樣的服務(wù)，這個服務(wù)中我們鏈接了全國將近 3600 家的公立的醫(yī)院。用戶在線下的就醫(yī)過程當(dāng)中也能夠很方便地去用我們的服務(wù)。

第三個是，從 23 年的時候開始，我們著重于去探索AI醫(yī)療這個板塊。我們希望給每個用戶一個 AI 健康管家，讓用戶能夠更方便，同時也能夠為機構(gòu)、醫(yī)院和醫(yī)生提供AI 助手的服務(wù)，讓醫(yī)生、包括基層醫(yī)生能夠用AI輔助他們的工作。

36kr：在人工智能或者 AI 技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)比較發(fā)達的現(xiàn)在，結(jié)合這些新的技術(shù)，螞蟻可以為用戶做到什么？可不可以舉一個特別具體的案例？

A：實際上，雖然互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療發(fā)展多年，但線下服務(wù)線上化過程中，用戶在整體體驗上我們總覺得還是不夠方便。比如，我如果作為一個用戶，我真實的體驗是今天哪里不舒服，肯定要在搜索引擎上搜一下，然后再找對應(yīng)的專科，或者對應(yīng)的醫(yī)生。然后到像好大夫這些平臺去找醫(yī)生，找完醫(yī)生之后，要到支付寶或者微信上找醫(yī)院掛號，看醫(yī)生之前實際上沒有更多交流機會，跟醫(yī)生交流幾分鐘就回家了。回家之后包括術(shù)后的健康管理服務(wù)，或者院外的隨訪服務(wù)，是沒有很好的工具幫到用戶的。另外在泛健康領(lǐng)域，用戶也很難在一個平臺靠譜地獲取到專業(yè)、權(quán)威、容易理解的醫(yī)學(xué)信息和健康管理建議。其實像我們剛剛前面講的，都是用戶的醫(yī)療需求，對于用戶來講，健康管理的服務(wù)需求更多，但是給到的很少。所以我們希望通過 AI 健康管家能夠把這些問題全部解決掉。

第一，你有任何問題，問完之后，AI 能夠很專業(yè)地解答。第二個，針對你的需求，我們不光是解答，還能夠有手有腳幫你把這些服務(wù)調(diào)用出來。比如說今天身體不舒服，AI多輪問答之后判斷出需要到線下去檢查，這個檢查得掛哪個科室，AQ就可以直接把最合適的醫(yī)院和醫(yī)生掛號入口調(diào)出來；比如說在上海異地就醫(yī)，需要做異地醫(yī)保備案，直接幫你做。這個服務(wù)的積累和 AI 的結(jié)合也是非常重要的。

第三個，實際上用戶對醫(yī)療的需求很多時候他自己都說不太出來，為什么我們叫健康管家？就是當(dāng)你提不出需求的時候，產(chǎn)品能夠主動給你提健康管理建議。所以我們在 AI 上面除了用戶主動提問，我們還跟醫(yī)院的健康檔案、穿戴設(shè)備，包括家用醫(yī)療器械去連接，我們做了非常多的努力，希望能夠給用戶提供真正的管家式服務(wù)。

36kr：所以在咱們落地這些技術(shù)或者是應(yīng)用的過程中，遇到了哪些技術(shù)性的難題或者工程性方面的難題？

A：難題還是非常大的，在醫(yī)療里面做任何的創(chuàng)新突破，第一個就是標(biāo)準(zhǔn)的問題。舉個例子，以前做醫(yī)保支付也是要不斷打磨形成標(biāo)準(zhǔn)，再把機構(gòu)和用戶連接起來，這個工作有很多打基礎(chǔ)的活。現(xiàn)在這個階段，我們在23年10月份就已經(jīng)推出了 “AI 健康管家”，到今年已經(jīng)有超過1億用戶使用了。這個過程當(dāng)中，我們與衛(wèi)健委、大醫(yī)院，還有包括很多頭部的醫(yī)生去做深度的合作非常非常重要。

AI一定是跟專業(yè)端深度合作才有可能更好地服務(wù)用戶。過程中除了標(biāo)準(zhǔn)問題，第二個就是怎么打磨 AI 能力，有權(quán)威的醫(yī)學(xué)知識體系，有醫(yī)學(xué)專家團隊共同標(biāo)注。第三個怎么讓 AI 的交付滿足用戶需求和預(yù)期，不只是給專業(yè)度，還要給到用戶對應(yīng)的情緒安撫和實實在在的幫助跟服務(wù)鏈接。這一方面是技術(shù)難題，另外一方面是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，包括行業(yè)壁壘比較高的數(shù)據(jù)和醫(yī)生資源合作，這些都是困難。但在醫(yī)療里面還有一個點，就是一旦把這些困難點一個一個突破的時候，會發(fā)現(xiàn)有無數(shù)的人在幫助我們一起把這件事情往前推一步，因為這件事情每往前走一步，帶來的意義和價值是非常巨大的。

