對話智慧眼邱建華：一家醫療AI公司的“慢哲學”

智慧眼董事長邱建華

在 AI 行業浪潮中，以長期深耕的姿態，踐行專注務實的工匠精神。

2003年，邱建華大學畢業第一次創業，切入數據安全領域。彼時人工智能尚處于前沿探索，醫療AI尚未成形。但他注意到一個普遍的民生痛點：高齡、失能或長期居住在異地的老人，每年必須專程返鄉進行生存認證，才能繼續領取養老金。

這個民生難題，成了智慧眼創辦的起點。

2009年，智慧眼在北京成立。邱建華選擇從人臉識別切入，用遠程身份核驗解決社保認證，將業務鋪到全國20多個省份的人社系統，累計服務超過6億退休老人。

創業至今，智慧眼經歷了三次關鍵技術躍遷：從生物識別到機器視覺，再到多模態大模型。業務路徑也隨之遞進，從養老金認證民生場景，走向公共安全智能治理，最終錨定醫療大健康主賽道。

十幾年過去，智慧眼早已跳出傳統人臉識別服務商的標簽。依托自研的“砭石”醫療多模態大模型，公司覆蓋智慧醫保、智能醫療、大健康三個方向，承建了全國21個省份的醫保智能監管體系，同時延伸到慢病管理、中醫數字化、長期護理等銀發經濟賽道。“老來健康”APP的老年用戶突破3400萬，“腎小保”等專病智能體也在湖南、河南等地陸續落地。

這是一家走深耕路線的醫療AI公司。沒有互聯網大廠的流量入口，也沒有頭部醫院的學術背景，卻在中西醫融合AI這條獨特路徑上，逐步構建起自己的技術與數據壁壘。

生物識別：從養老金認證切入民生剛需

邱建華在人社和公共安全領域多年，發現線下養老金認領存在現實困境：高齡老人、失能群體、長期住在外地的退休人員，每年都得親自返鄉完成一次活體認證，才能繼續領取養老金。與此同時，各地人社部門也面臨核驗成本高、冒領行為難以及時發現和管控的壓力。

“這是剛性的民生需求，市場夠大，政策也在推進‘金保工程’。”邱建華告訴融中財經。于是他在2009年創辦智慧眼，以人臉識別切入社保認證賽道。

早期的發展路徑并非事先規劃好的，而是在業務實踐中自然生長出來的。“我們先攻克人臉、指靜脈識別等技術，扎穩社保根基，再把業務鋪到全國。”隨著合作深入，團隊開始在醫保監管、病歷結構化、慢病管理等場景中看到延伸空間——這些場景同樣依賴身份認證和視覺算法，技術的邊界自然而然向醫療AI延展。

這種路徑有一個獨特優勢，政府端的信任與數據積累，是智慧眼區別于同行的核心家底。連續三年拿下全球指靜脈挑戰賽第一，在MegaFace百萬干擾級算法挑戰賽中獲得世界第二，這些早期的技術成績，為智慧眼在政務治理賽道上積累了扎實的聲譽，也為后來承建20多個省的醫保信息平臺打下了信用基礎。

真正讓智慧眼走出差異化的是選擇在中西醫融合AI這條賽道上集中資源，這個決定在公司內部并非沒有爭議。“當時多數同行盯著西醫診療、檢驗AI、西醫影像，賽道擁擠且同質化。”邱建華回憶，部分團隊成員明確表達過疑慮：中醫辨證標準化難度高，證候抽象，AI建模的落地難度遠高于西醫。

邱建華拿出了一個有力的技術類比。“中醫的望聞問切，本質上就是醫生的視覺加多模態感知系統，與智慧眼的技術基因高度契合。”隨后帶領團隊深入走訪大量名老中醫和基層中醫師，發現基層中醫館和部分三甲中醫院對輔助辨證、病歷結構化有迫切需求。這個判斷最終化解了內部分歧，也讓智慧眼與競爭對手徹底區別開來。

機器視覺：賦能公共安全，構建治理能力

在生物識別技術成熟應用于人社場景后，公司將計算機視覺能力向公共安全領域延伸。

海關、公安、國安等機構存在大量視覺識別需求，如口岸人員身份核驗、重點區域動態監控、嫌疑人軌跡追蹤等。傳統人工方式效率低、誤差大，而智慧眼在指靜脈、人臉識別上積累的算法能力，恰好可以轉化為高效的智能視覺解決方案。

“機器視覺不只是用來看，更要能懂。”邱建華說。針對公共安全場景的特點，開發了適應復雜光線、遮擋、姿態變化的高魯棒性識別算法，并在多地海關口岸、公安實戰系統中部署應用，顯著提升了身份核驗的準確率與實時性。

這一階段的業務拓展，不僅帶來了穩定的收入，更重要的是積累了復雜場景下的機器視覺工程化能力。從算法到硬件適配，從離線終端到云端協同，從單一識別到多模態融合。這些能力為后來進入醫療多模態領域奠定了堅實的技術基礎。

多模態大模型：醫療大健康，融合中西醫智慧

“砭石”醫療多模態大模型的技術方向，是一個被行業長期忽視的臨床痛點，邱建華稱之為信息割裂。基層醫師的問診、影像、舌面診、體征數據各自分散，醫生只能依賴單項信息判斷病情，中西醫數據無法互通，辨證缺少全維度參考依據。

