2026医疗大模型元年启幕，寻找临床价值与商业闭环的共振点

2026年开年，“养虾”“养马”你方唱罢我登台，让AI潮流成功破圈。然而，热闹归热闹，医疗领域的从业者心里始终清楚，让AI写一首诗和让AI参与临床决策完全是两码事。严肃医疗需要的不是看上去很酷的聊天机器人，而是靠谱、安全、真正融入医疗工作流的AI产品。

一个好消息是国家已经开始关注AI在医疗场景的推进，医疗垂类大模型也首次被纳入国家级战略议题。已经有不少业内人士认为，2026年将成为医疗大模型元年。医疗AI究竟走到了哪一步？哪些方向已经在兑现价值，哪些还在讲一个关于未来的故事？

在这样的大背景下，由动脉网与探针资本联合举办的“2026医疗大模型与智能体生态创新论坛”将在5月19日举办，这场论坛将把医疗行业最前沿的一批实践者、投资人和产业决策者聚到一起，试图通过思维共振寻找一个核心问题的答案——在医疗AI的下半场，到底什么样的企业更有机会胜出？

论坛名称

从共识到共生：2026医疗大模型与智能体生态创新论坛

论坛时间

2026年5月19日14:00-17:00

论坛地点

上海闵行

白金汉爵大酒店·180厅

联合主办

探针资本

扫码参会

01

医疗AI评价体系已经悄然改变

医疗大模型，会不会是下一个互联网医疗的泡沫，这是去年行业曾经抛出的疑问。一年后，判断似乎已经清晰，医疗大模型不是泡沫，但淘汰赛比所有人预想的都要早。

2026年，推理模型和多Agent框架的逐步成熟，正使医疗AI来到从“单点辅助”向“系统性嵌入”的关键节点。然而，这个方向本身也透露了一个容易被忽视的悖论，即技术越来越强，技术壁垒反而越来越薄。

作为探针资本联合创始人，长期观察行业，对医疗AI有深刻洞见的严晶晶认为，开源生态的快速扩散让算法门槛持续下沉。未来真正决定企业生死的，可能不是谁的模型参数更大，而是谁对临床流程理解更深、对监管路径拿捏得更准。

“数据本身不是护城河，对数据的解释权才是”，他提出了一个很有意思的观点。

基于这些观察，探针资本这家做了近十年精品投行、累计经手融资金额超200亿元的机构，做了选择主动用AI重构核心业务。其所推出的神农一号和SanoClaw产业智能资讯终端整合了数千家上市公司、数万家投资机构、二十万家医疗创新企业的结构化数据，试图为大医疗行业的参与方提供一个“认知基础设施”。

“医疗行业不缺数据，缺的是解释数据的框架。探针想做的，仅仅是降低整个行业的认知摩擦”，严晶晶坦然解释了这个“反直觉”的决策。在投资方向上，探针资本同样“反直觉”，不追热点，追的是每笔收入都在为壁垒加厚的公司。

显然，逻辑绕了一圈，医疗AI的结论依然清晰：先跑通商业化，再讲创新叙事。

除了物理上的基础设施，在另外一个方面，探针资本也很希望为行业打造一个思想的交流平台。这也是探针资本与动脉网持续联合主办AI大模型论坛的原因，通过思维共振，行业人士可以从百花齐放的观点中吸收养分，并从中找到医疗AI产业的关键趋势与机会。

02

从临床到实验室：共振点在哪里

在医疗AI的所有落地场景中，通过大模型实时听诊、转录并自动书写结构化病历的智能病历可能是最日常，却最先跑通商业闭环的那一个。美国Abridge公司是这一领域的全球翘楚，刚刚在2025年完成超亿元B轮融资的全诊医学，则是最接近Abridge的国内对标企业。

