3月20日，百川智能攜手北京兒童醫院發布“福棠·百川”兒科大模型，并依托兒科大模型推出了AI兒科醫生基層版、專家版兩款應用，已在北京市海淀區、經開區、河北省基層醫院落地。百川智能踏出了在醫療方向的重要一步。

過去一個月，百川智能頻頻被推上風口浪尖，從業務架構到團隊核心成員都經歷了重要調整。

2月19日，百川智能將隸屬于B端組的PE （提示詞工程） 團隊調整至產研組；3月3日，百川智能裁撤了主要負責金融行業ToB業務的B端組。百川智能方面曾回應稱，公司正在對金融業務進行優化調整，以集中資源、聚焦核心業務，即醫療。

僅僅兩周后，3月17日百川智能又傳出焦可、陳煒鵬兩位聯合創始人離職或即將離職的消息，被外界猜測或與公司近期All in醫療的戰略調整相關。算上2024年12月離職的洪濤，四個月內百川智能已有三位聯合創始人出走。

百川智能戰略調整的背后，是大模型及醫療領域迅速變化的行業形勢帶來的無形壓力。今年1月20日，DeepSeek發布了開源版本的高性能推理模型R1，改寫了AI行業的既往格局，數日前華為又傳出正式組建醫療衛生軍團的消息，成為醫療行業在G端、B端業務上的強勢選手，業內風波頻起。

創始人王小川從不掩飾他深入醫療的決心，曾表態“我是因為醫療來做大模型的，不是用大模型做醫療”。但醫療賽道并不是一條坦途，行業天然存在極高的專業壁壘，抵達這片藍海之前要先跨過無數荊棘，解決從技術研發到產品落地，從政策法規到支付路徑的種種難題。

過去十年里，已經有許多科技公司交過昂貴的“學費”：數年前由AI四小龍之一的依圖科技孵化的依圖醫療，在掌握技術優勢的前提下，仍舊在產品注冊與商業化等環節屢屢碰壁，最終遺憾退場；2018年，在A輪融資規模就達到11.5億美元的平安醫保科技，數年后即迎來“關停并轉”的結局。

百川智能當下醫療業務布局中選擇的問診場景同樣存在諸多難題，AI醫生的落地仍要克服臨床數據、醫療倫理、政策合規及市場接受度等多重障礙。以歷史為鑒，王小川與百川智能能否逾越理想主義與生存行業現實之間的鴻溝，找到行業探索多年的醫療AI商業化路徑？關鍵或許不在于AI，而是醫療。

一、從大模型到造醫生，醫療牌桌難上

醫療AI領域從業者張雯講述了2023年她與王小川的一次會面，她與團隊一起前往百川智能洽談合作，溝通之初雙方介紹彼此的公司、業務，王小川鮮少發言，只是在側旁聽，直到寒暄過后談及技術細節，他才興致勃勃地加入對話。

張雯說，“王小川非常了解技術方面的問題，但很明顯他對于技術之外的其他環節是沒什么興趣的。”同時，王小川又對醫療業務格外重視。彼時百川還未收縮B端金融、教育業務，但百川智能的人告訴張雯，只有醫療行業的企業來訪王小川才會親自接待，其它行業來訪他都不會出面。

張雯對王小川的第一印象，是一個對醫療行業抱有極大熱情的技術狂人，一個有著純粹信仰的理想主義者。這種性格特征的另一面則是，他仿佛不那么在意“人情世故”。

有媒體在王小川的一篇專訪中提到，百川智能成立后，王小川去拜訪一位十分重要的大客戶，也像接待張雯一行時一樣直來直往，一見面就向對方坦誠了百川的缺點以及雙方合作的風險，將同行的聯合創始人陳煒鵬嚇得一身冷汗。

正是這種性格特征與行事風格讓張雯對王小川的醫療創業生出了一些擔憂，“王小川更擅長搞定事情，而不是搞定人。”

百川智能在醫療行業的布局有幾個明顯的節點。

2024年7月，發布C端應用“百小應”兩個月后，百川在一次內部戰略會上確定了All in醫療的計劃，打造AI醫生。在C端應用落后一步的情況下，深耕醫療成為百川在六小虎之中最特殊的標簽。

王小川并不吝于在醫療團隊上投入，2024年年末，百川智能投資了醫療數據服務商“小兒方”，成立了有30多位醫生的醫學產品部，并花高薪從海外和香港聘請了兩名醫療專家，由他們負責帶領專業醫療團隊。

在公開招聘軟件上，百川智能近期仍在持續招收醫療產品經理、醫療解決方案專家、高級策略產品經理 （醫療大模型方向） 等崗位，并開出了最高6萬元的月薪。

今年1月20日，DeepSeek發布了開源版本的高性能推理模型R1，改寫AI行業的既往格局，同時也倒逼AI廠商集中資源應對挑戰，隨后在2月、3月百川智能便先后傳出將隸屬于B端組的PE （提示詞工程） 團隊調整至產研組、裁撤主要負責金融行業To B業務的B端組的消息，并對外回應公司正在對金融業務進行優化調整，以集中資源、聚焦核心業務。

