专访张少霆：商汤医疗十年铸就大模型与5亿融资的下一程

今年4月，商汤医疗完成了新一轮5亿元融资。海外Raffles Healthcare Growth Fund、新加坡狮城资本等加盟，国内的联想创投、联创资本、美的盈峰等产业资本入局，一个新的独角兽就此诞生。

如果只从资本市场的惯性叙事看，这似乎是一个标准的分拆上市前夜故事：集团孵化成熟，业务独立融资，等待下一步资本化。

但同商汤医疗CEO张少霆近两小时交流后我们发现，这家公司真正值得被理解的，并不是融了多少钱，而是它过去十年究竟在练成了什么。

“去年我们已经距离盈亏平衡不远，因此过去一年融资的体量实际上超过了我们现阶段需要的资金规模。”张少霆说这话时很平静。在他看来，钱是此轮融资中最不重要的原因。

真正重要的是另三件事：让优质投资人“上车”带来生态资源，给核心员工一份看得见的股权激励，以及向市场宣告，那家曾经的AI四小龙，要靠“内功”在AI 3.0时代的数字医疗登顶。

商汤医疗CEO张少霆

01

剑宗与气宗：医疗AI的路线分野

金庸武侠里，常有“剑宗”与“气宗”之争。剑宗重招式，见效快，一招一式拆开来练，很容易在早期打出声势；气宗重内功，起步慢，前期不显山露水，但一旦内力贯通，再学任何招式都能事半功倍。

过去十年的医疗AI，某种程度上也走过这样的分野。

2016年，张少霆放下美国北卡罗来纳大学计算机系的教职工作回到国内，正逢医疗AI如雨后春笋般涌现之际。

早期的AI公司偏向剑宗，肺结节、冠脉CTA、糖网病变……一个病种撑起一家公司。

拿证、进院、融资，节奏紧凑，气势如虹。

张少霆认可AI的能力，但不完全认可这条发展AI的路径。

在他看来，医疗是个庞大的系统，有影像，有病理，有手术规划，有随访管理，有医保控费，有医院管理，也有科研转化。

如果AI只是一门一门武功挨个练，每个病种、每个科室、每个流程都重新投入团队、重新采数据、重新做产品，那么公司很快会被研发成本和交付成本拖住。

因此，要真正走进医院的核心流程，构建符合医院需求的产品，最重要的不是应用，而是构建一套能不断生长的底层能力，能够批量产出高质量的AI。

回国那年年末，他曾与几位AI圈内好友饭局交流，当时的判断，是单一病种的AI只能作为过渡形态，医疗人工智能的商业化落地必须有平台支撑。

这个平台可以是医疗设备、可以是区域系统，也可以是一个为医院量身定制的AI底座，去支撑各类智能应用的运行与迭代。

如今回头再看，那时的结论仍然在理：医疗AI不是简单比谁先拿一个证、谁先做一个产品，而是比谁能在漫长周期里持续迭代、持续扩展、最终与医院的业务流融为一体。

02

先练内功：大模型是商汤医疗的底座

从当年的结论出发，张少霆带着商汤医疗坚定地走了第三条路，即打造一个量身定制的AI底座，系统性地解决医院需求。

用张少霆的话说，建平台好比修“内功”。

小说中虚竹一夜之间吸收逍遥派内功，张无忌练成九阳神功之后再学乾坤大挪移，速度远超常人。原因很简单：内力足了，招式就不再是从零开始。

商汤医疗今天讲的大模型，正是商汤内力的汇聚。

“如果没有底层模型支撑，医疗AI公司每进入一个新科室、一个新病种、一个新流程，都像重新拜师学艺：重新组织团队，重新开发算法，重新打磨产品，重新交付。这样做可以做出单点精品，却很难长出数百款产品，更难在百人规模内支撑一个复杂医疗生态。”

当然，满足上述能力的大模型不能是一个简单的医疗问答大模型，而是要求通专融合。

在商汤医疗设计中，其底座的底层有商汤通用大模型和算力基础，中间有医疗垂类基座“大医”，上层再生长出影像、病理、内镜、手术规划、智能体等具体场景应用。

这相当于先练九阳神功，再学太极拳、乾坤大挪移、圣火令。每一门功夫仍然需要训练，但不会再从零开始。

此外，模型的能力也不能局限于服务医生，而是要让医生一同参与到模型能力的共建。

采访中张少霆提到一个典型案例：商汤医疗与上海肺科医院合作，通过模型生产平台，让医生用少量标注数据、零代码生成专科模型，评测后可以一键推送。短时间内，医院已经孵化出近十个新模型，部分成果也已经被医学图像顶刊《Medical Image Analysis》接收。

