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百川智能,必須啃下AI醫療的“硬骨頭”

發布時間:2025-08-17 19:06:15

“想看看多少場景能真的用上AI醫生”。

今年1月,剛發布推理大模型Baichuan-M1-preview,談及2025年最期待的,且與AI相關的事,百川智能CEO王小川這樣回答。

沒過多久,百川智能裁撤負責金融行業To B業務的B端組,理由是“公司要聚焦醫療”。另一邊,百川智能停訓新通用大模型,轉向醫療垂類模型。

如今,不到半年,百川智能又在AI醫療賽道有了新的成果。

8月11日,百川智能推出醫療增強推理大模型Baichuan-M2-32B。這是百川智能開源的第二個醫療增強大模型,專門針對現實醫療推理場景。

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圖源百川智能官網

盡管參數量為32B,但在多種維度上Baichuan-M2都實現了“小而美”的超越。

OpenAI發布的Healthbench評測集中,Baichuan-M2的綜合成績超越了OpenAI的開源模型gpt-oss-120b。根據百川智能的官方介紹,目前,Baichuan-M2在所有開源模型中,排名世界第一。

一切似乎都回應了王小川的堅持——醫療是大模型皇冠上的明珠。

當然,技術榜單的榮光并不能直接照亮商業化之路。傳統醫療行業巨大的供需缺口,讓醫療向來是個痛點多的行業。掛號難、治病難、找好醫生難幾乎成為行業通病。

也正是這樣的行業痛點和市場需求,給了AI在醫療落地并爆發的機會。更重要的是,隨著今年年初DeepSeek火爆、大模型行業淘汰賽加劇,AI醫療賽道瞬時火熱。

巨頭的嗅覺往往最敏銳。今年以來,螞蟻、京東、華為、字節等巨頭都將觸角深入AI賽道,聚焦用戶問診、買藥等基礎需求。此外,“AI六小虎”中,月之暗面也被爆出布局AI醫療產品。

換句話說,擁有先發優勢的百川智能再次被迫卷入紅海競爭中。在真正實現用AI看病前,如何用更多場景提升用戶付費能力、用故事吸引更多投資人,是百川智能更要緊的事。

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百川智能的大模型,

在AI醫療賽道有何競爭力?

2023年創業之初,“造醫生”就是王小川的初衷。但這個初衷,被他壓在心底一年多。

這存在一個現實因素。當時大家的關注點都聚焦在通用大模型OpenAI,如果和投資人、團隊太強調醫療,往往會被歸類為垂類大模型,鮮少被關注和認可。

如今,隨著大模型重塑千行百業,應用場景不斷拓展,金融、醫療、教育等垂類大模型百花齊放,大模型對市場的教育也到了新階段。

時機成熟了,百川智能融到錢了,也更需要找到新場景繼續賺錢。這時候,再將醫療作為重點故事講,是個聰明的做法。

這種戰略轉變的底氣源于百川智能在AI醫療上的積累。從參數上看,Baichuan-M2的參數量為32B,卻能在醫療專業能力上實現了對百億級模型的超越。從時間上看,不到半年就能登頂世界第一。

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圖源百川大模型微信公眾號

這些更新迭代的背后,是百川智能不拼參數和規模,而以場景和精度見長。正如百川智能介紹,Baichuan-M2的核心競爭力來源于四大技術創新:大型驗證系統、端到端強化學習、AI患者模擬器、多類型醫療數據。

其中,AI患者模擬器無疑是Baichuan-M2破局的關鍵。這是百川智能今年1月發布的基于真實病例構建的AI系統。通過真實數據構建上萬個不同年齡、性別、癥狀的AI患者,模擬了數百萬次診療過程,從而生成出具有不同教育背景和表達能力的虛擬患者,讓他們在醫患對話中提供真實的癥狀表達和交互反應。

簡言之,AI患者模擬器是在醫患溝通階段,通過學習真實數據,能模擬各種類型的患者,還原真實醫療場景,以此提高醫患溝通的效率。

在醫生診療階段,多階段強化學習策略可以將復雜醫學訓練分解為階梯式任務,大型驗證系統能實時評估診斷邏輯,確保模型符合醫生臨床思維。

若想要將AI技術內置于醫療行業,大模型的落地場景和高質量的醫療數據同樣重要,前者更為關鍵。相比于國外的AI醫療模型,Baichuan-M2的本土優勢明顯,即更了解中國醫療的臨床場景。

