醫(yī)療AI兌現(xiàn)時刻，最大受益者為什么是訊飛醫(yī)療？

本文系基于公開資料撰寫，僅作為信息交流之用，不構(gòu)成任何投資建議

最近半年，醫(yī)療AI賽道的溫度，已經(jīng)不需要研報來證明了。

5月29日，國家衛(wèi)健委發(fā)布通知，要求加強基層醫(yī)療的數(shù)智化賦能，明確探索AI輔助診斷、處方前置審核等技術(shù)。往前翻，年初六部門印發(fā)疾控強基方案要求推進“人工智能+”行動，再往前，“健康中國2030”、五部委“人工智能+醫(yī)療衛(wèi)生”實施意見、AI輔助診斷納入醫(yī)保乙類目錄——政策鏈條從頂層設(shè)計一路穿透到基層落地，節(jié)奏越來越密。

市場也在跟著升溫。企查查數(shù)據(jù)顯示，2025年國內(nèi)AI醫(yī)療企業(yè)注冊量達2.48萬家，同比增長22.38%，創(chuàng)下近十年新高。阿里、字節(jié)、百度等頭部玩家相繼推出AI醫(yī)療產(chǎn)品，賽道繁榮度肉眼可見。

無論從政策定調(diào)、支付路徑還是企業(yè)參與度來看，醫(yī)療AI已經(jīng)告別了“會不會來”的討論階段，進入了“誰能真正兌現(xiàn)”的驗證期。

在這個窗口期，訊飛醫(yī)療交出的成績單尤其驚艷。2025年各項業(yè)務(wù)增速迅猛（見下圖）不遑多說，最新發(fā)布的星火醫(yī)療大模型V3.5，更是在醫(yī)療知識問答、診斷治療推薦、文書生成、多模態(tài)交互等關(guān)鍵任務(wù)上，能力均顯著超越GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro和Qwen3.7-Max。就在6月8日，上海人工智能實驗室MedBench智能體評測中，綜合得分98.9登頂。

為什么在這輪確定性兌現(xiàn)中，訊飛醫(yī)療會成為最大受益者？它脫穎而出的底層優(yōu)勢到底是什么？

01

數(shù)據(jù)飛輪：無法復制的底層資產(chǎn)

去年2月，Gartner發(fā)布了AI-ready在數(shù)據(jù)層面的調(diào)研報告，Gartner認為，在算法模型相對成熟的前提下，仍有60%的項目并沒有做好充分的數(shù)據(jù)準備，最終會導致行業(yè)AI化腳步變慢。

在醫(yī)療垂直領(lǐng)域，高質(zhì)量數(shù)據(jù)語料的匱乏尤其嚴重。問題集中體現(xiàn)在三個方面：

其一，醫(yī)療數(shù)據(jù)呈現(xiàn)“量質(zhì)雙缺”，數(shù)量不足且質(zhì)量參差不齊，大量病歷、影像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存在缺失與錄入錯誤。

其二，“孤島效應(yīng)”顯著，不同醫(yī)療體系、甚至同一體系內(nèi)不同科室的數(shù)據(jù)系統(tǒng)往往互不相通，標準化缺失導致數(shù)據(jù)編碼和字段命名混亂，大模型難以直接讀取和整合。

其三，專業(yè)標注成本極高且“數(shù)據(jù)來源單一”，醫(yī)學標注需要臨床專家深度參與，成本高、周期長，同時數(shù)據(jù)來源集中于大城市大醫(yī)院，導致模型在基層醫(yī)療機構(gòu)或面對不同人群時泛化能力不足。

醫(yī)療 AI 的數(shù)據(jù)困境并非新命題。去年下半年川觀智庫就明確指出，醫(yī)療模型在學習階段面臨“數(shù)據(jù)貧瘠與知識鴻溝”；今年行業(yè)普遍熱議的數(shù)據(jù) “量質(zhì)雙缺”，進一步印證了這一核心難題始終懸而未決。

這些行業(yè)普遍性難題，恰好是訊飛醫(yī)療的壁壘所在：

受益于進入行業(yè)早、渠道覆蓋深，在數(shù)據(jù)覆蓋面上，面向基層的智醫(yī)助理已覆蓋全國31個省市超800個區(qū)縣、超7.7萬家基層醫(yī)療機構(gòu)。B端面向超600家等級醫(yī)院，推出覆蓋診前、診中、診后的系列AI產(chǎn)品。影像云平臺累計超1.6億例影像數(shù)據(jù)，并已將體系復制至全國多個省份。

而在行業(yè)普遍卡殼的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通與標準化治理等核心環(huán)節(jié)，訊飛醫(yī)療同樣具備體系化的解決能力。

