百川智能，必须啃下AI医疗的“硬骨头”

文/王慧莹

编辑/子夜

“想看看多少场景能真的用上AI医生”。

今年1月，刚发布推理大模型Baichuan-M1-preview，谈及2025年最期待的，且与AI相关的事，百川智能CEO王小川这样回答。

没过多久，百川智能裁撤负责金融行业To B业务的B端组，理由是“公司要聚焦医疗”。另一边，百川智能停训新通用大模型，转向医疗垂类模型。

如今，不到半年，百川智能又在AI医疗赛道有了新的成果。

8月11日，百川智能推出医疗增强推理大模型Baichuan-M2-32B。这是百川智能开源的第二个医疗增强大模型，专门针对现实医疗推理场景。

图源百川智能官网

尽管参数量为32B，但在多种维度上Baichuan-M2都实现了“小而美”的超越。

OpenAI发布的Healthbench评测集中，Baichuan-M2的综合成绩超越了OpenAI的开源模型gpt-oss-120b。根据百川智能的官方介绍，目前，Baichuan-M2在所有开源模型中，排名世界第一。

一切似乎都回应了王小川的坚持——医疗是大模型皇冠上的明珠。

当然，技术榜单的荣光并不能直接照亮商业化之路。传统医疗行业巨大的供需缺口，让医疗向来是个痛点多的行业。挂号难、治病难、找好医生难几乎成为行业通病。

也正是这样的行业痛点和市场需求，给了AI在医疗落地并爆发的机会。更重要的是，随着今年年初DeepSeek火爆、大模型行业淘汰赛加剧，AI医疗赛道瞬时火热。

巨头的嗅觉往往最敏锐。今年以来，蚂蚁、京东、华为、字节等巨头都将触角深入AI赛道，聚焦用户问诊、买药等基础需求。此外，“AI六小虎”中，月之暗面也被爆出布局AI医疗产品。

换句话说，拥有先发优势的百川智能再次被迫卷入红海竞争中。在真正实现用AI看病前，如何用更多场景提升用户付费能力、用故事吸引更多投资人，是百川智能更要紧的事。

1、百川智能的大模型，在AI医疗赛道有何竞争力？

2023年创业之初，“造医生”就是王小川的初衷。但这个初衷，被他压在心底一年多。

这存在一个现实因素。当时大家的关注点都聚焦在通用大模型OpenAI，如果和投资人、团队太强调医疗，往往会被归类为垂类大模型，鲜少被关注和认可。

如今，随着大模型重塑千行百业，应用场景不断拓展，金融、医疗、教育等垂类大模型百花齐放，大模型对市场的教育也到了新阶段。

时机成熟了，百川智能融到钱了，也更需要找到新场景继续赚钱。这时候，再将医疗作为重点故事讲，是个聪明的做法。

这种战略转变的底气源于百川智能在AI医疗上的积累。从参数上看，Baichuan-M2的参数量为32B，却能在医疗专业能力上实现了对百亿级模型的超越。从时间上看，不到半年就能登顶世界第一。

图源百川大模型微信公众号

这些更新迭代的背后，是百川智能不拼参数和规模，而以场景和精度见长。正如百川智能介绍，Baichuan-M2的核心竞争力来源于四大技术创新：大型验证系统、端到端强化学习、AI患者模拟器、多类型医疗数据。

其中，AI患者模拟器无疑是Baichuan-M2破局的关键。这是百川智能今年1月发布的基于真实病例构建的AI系统。通过真实数据构建上万个不同年龄、性别、症状的AI患者，模拟了数百万次诊疗过程，从而生成出具有不同教育背景和表达能力的虚拟患者，让他们在医患对话中提供真实的症状表达和交互反应。

简言之，AI患者模拟器是在医患沟通阶段，通过学习真实数据，能模拟各种类型的患者，还原真实医疗场景，以此提高医患沟通的效率。

在医生诊疗阶段，多阶段强化学习策略可以将复杂医学训练分解为阶梯式任务，大型验证系统能实时评估诊断逻辑，确保模型符合医生临床思维。

若想要将AI技术内置于医疗行业，大模型的落地场景和高质量的医疗数据同样重要，前者更为关键。相比于国外的AI医疗模型，Baichuan-M2的本土优势明显，即更了解中国医疗的临床场景。