36kr：所以在解決問題的過程中，對于用戶數(shù)據(jù)這類隱私，會不會有一些提前的安排？

A：數(shù)據(jù)和隱私安全，更多是在用的過程當(dāng)中，怎么確保用戶的數(shù)據(jù)安全得到切實保護。所以我們在 AI 和產(chǎn)品設(shè)計過程當(dāng)中，怎么保證用戶的健康檔案每一步關(guān)鍵環(huán)節(jié)都是用戶授權(quán)的，怎么保證在最小使用范圍內(nèi)，怎么保證用戶的信息安全不被泄露等等。一方面，我們做了大量技術(shù)工作，一方面，醫(yī)學(xué)倫理與安全建設(shè)方面，螞蟻也與業(yè)界一同研究制定參考路徑，將科技倫理原則融入技術(shù)研發(fā)的全鏈路，確保醫(yī)療健康大模型的安全、有效、合規(guī)應(yīng)用。

36kr：現(xiàn)在人對自己的身體狀況非常重視，健康意識不斷提升，包括國家的政策發(fā)面，對于咱們的產(chǎn)業(yè)發(fā)展也起到了一個很大的推動作用。

A：是的，醫(yī)療AI一定是醫(yī)政產(chǎn)學(xué)研深度合作才行。醫(yī)療行業(yè)的深度是非常深的，也許通用模型只是讓模型的聰明程度足夠，但是怎么讓它在醫(yī)療的嚴謹性、專業(yè)性，甚至包括多模態(tài)，包括專科一個一個的垂類，怎么能夠做得足夠扎實？這里面有非常多的政策難題和技術(shù)難題要一個個攻克。

從 23 年到現(xiàn)在，我們跟很多醫(yī)院和專家的合作，已經(jīng)達到了非常高的水準(zhǔn)。比如說我們跟上海仁濟醫(yī)院合作泌尿外科，前兩三個月評測，其實他的水平已經(jīng)超過了全科醫(yī)生，離副主任醫(yī)師的水平已經(jīng)非常近了。這樣一個垂類的 AI 模型，我們經(jīng)過兩年半將近三年的打造，一點一點跟醫(yī)院磨出來的。今天到這樣的水平，能夠為用戶提供專業(yè)的咨詢服務(wù)，甚至具備幫助一些基層醫(yī)生輔助診斷的能力。

我相信一個專科能這樣做，其他專科也能夠走得出來。一個典型案例，杭州七院的毛洪京院長，他是精神睡眠專家，全國非常頭部的專家，很牛，以前線下掛他的號排隊至少要一個月左右，但他每個月只能看 600 多位病人。

其實毛院長也想花多一些時間跟患者交流，但上了 AI 智能體之后，現(xiàn)在累計服務(wù)了 400 多萬患者。AI智能體每天超過 3 萬人，超過 11 萬人次交流，過程中AI智能體的水平會越來越高，同時能夠做分級，90% 以上都是簡單咨詢，比較復(fù)雜的可以通過線上互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院和線下醫(yī)院就診幫助患者，把寶貴的醫(yī)療資源給到真正需要的人，同時也能把用戶咨詢同步到醫(yī)生工作臺，提升醫(yī)生的患者患者效率。

所以我們覺得 AI 時代的到來會給醫(yī)療行業(yè)換引擎，以前可能是汽車引擎，現(xiàn)在可能直接裝上飛機引擎，帶來非常大的生產(chǎn)力變化。以前十年更多通過互聯(lián)網(wǎng)、移動化讓用戶就醫(yī)更便捷，AI 的到來能夠在用戶普惠和生產(chǎn)力上發(fā)揮作用，另外在用戶體驗上也會有巨大升級。

過去兩到三年做出來之后，已經(jīng)看到非常大的成效，包括從去年 10 月到現(xiàn)在不到一年的時間，已經(jīng)有將近 1 億的用戶使用過我們的 AI 健康管家，獨立 APP 推出來之后，40~60 歲的中老年用戶使用頻次非常高，證明他們是業(yè)務(wù)的剛需群體，需求非常迫切。