針對同一肝細胞肝癌患者,M2首推在具備手術條件的情況下進行解剖性肝右葉切除手術,與國內臨床治療指南高度吻合;gpt-oss-120b則建議首選經動脈化療栓塞術,理由是符合BCLCB期治療指南。

盡管兩種治療手段都是治療肝癌的方案,但到大模型落地階段,考驗的是應用模型能否將全球醫學知識、醫學證據轉化為符合本地優勢特長的臨床決策,以此更好地治療患者。

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不能忽視的是,真實數據一方面讓模型判斷更精準,另一方面則引發外界對隱私泄露的擔憂。即便M2采取了輕量化手段,但在后續的具體應用中,如何保證這個“黑匣子”吸收數據的安全性、判斷推理的準確性、互動對話的連續性,都是不小的挑戰。

當下,百川智能醫療大模型的技術獲得突破,但這也只是第一步。當AI浪潮已經進入到應用比拼,甚至是淘汰賽的階段,百川智能在保持技術優勢之余,還有很多步要走。

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各家爭鋒AI醫療賽道,

百川智能能搶到多少客戶?

AI醫療是個肉眼可見火熱的賽道。

本質上,AI醫療的火爆與醫療行業的兩大特性——專業和剛需有關。前者決定了這是少數人理解的領域,后者決定了這是多數人需求的市場。

據2025年衛健委發布的《2024年全國醫療服務能力調查報告》,我國三級醫院僅占醫療機構總數的7.8%,卻承擔了全國50%以上的門診量。

這種天然存在的供需缺口,給了AI涌入的機會。如果能將AI數字化手段滲透到醫療的鏈條中,醫療也會更加普惠。據弗若斯特沙利文預測,中國AI醫療市場規模將從2023年的88億元快速增長至2033年的3157億元,年復合增長率高達43.1%。

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市場空間大,競爭對手也隨之增多。尤其今年以來,眾多實力強勁的競爭對手也在這片領域中角逐。

6月,華為與瑞金醫院合作開源了病理大模型“RuiPath”, 并與海內外的12家醫療機構共同啟動RuiPath病理大模型的全球多中心計劃,協同推動病理大模型持續迭代。

同月,螞蟻集團推出的AI健康應用AQ?;谄溽t療大模型,AQ為患者提供健康科普、就診咨詢、報告解讀、健康檔案等AI功能。目前,已有超269位名醫在AQ上開通了AI分身,其中80%是三甲醫院醫生。今年年初,螞蟻率先收購了好大夫,為AI醫療鋪路。

事實上,螞蟻做AI醫療有著天然的流量入口和協同效率,背靠支付寶的用戶和醫保碼,或許會成為很多患者的選擇。同樣背靠流量的還有京東推出的“AI京醫”大模型,字節的“小荷AI醫生”等來自大廠的AI醫療選手。

正是憑借龐大的用戶基礎和生態,大廠布局AI醫療時,率先選擇的是C端。AI應用落地C端,門檻低,但穩定性不高。舉例而言,一個用戶或許下載多個AI醫療軟件,哪個好用用哪個,更關鍵的是目前大多AI醫療軟件是免費的,且對醫療的介入比較淺,很難得到用戶的信任。

當綜合科技巨頭以平臺化生態橫掃市場,百川智能選擇縱深切入醫療核心場景,聚焦于打造“超級醫生+超級應用”。

在B端賽道,百川智能已經與國家兒童醫學中心北京兒童醫院簽署戰略合作協議,雙方計劃共同推出“一大四小”五款AI醫療產品,其聯合研發的AI兒科醫生已在疑難病例的頂級專家會診中正式 “上崗”。

此外,百川智能與北京市海淀區衛健委簽署戰略合作,通過“1 + 2 + N”方案(1個多模態醫療大模型,2個AI醫生:AI 全科醫生、AI 兒科醫生,N 個不同場景),共建“AI 醫生—真人醫生雙醫協同”的醫療服務模式 。

整體來看,百川智能將更多的目標客戶指向了G端(政府端)和H端(醫院端),其次才是C端。一邊幫醫生提供診斷輔助,一邊為患者提供咨詢,這也讓百川智能走出了一條差異化的路線。

在C端,最具代表性的是今年兩周年全員信中,王小川提到“變身”的百小應。這款AI應用如今已經定位為“醫學增強大模型”,可以通過醫學推理和循證醫學的注入,提供真實、權威的回答和引用,實現“MDT in One”,成為醫院、醫生臨床與科研的助理。