2026年春节期间，vibe coding和openclaw等技术进步，让全诊医学创始人薛翀博士看到了帮助医院构建可自主运转的“AI神经网络”的机会，这将让AI从孤立的工具进化为与医院信息系统深度融合、持续进化的智能基础架构。全诊医学希望通过自己的努力能够让没有技术背景的医疗业务科室，通过自然语言即可搭建出满足自身需求的智能体。

在薛翀博士看来，新一代人工智能大模型的浪潮下，行业将从HIS等传统系统独立统治的“针叶林”阶段，进化到大模型与科室级智能体与HIS共生的“混交带”；并最终迈向以AI门户、助理智能体和数字医生为主“冠层”、传统HIS化为“数据底座”的“顶级群落”。这并非替代，而是AI生态的融合与升维，全诊医学必将成为这一浪潮的领导者之一。

相比之下，医院运营管理面对的则是系统级的复杂性。这些环节长期依赖经验决策和手工操作，数据孤岛林立。熙软科技是这一赛道国内公认的领跑玩家。AI时代来临后，熙软科技正紧跟潮流，明确提出以AI驱动RPA/IPA，将传统的管理软件升级为具备感知和执行能力的运营智能系统。

这个方向直接切中医院降本增效的核心诉求，价值巨大。在DRG/DIP支付改革持续深化的背景下，医院的运营效率与经济生存直接挂钩，AI驱动的运营管理系统正从可选项变成必选项。

除了提升效率，AI也正触及对生物学本身的认知革命。

2025-2026年，AI虚拟细胞逐渐成为全球AI制药领域最受关注的方向之一。目前来看，传统AI制药主要停留在分子生成和虚拟筛选阶段，但一个长期未被解决的卡点在于生成出来的分子能否真正合成？毕竟，设计再精妙的分子，一旦在化学合成上不可及，就只能停留在虚拟空间。

贝芸科技在这条路上走出了差异化的一步。2026年，该公司在化学信息学权威期刊Journal of Cheminformatics发表最新成果，推出名为RetroScore的专门评估分子合成可及性的AI系统，在生成阶段就前置评估分子合成的可能性，试图打通AI制药从想象到生成的最后一公里。

AI for Science在医学基础研究中的持续渗透目前也已经进展到新阶段。从AlphaFold的蛋白质结构预测，到多模态大模型整合基因组学、蛋白质组学、临床表型等多维度数据，AI正在以系统性的方式改变科学家的工作方式。

作为中国科学院院属企业的中科新知拥有国际领先的非接触式毫秒级生命体征监测能力，实现了对人体心律、呼吸等核心指标的精准、连续、无创监测。基于“构建AI时代的健康数据基石”的企业使命，中科新知在利用精准、连续、无创的生命体征监测为每一个人建立个性化的AI基础设施上也取得了进展。

这些医疗AI行业的探索者，也将应邀在5月19日的“2026医疗大模型与智能体生态创新论坛”上分享自己对于医疗AI的思考。

在另外一个角度上，几位长期浸淫医疗AI行业的投资人和医疗AI企业创始人也将在论坛上相聚，就医疗AI时代生命科技投资的趋势和机会碰撞出思想的火花，也将是论坛的一大看点。

03

医疗AI共振时刻已经到来

回过头来看，2026年医疗AI行业正在发生一件微妙但重要的事，市场评价企业的坐标系，正在从技术领先性向商业闭环可复制性迁移。真正被市场认可的，可能不是最聪明的技术，而是最先找到临床价值和商业闭环共振点的那个。

5月19日下午，动脉网与探针资本联合举办的“2026医疗大模型与智能体生态创新论坛”上，这些医疗AI的阶段性领跑者，以及投资人将坐到一起。他们想要讨论的，不是下一个模型参数量会到多少亿，而是更实际的问题：哪些医疗场景AI已经跑通？哪些模式已经可以被复制？哪些企业已经进入了交答卷的阶段？

答案或许正在浮出水面，也欢迎您加入这场思维的共振。

*封面图片来源：123rf

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