另一波沖擊緊隨其后，3月中旬有消息稱華為正式組建醫療衛生軍團，聚焦構建AI輔助診斷解決方案體系，旨在推動醫療大模型在臨床場景的規模化應用，重點解決AI醫療落地中的技術適配與生態對接問題。在B端、G端，華為無疑是一個十分強大的競爭對手。

在院內落地的AI醫生目前仍是百川智能的核心醫療產品，3月20日，百川智能與北京兒童醫院、小兒方健康共同發布了“福棠·百川”兒科大模型，并推出了AI兒科醫生基層版、專家版兩款應用。

王小川多次公開介紹公司對AI醫生的定位，“不要把AI醫生當作生產力工具，而是當作人/伙伴”、“我們不是幫助醫生，是造醫生”、“醫生對我們而言是朋友關系，但不是我們的服務對象，他是我們的合作伙伴”、“有機會在3年內打造出具有三甲醫院主治醫師水平的AI兒科醫生”。

他推翻了過去十幾年來從互聯網醫療時代到醫療AI時代的產品思路，直指互聯網醫療沒能做起來的原因是“只能圍繞醫生做周邊：幫醫生寫論文，幫醫院做信息化……這些模式都不成立”。

在王小川描繪的愿景中，實現“造醫生”后，整個醫療路徑將發生大變革，以醫院為中心將演變為以居家或社區為中心。

對于王小川的這套理念，業內的質疑聲不少。

一位資深業內人士告訴“健聞咨詢”，在實際應用場景中，只要有高質量的醫療數據進行訓練，同時輸入足夠全面的患者信息，以AI目前的能力完全可以做出優秀的診斷和治療方案推理。但AI醫生與患者的交流卻不夠靈活，它需要大量訓練才能像人類醫生一樣引導患者描述病情，在對話中獲得關鍵信息，從而確定患者的癥狀和病因。

AI的社會接受度也有待提升，在當前的社會環境下，AI工具很難在患者的診療過程中占據主導地位，于患者而言，過去數年中更習慣AI作為醫助、護士等輔助者的角色出現，而非主導問診過程的醫生角色，“即便是作為輔助工具存在，一個在問診過程明顯依賴AI的醫生也很難讓患者信任其專業水平”，更遑論AI醫療在法律與合規上面臨的挑戰，如AI誤診的責任界定等問題。

商業化是另一個大難題。百川智能給出了三條支付路徑，一是G端 （政府端） 用于支持家庭醫生計劃和公立醫院改革的基層公衛費用，二是H端 （醫院） 的醫保支付，三是C端的個人付費與多層次商業保險。

在過去的實踐經驗中，這些商業化路徑一直沒有走通。

在支付模式層面，目前國家醫保尚未明確納入任何醫療AI產品。2024年11月《放射檢查類醫療服務價格項目立項指南（試行）》發布時，國家醫保局對其中涉及AI的內容解釋稱，目前AI技術在一定程度上能夠幫助醫生提高診斷效率，但還無法替代醫師，在已經收取相關診療費用后，不宜單就AI輔助診斷再向患者額外收費。

引入AI醫療應用較多的海淀醫院院長張福春曾介紹，AI應用一旦開始額外收費，大部分患者都不愿意做了，醫療項目如果不納入醫保，確實很難推廣；但納入基本醫保的前提是，項目是診療必需、安全有效且適用性足夠廣的，目前不少AI醫療應用還沒有達到這個要求。

從醫保控費的趨勢、醫院診療流程的高度監管、患者的支付意愿等角度來看，醫療AI產品的商業化前景都不算樂觀，這是無數企業過往十年的血淚教訓。

二、從依圖醫療到平安醫保科技，“顛覆者們”為何突然倒下

2021年夏天，一則震動醫療AI界的消息悄然傳開——被譽為“AI四小龍”之一的依圖科技，將旗下醫療業務出售給競爭對手深睿醫療，曾經的醫療AI明星企業依圖醫療自此黯然退場。

依圖醫療的墜落，始于一場關鍵審批的失利。2020年，依圖醫療肺結節AI產品因臨床試驗設計失誤，沒能及時拿下三類證審批。背后的原因在于，依圖醫療在早期階段過度依賴技術團隊，沒有及時引入專業審批人才，臨床路徑設計的主導者不是醫學專家而是技術人員。