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圖源百小應微信小程序

值得注意的是,在應用落地中,百川最大的優勢莫過于大模型私有化部署的性價比。以M2為例,百川進一步將其輕量化,量化后的模型精度接近無損,可以在RTX4090上單卡部署,相比DeepSeek-R1 H20雙節點部署的方式,成本降低了57倍。

在數據層面,百川智能也打出了提前量。去年年末,百川智能投資醫療數據服務商小兒方,并且自建了天極更新的循證醫學知識庫,擁有千萬論文、千萬院內醫療病例、幾十萬書籍、千萬圖譜詞條、百萬知識庫、億級問診數據,能為模型訓練提供豐富的數據支持。

百川智能在全力以赴AI醫療,但在B端市場,科大訊飛是個不容忽視的巨頭。2024年末,訊飛醫療登陸港股,成為“醫療大模型第一股”。

一邊是互聯網巨頭,一邊是AI醫療巨頭,百川智能想要搶到更多客戶注定不容易。在醫療領域,效率、價格、質量被看作是不可能三角,市場都在期待AI掀的技術革命能帶來生產關系的重構。不過,醫療行業事關人命,挑戰遠不止技術本身,是個不好啃的硬骨頭。

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抓緊賺錢是百川智能的首要任務

去年7月,百川智能拿到了50億元融資,公司估值達到200億元。行業的風聲遠沒有那么積極,資本也變得冷靜謹慎。

當同行都在焦慮商業化時,王小川卻不在乎。他對《人物》雜志直言,“行業里面大家都在拼命地說商業化這個問題,但實際上在我這兒它現在不是一個重要的問題”。

在他看來,百川智能別虧錢就行??雌饋碇魂P心技術的前提是,王小川將技術以外的內容都交給了創業伙伴,把和錢有關的這部分工作交給了百川智能聯創茹立云,也是至今仍陪伴王小川的聯創。

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據智能涌現報道,在一次內部會上茹立云將“大模型六小虎”的現金流水平分成了5檔:能活6個月的、12個月的、24個月的、48個月的、超過48個月的,她表示百川智能在“超過48個月”那一檔。

足以見得,當時內部對百川智能現金流的底氣很足。不過,去年下半年以來,百川智能經歷了大批聯創、高管等“老班底”的離開。今年決定All in醫療后,百川智能縮減作為現金牛的金融B端業務,現金流底氣未必那么足。

參考“AI+”各行各業,應用多、付費少幾乎成為每個行業的通病。這樣的商業化進程對百川智能無疑是個考驗。從資金投入角度來看,新的模型研發需要資金,舊的模型訓練也需要資金,在研發上的決心和力度越大,意味著公司面臨的資金壓力也越大。更關鍵的是,隨著大模型行業的內卷加劇,AI應用的獲客成本和留存難度都在上漲,這些都需要真金白銀。

當資本變得謹慎,變現和投入的缺口越大,創業公司越危險,找到有可行性的商業化變現之路很重要。

今年年初和晚點LatePost的對話中,王小川明確了百川智能做醫療的三種商業模式。第一是面向政府,本身有基層公衛費用,會支持家庭醫生計劃和公立醫院改革。第二是面向醫院,最終會走到醫保里。第三是面向消費者,可能從每個人付費走向多層次商業保險。

本質上,大模型B端變現是定制付費,C端變現是生態付費。

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比如,在北京,百川智能聚焦于兒科,與北京兒童醫院合作推出“福棠·百川”兒科大模型,“福棠·百川”兒科醫生專業版和基層版;在江蘇,百川智能瞄準AI精準診療,與張家港市第一人民醫院合作,將百川醫療大模型融入腫瘤防治早篩早診等環節。

通過向醫療機構授權使用這些產品,百川智能可以獲得相應的授權費用;同時,隨著產品的不斷優化和推廣,其市場份額有望進一步擴大,從而帶來更多的商業機會。當然,進入醫院的AI醫療項目需要部署到本地機房,政企資源的開拓、醫療定制項目的續費都是商業化進程的難題。

估值200億常常被視作是一個創業公司的分水嶺,躋身于200億元俱樂部,資本會對回報率提出更高的要求。就像王小川說的,當年做金融是為了有收入、更容易上市、更容易脫穎而出?,F在做醫療,百川智能的資金鏈足夠厚。

不過,在DeepSeek光環籠罩下,誰都不確定下一個走下牌桌的是誰。百川智能做到的,就是保持技術優勢的同時,抓緊賺錢。

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