更關(guān)鍵的是，訊飛醫(yī)療率先打通了基層醫(yī)療機構(gòu) - 等級醫(yī)院 - 居民健康管理三級數(shù)據(jù)鏈路，打破了長期存在的跨層級數(shù)據(jù)壁壘，為每一位用戶構(gòu)建起全生命周期的動態(tài)健康畫像。這種跨場景、多源異構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)的深度互通整合能力，是競爭對手短期內(nèi)都無法復制的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。

得益于此，星火醫(yī)療大模型依托16億人次脫敏醫(yī)療語音數(shù)據(jù)、12億次真實脫敏診療數(shù)據(jù)，疊加平臺每日新增的超220萬份語音、影像、病歷類真實醫(yī)療數(shù)據(jù)，正加速形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的馬太效應(yīng)。

最新推出的星火醫(yī)療大模型V3.5在醫(yī)療知識問答、語言理解、診斷治療推薦、文書生成、多模態(tài)交互等關(guān)鍵任務(wù)上，能力均顯著超越GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro和Qwen3.7-Max。

在6月8日上海人工智能實驗室MedBench智能體評測中，星火醫(yī)療大模型以綜合得分98.9的成績登頂，醫(yī)療場景感知與交互、醫(yī)療多智能體協(xié)作、醫(yī)療安全倫理與合規(guī)等多項核心能力位居第一。

就好比Coding能力強的Anthropic，通用能力強的ChatGPT，行業(yè)底層邏輯是相通的：模型能力決定應(yīng)用上限，性能越強可落地的場景空間就越大。持續(xù)的研發(fā)投入和工作量轉(zhuǎn)化為海量的數(shù)據(jù)積累，數(shù)據(jù)又持續(xù)驅(qū)動大模型迭代；而迭代升級后的模型，又能滲透更多醫(yī)療場景，拓寬高質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集范圍，由此形成自我強化的正向增長飛輪。

很明顯，國內(nèi)AI醫(yī)療層面，訊飛醫(yī)療的飛輪已經(jīng)轉(zhuǎn)起來了。可謂“這里風景獨好”。

02

實用能力：飛輪轉(zhuǎn)起來的前提條件

在理解了訊飛醫(yī)療現(xiàn)階段積累優(yōu)勢的同時，我們需要明晰的是，數(shù)據(jù)飛輪運轉(zhuǎn)的前提是什么，這種優(yōu)勢具不具備可持續(xù)性。

其實答案非常簡單，正如前文所述，數(shù)據(jù)量優(yōu)勢的前提是有人用。訊飛星火醫(yī)療大模型V3.5給出了兩組關(guān)鍵數(shù)字：病歷生成醫(yī)生采納率91%，影像報告采納率75%。

那么為什么訊飛醫(yī)療的產(chǎn)品會受到醫(yī)生的青睞，設(shè)想一下這個場景：一間真實的三甲醫(yī)院診室里，醫(yī)生正在和患者對話。走廊里的腳步聲、診室外面的交談聲、護士站的呼叫鈴混在一起。醫(yī)生一邊問診一邊敲鍵盤，患者偶爾插話，家屬在旁補充。這種嘈雜環(huán)境下的多說話人語音識別，比單人說標準普通話難一個數(shù)量級。

但是訊飛醫(yī)療，依靠著長期在聲學、影像學的行業(yè)Know-how，其實積累了很強的多模態(tài)能力，這一點容易被忽略。

最新推出的大模型產(chǎn)品中，深度融合醫(yī)療語音識別、影像輔診和醫(yī)學語義理解的多模態(tài)能力全面升級，在業(yè)界率先突破真實醫(yī)療場景下，遠場多說話人語音識別與病歷自動生成的實用門檻；在影像質(zhì)控超越專家會診水平的基礎(chǔ)上，星火醫(yī)療大模型將影像識別與診療推理能力深度結(jié)合，影像報告生成能力業(yè)界首次跨越實用門檻。

在這背后，本質(zhì)上是技術(shù)的底層突破。過去，大模型在處理長文本時存在“算力黑洞”：輸入的字數(shù)越多，計算量就會呈指數(shù)級暴增。這在醫(yī)療場景實際落地中引發(fā)了兩個行業(yè)難題：一是醫(yī)療場景下，動輒數(shù)萬字的病歷和檢查報告極易讓系統(tǒng)緩慢、成本飆升，無法滿足醫(yī)院本地化部署的嚴苛要求；二是國產(chǎn)算力平臺在面對這種超長文本時，往往由于生態(tài)和適配問題，導致訓練推理效率低下。