特別針對三五線城市，低線城市很難有北上廣這樣的醫(yī)療資源，但是今天我們的 AI都能夠很好地幫助他們。當(dāng)然過程中努力的方向還很多，所以我們覺得醫(yī)療加 AI 應(yīng)該是 AI 垂直行業(yè)當(dāng)中皇冠上的明珠，因為社會價值非常大，值得長期投入和打磨。

36kr：如果剛畢業(yè)的醫(yī)學(xué)生是1，毛院長那樣的頂級醫(yī)學(xué)專家是10，您認為大模型現(xiàn)在能夠達到幾分的水準(zhǔn)？

A：怎么科學(xué)、權(quán)威地評測一個模型的能力，也需要行業(yè)要一起定義。我先講兩個方面，第一個是體感，比如毛院長每年會給自己的 AI 打分，跟自己的診斷水平比。第一年他打的是 20 分，第二年打的就是 80 分，成長速度非常快，包括仁濟醫(yī)院泌尿外科的模型，已經(jīng)超過普通標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)模型，超過全科醫(yī)生，跟副主任醫(yī)師水平差不多。

另一方面，怎么有權(quán)威科學(xué)的醫(yī)學(xué)大模型評價標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要，所以我們在衛(wèi)健委指導(dǎo)下，浙江這邊也有一些醫(yī)學(xué)人工智能的工作，在國家相關(guān)部委和部門指導(dǎo)下，我們也在積極參與推進標(biāo)準(zhǔn)工作。

比如除了基礎(chǔ)模型在大語言模型上的能力，對話能力，醫(yī)學(xué)考試能力上，大家水平已經(jīng)比較高，但在醫(yī)學(xué)推理、多模態(tài)、專科模型上，怎么有權(quán)威評價標(biāo)準(zhǔn)非常重要。

在信通院指導(dǎo)下，我們發(fā)布的醫(yī)學(xué)醫(yī)生智能體分級標(biāo)準(zhǔn)，有點像自動駕駛從 L0 到 L5，未來全科醫(yī)生智能體也會有分級標(biāo)準(zhǔn)。專科的影像、多模態(tài)垂直系類醫(yī)療模型都應(yīng)該有自己的評測標(biāo)準(zhǔn)，有了指明方向的標(biāo)準(zhǔn)，業(yè)內(nèi)公司都能獲益。

36kr：我們都知道螞蟻的技術(shù)確實領(lǐng)先，但最大優(yōu)勢并非技術(shù)本身，而是技術(shù)和自己生態(tài)的融合。您認為在醫(yī)療板塊，整個生態(tài)融合方面最大的困難點，或者融合以后最大的好處是什么？

A：我們一直保持開放的態(tài)度，螞蟻不是第一天做醫(yī)療健康，從最難的事情開始做，從用戶最有需求的方面去做，從2014 年推第一筆線上支付，到第一張電子社保卡，第一張醫(yī)保電子憑證，一個醫(yī)療健康頻道，到今天，從一個獨立App繼續(xù)往前走。

第二我們覺得用戶的信任非常重要，我們非常珍惜用戶的信任，以前安靜地扮演工具、助手角色，用戶用得順手，沒有過多打擾和干擾，希望 AI 時代到來后，秉持初心，為用戶醫(yī)療健康帶來微小美好的改變。

生態(tài)合作上，做 AI 時第一天就跟政府、醫(yī)生、醫(yī)療機構(gòu)、學(xué)校高校深度合作，因為醫(yī)療一定是政產(chǎn)學(xué)研密不可分，要協(xié)作，AI 不是對手，是做好技術(shù)底層支撐。比如 AI 在醫(yī)療領(lǐng)域進入深水區(qū)后，跟硬件連接，跟垂直專科深入合作，有一堆合作伙伴，需要攜手同行。

生態(tài)上、服務(wù)積累上、用戶信任積累上，螞蟻前面 11 年在醫(yī)療健康行業(yè)做了很多，能在 AI 時代得到很好應(yīng)用和發(fā)揮。挑戰(zhàn)也有很多，比如用戶數(shù)據(jù)隱私安全標(biāo)準(zhǔn)，如何在用戶和醫(yī)生需要的地方，用適合場景的方式出現(xiàn)，硬件跟 AI 結(jié)合等等，都是行業(yè)共同面臨的挑戰(zhàn)，我們也正在努力攻克。