這種科學家思維與醫療合規要求的錯位，直接導致產品錯失商業化的黃金窗口。

2020年雖簽下6000萬元合同，但多為定制化項目，毛利率僅30%，“把AI干成了制造業”。

母公司依圖科技的IPO折戟成為壓垮駱駝的最后一根稻草，三年半累計虧損72億元的財務黑洞迫使集團斷臂求生。

醫療團隊裁員90%，CEO倪浩黯然離職，武漢、西安等分公司相繼注銷，依圖醫療淪為資本博弈的棄子。最終，深睿醫療的接盤為這場墜落畫上句號。

依圖醫療無疑是擁有技術優勢的，帶著安防領域的算法積累高調進軍醫療賽道，卻沒能將其轉化為商業壁壘，在臨床價值驗證、審批合規攻堅、醫療生態構建上屢屢掉隊。

醫療AI從業者許哲向“健聞咨詢”表示，依圖醫療存在技術執念和傲慢，對自己試圖進入的行業缺乏基本的了解和尊重，這樣的思路很難落地。

依圖醫療內部并非沒有醫療團隊，但在具體實踐中卻沒能發揮出優勢，“因為絕大多數醫療行業的優秀人才并不擅長和技術人員溝通，更對市場需求完全無感，這是全球范圍內普遍存在的問題，所以應該吸納的是學科交叉型人才，特別是行業應用場景專家，而不僅僅是醫學專家，否則很可能連應用場景都找不準，導致研發方向失焦。”許哲介紹。

依圖醫療的失利只是行業殘酷景象的無數縮影之一。2016年，當IBM沃森健康帶著“癌癥診療革命”的宣言登陸中國時，醫療AI賽道正沐浴在資本的聚光燈下。然而十年后，沃森裁員關停、平安醫保科技解散整合，這些曾被視為傳統醫療模式顛覆者的明星企業，最終止步于技術與現實的交界處。

太多的商業化失敗案例，讓投資人對醫療AI的態度慎之又慎。長期關注醫療方向的投資機構合伙人陳安安告訴“健聞咨詢”，“如果將時間線拉長到十年以上，百川的業務模式或許能夠跑通，但是在目前5-7年的投資周期下，想要完成這些事情會很困難。”

那么，醫療AI的商業化應該如何去做？十年試錯促使行業回歸理性，幸存者們逐漸探索出一些可行的策略。

三、從顛覆醫療的狂熱到重塑流程的務實

“AI在醫療行業落地比在其他行業落地更困難的核心原因在于，行業發展與政策變化高度關聯。”陳安安解釋，“如果創業者沒有深厚的行業背景，對醫療政策未來的變化趨勢沒有深入的研究和深刻的理解，所做的產品就很難落地。”

陳安安給出的一個方向是，在目前的醫療政策下，不要試圖立刻顛覆傳統醫療模式，而是從既有的需求中尋找切入點，先求生存，再謀發展。

醫療AI賽道上的眾多明星企業當中，訊飛醫療與聯影智能的發展過程與業務迭代方向，或許更加接近醫療場景的需要，AI技術的落地更加務實。

“訊飛醫療的業務，本質上解決的還是傳統醫療中的需求，只是在其中使用了AI技術。”訊飛醫療通過參與省級、市級醫療信息化建設項目，快速滲透基層醫療機構，響應了基層醫療機構信息化升級的需求。

在具體操作上，訊飛醫療將AI能力打包成“區域影像云”等解決方案。如安徽省級影像云平臺，目前已覆蓋2395家醫療機構、收集影像數據超1億例、遠程會診約837萬次，訊飛醫療通過政府購買服務實現規模化收益。

在這一商業化過程中，醫療信息化升級是醫療機構的剛性需求，有明確的支付方。

聯影智能在醫學影像AI領域的發展優勢，是與其母公司聯影醫療的硬件設備資源的深度融合。

聯影智能將AI模塊深度集成至聯影醫療的醫學影像設備中，形成“智能硬件+AI服務”的一體化解決方案，例如uAIFI技術平臺。這種軟硬件協同模式一方面利用AI提升了硬件產品的附加值，另一方面也借助硬件產品成熟的進院渠道與支付體系為AI產品的商業化落地鋪平道路。

在醫學影像AI軟件的支付體系尚未成熟時，聯影智能依托硬件生態實現了AI技術的快速滲透與價值兌現。

“在中國，AI技術需要跟具體的硬件產品相結合，或者至少要把它打包成一個可以對外提供服務的產品，才有可能拿出去賣錢，讓投資人看到這個項目是有收益的。”陳安安分析，“科大訊飛當年曾經在AI語音產品商業化落地上吃盡苦頭，做醫療方向時汲取了這些經驗，少走了很多彎路。”

技術理想化是許多嘗試進入醫療行業的科技工作者都曾犯下的錯誤。王小川對自己醫療理想的堅持會是又一個技術理想化的案例，還是基于深度行業洞察的戰略卡位？在劇終之前還沒有答案。

2024年7月，百川智能拿到了50億元融資，以及200億元的企業估值。王小川在媒體的專訪中說，“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，公司賬上有錢，別人也都沒賺錢，百川不需要焦慮。

他是AI技術的信仰者，用代碼與模型構筑替代傳統醫療的“理想國”，但還沒有證明這座城堡能否抵御商業現實的炮火。

當行業從“顛覆醫療”的狂熱轉向“重塑流程”的務實，這場漫長的價值重構，或許才真正拉開帷幕。

（為保護受訪者隱私，文中張雯、許哲、陳安安皆為化名）

本文來自微信公眾號： 健聞咨詢 （ID：HealthInsightPro） ，作者：一聞