于是智慧眼從臨床需求倒推：“我們需要一套能整合各種診療信息的AI系統，把文字問診報告、醫學影像、舌面面診圖像、體征音視頻等異構數據打通。”

2023年，全球首個醫療多模態大模型砭石正式發布，支持問診文本、醫學影像、面診舌診圖片、面部體征視頻、睡眠音頻五種不同維度的數據統一解析與聯動研判，并獲得了中央網信辦生成式人工智能大語言模型備案。在CMB醫療大模型評估中砭石排名第三；2025及2026連續兩年被評為福布斯中國人工智能科技企業TOP50。

面對競爭，邱建華有清醒認識：品牌和流量無法與京東健康相比，三甲醫院臨床滲透不及醫渡云，中醫標準化和循證積累的周期更長。但核心優勢同樣不易復制：中西醫融合的差異化定位，中醫辨證合理率超過90%；醫保和基層醫療場景的落地壁壘；基于海量三醫數據訓練的基礎醫療大模型，深度適配基層全科輔助診療。

湖南邵陽市中心醫院的“腎小保”智能體項目，以血液透析、腹膜透析患者管理為切入點，砭石大模型的腎元子模型實現了慢性腎病的全周期智能管理。患者平均住院次數降低了23%，醫保基金使用效率提升了18%，醫院管理效率提高了35%，形成了一個醫保、醫院、患者三方受益的價值閉環。

將名老中醫臨床路徑和用藥經驗數字化，是砭石構建中醫AI最艱難也最扎實的一步。

邱建華給出了兩個解法。一是用知識圖譜化解門派之爭：不對各流派做對錯評判，而是將所有流派的思路、方劑、醫案結構化存儲，標注來源與適用前提，再到真實世界的臨床數據中驗證有效性。二是建立利益共享機制，通過聯合實驗室、聯合課題組等形式，使專家的貢獻不是一次性買斷，而是可積累、可晉升的學術產出，構建可持續的知識供給機制。

面對DeepSeek等通用大模型向醫療場景的滲透，邱建華的判斷是：通用大模型與醫療專用AI，本質上是兩個不同的物種。“它們做的是大腦，我們做的是大腦加小腦加落地閉環。”

在他看來，通用大模型有三件事難以做到：無法實現真實數據的閉環，與醫療業務流深度耦合，以及多模態臨床數據的深度融合，尤其是中醫的望聞問切。如果護城河只是單一的模型技術領先，那確實可能被追平。但如果是由垂直場景數據閉環、深度業務耦合、政策壁壘與落地方法論共同構成的綜合體，那不僅站得住，還會持續放大。

深耕賽道的挑戰與出路

再來看智慧眼的商業模式：G端筑底、B端賦能、C端規模化。

政府端提供技術服務帶來現金流，同時積累大量合規脫敏數據，為算法訓練提供基礎支撐。機構端通過賦能醫院、藥店、診所，實現診療智能化。用戶端以“老來健康”APP為入口，搭建起覆蓋家庭、社區、醫療機構的慢病管理網絡。

這套模式運行十余年積累下來的護城河，在邱建華看來，由四類不易被復制的資產構成：跨省級醫保平臺的三醫聯動真實數據閉環；對醫療運行邏輯的深度認知，即深刻理解醫院、醫生、醫保監管的行為邏輯；技術、場景、政策三位一體的落地方法論；以及與名老中醫建立起來的知識工程體系和合作信任。環環相扣、互相放大。

在資本化路徑上，智慧眼保持著審慎的節奏。

外界對IPO進程頗為關注。邱建華的回應簡潔直接：“商業是一場馬拉松，資本化只是其中的補給站。我們是做醫療AI的深水區，需要對技術、場景、數據持續打磨，以工匠精神和長期主義，奔赴行業發展的星辰大海。”

出海，是眼下最重要的增量布局。按照公司2035年的愿景，智慧眼計劃建設全球首個AI驅動的長壽健康基礎設施平臺GALHI，同時推動中醫AI的國際化落地。

出海第一步選擇的是東南亞、中東及中亞市場。當地醫療基礎設施相對薄弱，對AI賦能基層醫療的接受度較高，疊加政策窗口期明顯。中醫文化認可度的持續提升，為中醫AI的商業化落地提供了市場土壤。基于此，智慧眼將重點聚焦中醫智能化，并探索將中國醫保治理能力的可行經驗進行本地化適配，力爭成為區域醫療健康人工智能基礎設施的服務商。

回顧智慧眼這十幾年，邱建華認為最關鍵的決策節點是聚焦中西醫融合醫療AI，依托自研砭石多模態大模型，深耕三醫聯動應用場景，逐步積累海量高質量醫療數據資源。正是這個選擇，讓智慧眼避開了同質化競爭，搭建起今天的獨特壁壘。

采訪最后，邱建華說：“在醫療AI這條監管門檻高、數據積累周期長、商業化路徑復雜的賽道上，扎實才是真本事。”

從生物識別解決民生難題，到機器視覺助力社會治理，再到多模態大模型深耕醫療大健康，邱建華與智慧眼二十余年的創業之路，一步一個腳印扎根場景、打磨技術。在變化迅速的人工智能行業，這份行穩致遠的 “慢哲學”，正是深耕單一領域、精益求精的工匠精神最好的詮釋。