针对同一肝细胞肝癌患者，M2首推在具备手术条件的情况下进行解剖性肝右叶切除手术，与国内临床治疗指南高度吻合；gpt-oss-120b则建议首选经动脉化疗栓塞术，理由是符合BCLCB期治疗指南。

尽管两种治疗手段都是治疗肝癌的方案，但到大模型落地阶段，考验的是应用模型能否将全球医学知识、医学证据转化为符合本地优势特长的临床决策，以此更好地治疗患者。

不能忽视的是，真实数据一方面让模型判断更精准，另一方面则引发外界对隐私泄露的担忧。即便M2采取了轻量化手段，但在后续的具体应用中，如何保证这个“黑匣子”吸收数据的安全性、判断推理的准确性、互动对话的连续性，都是不小的挑战。

当下，百川智能医疗大模型的技术获得突破，但这也只是第一步。当AI浪潮已经进入到应用比拼，甚至是淘汰赛的阶段，百川智能在保持技术优势之余，还有很多步要走。

2、各家争锋AI医疗赛道，百川智能能抢到多少客户？

AI医疗是个肉眼可见火热的赛道。

本质上，AI医疗的火爆与医疗行业的两大特性——专业和刚需有关。前者决定了这是少数人理解的领域，后者决定了这是多数人需求的市场。

据2025年卫健委发布的《2024年全国医疗服务能力调查报告》，我国三级医院仅占医疗机构总数的7.8%，却承担了全国50%以上的门诊量。

这种天然存在的供需缺口，给了AI涌入的机会。如果能将AI数字化手段渗透到医疗的链条中，医疗也会更加普惠。据弗若斯特沙利文预测，中国AI医疗市场规模将从2023年的88亿元快速增长至2033年的3157亿元，年复合增长率高达43.1%。

市场空间大，竞争对手也随之增多。尤其今年以来，众多实力强劲的竞争对手也在这片领域中角逐。

6月，华为与瑞金医院合作开源了病理大模型“RuiPath”， 并与海内外的12家医疗机构共同启动RuiPath病理大模型的全球多中心计划，协同推动病理大模型持续迭代。

同月，蚂蚁集团推出的AI健康应用AQ。基于其医疗大模型，AQ为患者提供健康科普、就诊咨询、报告解读、健康档案等AI功能。目前，已有超269位名医在AQ上开通了AI分身，其中80%是三甲医院医生。今年年初，蚂蚁率先收购了好大夫，为AI医疗铺路。

事实上，蚂蚁做AI医疗有着天然的流量入口和协同效率，背靠支付宝的用户和医保码，或许会成为很多患者的选择。同样背靠流量的还有京东推出的“AI京医”大模型，字节的“小荷AI医生”等来自大厂的AI医疗选手。

正是凭借庞大的用户基础和生态，大厂布局AI医疗时，率先选择的是C端。AI应用落地C端，门槛低，但稳定性不高。举例而言，一个用户或许下载多个AI医疗软件，哪个好用用哪个，更关键的是目前大多AI医疗软件是免费的，且对医疗的介入比较浅，很难得到用户的信任。

当综合科技巨头以平台化生态横扫市场，百川智能选择纵深切入医疗核心场景，聚焦于打造“超级医生+超级应用”。

在B端赛道，百川智能已经与国家儿童医学中心北京儿童医院签署战略合作协议，双方计划共同推出“一大四小”五款AI医疗产品，其联合研发的AI儿科医生已在疑难病例的顶级专家会诊中正式 “上岗”。

此外，百川智能与北京市海淀区卫健委签署战略合作，通过“1 + 2 + N”方案（1个多模态医疗大模型，2个AI医生：AI 全科医生、AI 儿科医生，N 个不同场景），共建“AI 医生—真人医生双医协同”的医疗服务模式 。

整体来看，百川智能将更多的目标客户指向了G端（政府端）和H端（医院端），其次才是C端。一边帮医生提供诊断辅助，一边为患者提供咨询，这也让百川智能走出了一条差异化的路线。

在C端，最具代表性的是今年两周年全员信中，王小川提到“变身”的百小应。这款AI应用如今已经定位为“医学增强大模型”，可以通过医学推理和循证医学的注入，提供真实、权威的回答和引用，实现“MDT in One”，成为医院、医生临床与科研的助理。