針對這一痛點，星火醫(yī)療大模型依托昇騰算力集群搭載 MoE 稀疏架構(gòu)與 DSA+MTP 優(yōu)化方案，完成了全鏈條技術(shù)重構(gòu)，率先實現(xiàn) DSA 訓練與推理全流程原生算子支持，優(yōu)化分布式訓練策略將訓練效率提升至 90%，并通過增量遷移技術(shù)僅用 3 天就完成了從稠密到稀疏架構(gòu)的無損切換。讓模型學會了針對醫(yī)療場景的重點信息捕獲與并行輸出，最終在國產(chǎn)昇騰 910B 集群上實現(xiàn)醫(yī)療長上下文場景推理吞吐量提升4.5倍。這一系列技術(shù)硬核突破，不僅完美攻克了醫(yī)療長文本的本地化響應(yīng)難題，更徹底打通了國產(chǎn)算力平臺的性能瓶頸，為醫(yī)院和區(qū)域醫(yī)療本地化部署及高效迭代提供了堅實的底層技術(shù)支撐。

跨過實用門檻的直接結(jié)果，是商業(yè)化放量通道被徹底打開。醫(yī)療語音、病歷生成、影像輔診、循證診療助理四款產(chǎn)品均已率先達到實用門檻，B端收入增長的確定性正在快速提升。

其中，面向診療醫(yī)生的高毛利創(chuàng)新產(chǎn)品——循證診療助理智能體，深度整合了權(quán)威診療指南、專家共識等海量高質(zhì)量醫(yī)學證據(jù)，覆蓋線上問診、門診、住院全診療場景，兼容中國診療規(guī)范與中西醫(yī)雙體系。

這其中的商業(yè)化潛力不言而喻。

2022年成立的醫(yī)療科技企業(yè)OpenEvidence就是最好的類比。OpenEvidence是一款面向醫(yī)生的AI醫(yī)學搜索引擎，通過免費策略快速滲透美國約65%的醫(yī)生群體。其核心特點是僅基于經(jīng)同行評審的頂級醫(yī)學文獻訓練，為臨床決策提供帶完整出處的可溯源答案，從根源上解決了AI在嚴肅醫(yī)療場景中的信任問題。

2025年7月，OpenEvidence B輪融資后估值35億美元；僅僅三個月后估值躍升至60億美元；2026年1月完成D輪融資后，估值定格在120億美元，一年內(nèi)估值翻了12倍，成為北美的AI醫(yī)療最炙手可熱的獨角獸企業(yè)。

圖：OpenEvidence使用頻次，來源： ETHK Labs

AMA調(diào)查顯示，2026年美國醫(yī)生AI使用率已從2023年的38%飆升至81%。憑借這一滲透率，OpenEvidence 2025年ARR突破1.5億美元，毛利率高達90%，已實現(xiàn)盈利。

訊飛醫(yī)療與OpenEvidence在產(chǎn)品邏輯上高度一致：

●兩者都以循證醫(yī)學為核心——OpenEvidence基于同行評審文獻構(gòu)建知識庫，訊飛通過“證據(jù)對齊-反思校驗-專家強化”循證推理技術(shù)確保輸出權(quán)威性。

●兩者都將產(chǎn)品定位為臨床決策支持系統(tǒng)，而非通用聊天工具，面向的是最嚴肅的場景；兩者的數(shù)據(jù)壁壘都是時間堆出來的。

實用門檻的跨越與商業(yè)模式的系統(tǒng)性驗證，共同構(gòu)成了訊飛醫(yī)療從“技術(shù)可行”到“商業(yè)確定”的雙重證明。同樣，也成為了訊飛醫(yī)療構(gòu)建數(shù)據(jù)循環(huán)的前提及成果。

03

從基層到全域：構(gòu)筑實用能力的內(nèi)核

訊飛醫(yī)療的商業(yè)化落地，并不是靠某一款產(chǎn)品單點突破，而是基于對中國醫(yī)療體系深刻理解之上的全鏈路能力布局。

訊飛醫(yī)療的商業(yè)化路徑，本質(zhì)是一套以醫(yī)生診療助理和居民健康助手為雙核心，彼此協(xié)同、數(shù)據(jù)閉環(huán)的全場景模式：通過為醫(yī)生提供全流程診療輔助打磨核心技術(shù)、建立行業(yè)標準，通過為居民提供全生命周期健康服務(wù)開拓增量市場，兩者通過統(tǒng)一的技術(shù)底座和數(shù)據(jù)流形成良性發(fā)展飛輪，有效破除醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)壁壘和商業(yè)化落地難題。

前文已提到循證診療助理智能體在B端的高毛利潛力。但訊飛醫(yī)療在B端的布局遠不止于此。多模態(tài)病歷生成與醫(yī)療語音識別，是現(xiàn)階段最具剛需屬性、也最能直接轉(zhuǎn)化為付費收入的產(chǎn)品線。