这件事的意义很大。它意味着医生不只是AI产品的使用者，也可以成为模型能力的共创者；医院不只是采购方，也可以成为新产品模块的孵化场。

对医院管理者而言，这不是又买一个孤立软件，而是在引入一种可持续升级的AI基础设施。

此外，AI的真实价值并不局限于医生能力的完美复制，它应能与医生协力，完成过去医生没有AI就很难做，甚至过去做不到的事，这才更接近医疗AI未来的不可替代性。

例如在病理中，商汤医疗探索HE与免疫组化之间的算法转换。传统上，要看到特定反应，必须做物理染色；而AI有机会通过模型进行虚拟转换。

在急诊场景中，平扫CT也有可能通过扩散模型转化出类似增强CT的效果，帮助医生在来不及重新检查时做出快速判断。

再如肝脏手术规划，AI可以实时计算切除方案对下游肝段和残余肝体积的影响，像游戏引擎一样给医生及时反馈。

过去即便有3D打印模型，也很难做到这种实时推演。

此类能力不是简单的“辅助诊断”，而是在改变医生制定方案的方式。

这也是商汤医疗大模型底座区别于传统影像AI的重要原因：它不是只在诊断环节做加速，而是在向治疗、手术、病理、科研、医保和医院管理延伸。

03

商业化窗口正在打开：医保、评级与产业资本的共振

过去几年，医疗AI能力几经迭代，最难回答的问题却始终没有变过：

谁是最终的支付方？

医院愿意试用，但预算有限；患者直接付费，路径不稳定；医保新增支付，又面临总盘子约束。

张少霆的判断很现实：指望医保额外增加一块钱并不容易，但可以在存量盘子里通过政策导向支持AI。

这也是2025年3月清华大学教授、国务院参事薛澜教授带领五位国务院参事来商汤交流时，张少霆给他们提的建议之一。

这一变化正在发生。

影像、病理等AI服务已在部分地区进入医保支付路径，每例5到10元，由医保在既有支付体系中划拨。

金额看似不大，但意义重大：AI不再只是医院额外成本，而开始成为医保提升效率、推动基层能力建设、提前筛查干预的工具。

与此同时，智慧医院评级、互联互通评价等政策指挥棒也在向AI倾斜。

过去十年医院信息化主要围绕电子病历建设；未来十年，医院的高质量发展将越来越离不开智能化能力。

这也是产业资本选择此时投资商汤医疗的重要原因。

美的盈峰的背后有医院资源，远东宏信旗下有三十多家医院，人卫社服务数百万医学生，联想拥有硬件一体机和优质的海外业务。

这些投资人不再是单纯财务投资者，他们各自握有医疗产业中的关键环节，也都需要一个强AI平台来激活自己的生态。

因此，这轮融资的本质不是商汤医疗“融钱”，而是组队。医疗AI这件事很难，单靠一家企业不容易完成。

让产业伙伴成为股东，是把未来商业化场景、渠道、生态和战略协同提前锁定。

04

医疗AI的下一程：从回答问题，到模拟世界

尽管商汤医疗为医院打造的大模型底座已然成型，但它尚未完全展现医疗大模型的真正实力。

此形势下，张少霆对医疗AI下一阶段的判断，是医疗世界模型。

“今天很多医疗大模型，本质上仍然是‘会回答问题’的模型：写病历、查文献、做问答、生成建议。但真实医疗不是静态文本，而是一个动态系统。肿瘤如何演进？不同治疗方案会带来怎样的结果？术中血流、解剖结构和器械位置如何实时变化？这些都需要模型从‘回答’走向‘模拟’。

而医疗世界模型，是把影像、病理、基因、生命体征、临床文本和时间维度整合起来，帮助医生理解疾病如何发生、如何发展、如何被干预。”

这条路很难，但它也正是医疗AI真正通向高价值场景的路径。

05

医疗AI的竞争已是体系能力的竞争

如果说过去十年，商汤医疗完成的是内功积累：算力、模型、平台、产品、证照、标杆医院、产业生态；那么未来十年，它要做的是把这些内功转化为更强的临床推演能力和商业化能力。

毕竟，医疗AI的竞争，已经不再是单点招式的竞争，而是体系能力的竞争。

在金庸的世界里，真正的高手往往不是会最多招式的人，而是内力深厚、举重若轻的人。

商汤医疗正在试图证明，医疗AI也是如此：先把大模型这门内功练深，再让影像、病理、手术、随访、医保、管理这些“武功”快速生长。

这也是为什么，商汤医疗的故事不只是一个独角兽融资故事，而是一家AI公司用十年时间验证的一条产业路线：以技术为内功，以平台为经脉，以医院场景为战场，以生态伙伴为同盟，最终把医疗AI从单点工具推向医院智能化基础设施。

对投资人而言，这是一条人效更高、边际成本更低、生态空间更大的成长曲线。

对医院管理者而言，这是一套既能解决当下科室痛点，又能承接未来智慧医院建设的AI底座。

而对商汤医疗自己而言，十年磨一剑，接下来就是奔赴产业纵深的新征途。

文｜赵泓维

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