图源百小应微信小程序

值得注意的是，在应用落地中，百川最大的优势莫过于大模型私有化部署的性价比。以M2为例，百川进一步将其轻量化，量化后的模型精度接近无损，可以在RTX4090上单卡部署，相比DeepSeek-R1 H20双节点部署的方式，成本降低了57倍。

在数据层面，百川智能也打出了提前量。去年年末，百川智能投资医疗数据服务商小儿方，并且自建了天极更新的循证医学知识库，拥有千万论文、千万院内医疗病例、几十万书籍、千万图谱词条、百万知识库、亿级问诊数据，能为模型训练提供丰富的数据支持。

百川智能在全力以赴AI医疗，但在B端市场，科大讯飞是个不容忽视的巨头。2024年末，讯飞医疗登陆港股，成为“医疗大模型第一股”。

一边是互联网巨头，一边是AI医疗巨头，百川智能想要抢到更多客户注定不容易。在医疗领域，效率、价格、质量被看作是不可能三角，市场都在期待AI掀的技术革命能带来生产关系的重构。不过，医疗行业事关人命，挑战远不止技术本身，是个不好啃的硬骨头。

3、抓紧赚钱是百川智能的首要任务

去年7月，百川智能拿到了50亿元融资，公司估值达到200亿元。行业的风声远没有那么积极，资本也变得冷静谨慎。

当同行都在焦虑商业化时，王小川却不在乎。他对《人物》杂志直言，“行业里面大家都在拼命地说商业化这个问题，但实际上在我这儿它现在不是一个重要的问题”。

在他看来，百川智能别亏钱就行。看起来只关心技术的前提是，王小川将技术以外的内容都交给了创业伙伴，把和钱有关的这部分工作交给了百川智能联创茹立云，也是至今仍陪伴王小川的联创。

据智能涌现报道，在一次内部会上茹立云将“大模型六小虎”的现金流水平分成了5档：能活6个月的、12个月的、24个月的、48个月的、超过48个月的，她表示百川智能在“超过48个月”那一档。

足以见得，当时内部对百川智能现金流的底气很足。不过，去年下半年以来，百川智能经历了大批联创、高管等“老班底”的离开。今年决定All in医疗后，百川智能缩减作为现金牛的金融B端业务，现金流底气未必那么足。

参考“AI+”各行各业，应用多、付费少几乎成为每个行业的通病。这样的商业化进程对百川智能无疑是个考验。从资金投入角度来看，新的模型研发需要资金，旧的模型训练也需要资金，在研发上的决心和力度越大，意味着公司面临的资金压力也越大。更关键的是，随着大模型行业的内卷加剧，AI应用的获客成本和留存难度都在上涨，这些都需要真金白银。

当资本变得谨慎，变现和投入的缺口越大，创业公司越危险，找到有可行性的商业化变现之路很重要。

今年年初和晚点LatePost的对话中，王小川明确了百川智能做医疗的三种商业模式。第一是面向政府，本身有基层公卫费用，会支持家庭医生计划和公立医院改革。第二是面向医院，最终会走到医保里。第三是面向消费者，可能从每个人付费走向多层次商业保险。

本质上，大模型B端变现是定制付费，C端变现是生态付费。

比如，在北京，百川智能聚焦于儿科，与北京儿童医院合作推出“福棠·百川”儿科大模型，“福棠·百川”儿科医生专业版和基层版；在江苏，百川智能瞄准AI精准诊疗，与张家港市第一人民医院合作，将百川医疗大模型融入肿瘤防治早筛早诊等环节。

通过向医疗机构授权使用这些产品，百川智能可以获得相应的授权费用；同时，随着产品的不断优化和推广，其市场份额有望进一步扩大，从而带来更多的商业机会。当然，进入医院的AI医疗项目需要部署到本地机房，政企资源的开拓、医疗定制项目的续费都是商业化进程的难题。

估值200亿常常被视作是一个创业公司的分水岭，跻身于200亿元俱乐部，资本会对回报率提出更高的要求。就像王小川说的，当年做金融是为了有收入、更容易上市、更容易脱颖而出。现在做医疗，百川智能的资金链足够厚。

不过，在DeepSeek光环笼罩下，谁都不确定下一个走下牌桌的是谁。百川智能做到的，就是保持技术优势的同时，抓紧赚钱。