病歷書寫是臨床醫(yī)生最繁重、最耗時的工作環(huán)節(jié)。《中國醫(yī)師執(zhí)業(yè)狀況白皮書》顯示，三級醫(yī)院住院醫(yī)師日均書寫病歷3到4小時，占工作時間的30%以上。相關(guān)調(diào)研進一步揭示，住院醫(yī)師每天投入2.5小時在病歷上，急診科醫(yī)生錄入一份病歷耗時是接診時間的近三倍。文書工作已成為臨床醫(yī)生倦怠的首要誘因。

而星火醫(yī)療大模型V3.5在病歷書寫場景，多模態(tài)病歷生成技術(shù)實現(xiàn)全維度升級，突破多源醫(yī)患遠場識別、多角色定向語音增強、醫(yī)療語音識別非自回歸架構(gòu)等多項核心技術(shù)，端到端病歷生成合理率達到80%。

并且，這類范本具備典型的“標桿效應(yīng)”。頭部三甲醫(yī)院對新技術(shù)采納極為審慎，一旦產(chǎn)品通過其嚴苛的臨床驗證并得到醫(yī)生常態(tài)化使用，就意味著獲得了行業(yè)最高等級的信任背書。

當AI醫(yī)療能力在本土醫(yī)療體系內(nèi)部積累到足夠深度，向普通居民端的自然延伸就成為水到渠成的必然。居民端健康服務(wù)，正是訊飛醫(yī)療遠期價值的終極兌現(xiàn)空間。

2025年中國互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療用戶規(guī)模已達4.11億人，居民健康需求正發(fā)生深刻的結(jié)構(gòu)性升級，從過去被動的"生病就醫(yī)"，轉(zhuǎn)向主動的"全周期健康管理"；服務(wù)邊界也從單一的在線問診、復診開藥，持續(xù)擴展至健康監(jiān)測、慢病精細化隨訪與跨區(qū)域遠程會診。一個規(guī)模龐大、需求明確的全民健康市場已然形成。

更關(guān)鍵的是，居民端健康服務(wù)擁有遠超單一機構(gòu)服務(wù)的多元變現(xiàn)路徑。無論是健康咨詢、慢病管理還是藥品服務(wù)、保險聯(lián)動，都是潛在的千億規(guī)模，這也為訊飛醫(yī)療的估值提供了更大的想象空間。

然而，這個萬億級的健康管理市場，并非所有玩家都能分一杯羹。一味圍繞醫(yī)療機構(gòu)做工具化服務(wù)，價值終將局限在產(chǎn)業(yè)鏈上游；而照搬傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng) "燒錢換流量" 的打法，因缺乏核心醫(yī)療專業(yè)能力支撐，也難以建立真正的用戶信任與商業(yè)閉環(huán)。

只有植根于本土醫(yī)療服務(wù)體系、從臨床能力內(nèi)生出來的發(fā)展模式，才能重塑健康管理的敘事邏輯。

訊飛是中國目前唯一完成這種敘事躍遷的價值標的。

04

“時間的復利”正成為訊飛醫(yī)療的朋友

醫(yī)療AI的終局，是看誰能真正成為醫(yī)生診室里離不開的那個工具，成為醫(yī)院默認部署的系統(tǒng)，成為居民健康管理中愿意長期使用的入口。訊飛醫(yī)療正在同時向這三個目標靠近。

星火醫(yī)療大模型V3.5的發(fā)布，其實有兩層更深刻的含義：

其一，它標志著我國基于全國產(chǎn)算力訓練的語音、影像與長文本技術(shù)融合的醫(yī)療多模態(tài)算法及工程創(chuàng)新方面邁入新階段，在醫(yī)療語音識別、醫(yī)學影像輔診等多個應(yīng)用場景上實現(xiàn)了從0到1的突破。

其二：它向我們展示了訊飛醫(yī)療的長期價值，以及可預(yù)見的實現(xiàn)路徑。跨越實用性門檻、創(chuàng)造數(shù)據(jù)飛輪、跑通商業(yè)化可持續(xù)發(fā)展，并形成階段性壁壘。

而這種壁壘，是會隨著時間放大的。醫(yī)療行業(yè)是存在所謂“希波克拉底誓言”的。這一點非常關(guān)鍵，醫(yī)生對AI的信任需要時間建立，醫(yī)院對AI的采購需要預(yù)算配合，患者對AI的接受需要文化轉(zhuǎn)變。

包括前文中提到的數(shù)據(jù)飛輪，都需要長期的積累，對于訊飛醫(yī)療而言，現(xiàn)階段的成績放在更長的敘事框架下，其實就是難以對價的無形資產(chǎn)。

訊飛醫(yī)療的長期價值，在于它能否成為這個國家醫(yī)療AI基礎(chǔ)設(shè)施的默認操作系統(tǒng)。這本質(zhì)上是一道關(guān)于時間的證明題。

目前來看，答卷交得不錯。

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