医疗AI换了一套题，京东、蚂蚁怎么答？

作者｜何晴

编辑｜重点君

国家给医疗AI出了新问题。

过去监测医疗AI是否专业，最常问的，是模型能否回答一个专业问题。但近几年，国家掀起了体重管理年的热潮，从2024年6月国家卫健委等16部门联合启动“体重管理年”三年行动，再到2026年要求全国所有三级公立综合医院开设健康体重管理门诊。而体重管理提供了对医疗AI的另一种审视方式：一个用户能否在AI的帮助下，连续21天记录身体、完成运动、调整饮食，并在需要时获得专业服务？

前一个问题考验大模型的智能，后一个问题考验一家公司拥有怎样的数据、场景、供应链和服务体系。

国家管上了“体重管理”这件小事，这为数字健康平台打开了巨大的政策窗口。今年夏天，医疗AI赛道分外火热。蚂蚁集团推出的“阿福”，试图把健康AI先做成全民入口，用AI减重也成了社交平台的新热点。其实，京东健康也早就站在了这条赛道的纵深地带，并不断推动医疗垂直大模型和智能体进入真实场景。近期的京东健康减重大赛活动上线仅3天，报名人数突破300万；一周之内，这个数字蹿升至700万，京东健康App顺势登顶苹果App Store免费总榜。

如此大规模的参与，固然与现金奖励和低门槛活动设计有关，但它同样说明，健康管理需求长期存在，只是过去没有被一种足够简单、直接的产品承接。

而当模型能力逐渐普及，真正稀缺的将不再只是答案，而是把答案交付出去的能力。

困在“不可能三角”里的体重管理

健康知识无处不在，但想健康减重，却并不简单。

就拿在北京的重点君来说，医院里的体重管理门诊足够专业，能够检查出肥胖背后的代谢、内分泌和慢病风险，但只能给出一个饮食参考，很难规划到每天的饮食和运动。至于私人营养师、健身教练，确实可以陪着减重，但成本太高。在北上广深等一线城市，想配备私教，一节课的课时费是300-500元，一个月最低投入3000-4000元。再退一步，通过搜索短视频和各类减重App，但是基本的常识性知识其实都明白，只是不知道适合自己的减重方法究竟是什么。

最容易获得的服务不够专业，最专业的服务又不够日常，而能够长期陪伴的服务又往往不够便宜。这就是体重管理的个“不可能三角”——专业、普惠和持续，通常只能同时满足其中两项。

而当超重和肥胖成为一种普遍的公共健康风险，体重管理正在被纳入严肃医疗体系。截至2026年2月，全国已有5500多所二级以上医疗机构设置健康体重管理门诊。到2026年11月底，全国所有三级公立综合医院都要提供健康体重管理门诊服务。

但医院能够解决该如何科学减重，但真正影响结果的，却是用户随后几个月甚至几年里的饮食、运动、睡眠和用药。

体重管理的特殊之处就是，它既需要医学的专业性，又发生在医学系统之外，而AI恰好提供了重新处理“不可能三角”的可能。

今年夏天，阿福与京东健康先后通过AI助手、智能硬件、运动任务和激励机制，把健康管理拆解成普通人每天能够完成的动作。在京东健康7月13日首批报名并开启200元档挑战的有效参赛用户中，约四分之一最终完成了21天打卡及减重目标。完成挑战者平均减重5.2斤，最高减重7.9斤；每天完成3次以上AI互动的用户占比达到81%。

但令人意外的是，很多人开始主动做得更多。

任务只要求跑1公里，超过22%的参与者主动加码，有人一次跑了3公里、5公里；基础跳绳任务只有20次，接近三成用户单日跳过100次，还有人一天跳满200次。

平台设定的是最低任务，用户却开始主动多做一点。

AI已经开始撬动体重管理的“不可能三角”。尽管奖金仍然是重要的外部激励，21天也远不足以检验一种健康习惯能否长期维持。

但它至少提供了一个早期样本：当监测、反馈、任务和激励被组织到同一个系统里，数字健康工具有可能不只记录行为，也开始参与行为的形成。围绕这道题，阿福和京东健康正在给出两种不同的回答。

医疗AI开始分成两条路

这个赛道，今年不止一家大厂在跑，但却开始呈现出两种截然不同的进化方向。

第一种路径，以蚂蚁阿福为代表。它以"科学减重1亿斤"行动入场，配套一分钱领体脂秤，并战略投资薄荷健康，接入其近20年的饮食营养数据库，让AI从问诊工具进化为能"拍照估热量"的日常私教。这是一种典型的互联网路径，先把用户规模做大，用低门槛和强传播将健康AI变成全民入口，再不断增加服务深度。随着阿福的入场，随着更多人开始尝试问AI该怎么吃，怎么运动，整个医疗AI的赛道也愈发火热。

京东健康从一开始，走的是另一条路。

它不是先有一个通用AI入口，再去寻找医疗服务，而是在已有的医药电商、互联网医院、医疗器械、在线问诊和到家服务体系上，把AI精准地无缝“嵌入”原有流程。

在减重场景中，这种差异体现在后半程。用户报名后，AI通过蓝牙设备或拍照识别采集体重、血糖等数据；CGM动态血糖监测让用户实时看到每一顿饭对代谢的影响，不再凭感觉判断。同时，AI基于个人健康画像生成方案，并根据数据变化动态调整饮食和运动建议，在这个过程里，真人营养师和健康管理师会跟进执行。而当用户需要药品时，京东自营的供应链可以在线问诊，送药最快9分钟上门。京东健康不是单独提供一份减重建议，而是试图完成从监测到分析，再到履约的闭环。

今天，AI的能力正在快速拉平，大模型的推理水平、知识广度、响应速度正在以肉眼可见的速度趋同，用户已经很难仅凭回答是否准确来区分不同医疗AI产品的好坏。真正拉开差距的，是AI对真实场景的融入有多深。

正是在这个分水岭上，第一条路试图让更多人开始使用健康AI；第二条路试图证明的是，用户进入之后，平台还能为他做什么。

在7月13日首批报名京东健康减重活动，并开启200元档挑战的有效参赛用户中，每天三次以上和AI互动的用户占比高达81%，AI真正开始参与到健康监测和分析的环节里；同时，约四分之一完成了21天打卡及减重目标。首批完成挑战的用户，平均减重5.2斤，最高减重7.9斤，京东健康开始影响用户的实际行为，重塑用户健康管理的理念。

而当医疗AI开始从对话次数转向健康结果，京东健康过去多年建设的那些“重资产”，也开始显现出新的价值。

AI时代，京东健康被重估

其实，外界评价京东健康，长期绕不开一个词——重。

2016年，京东大药房上线，京东开始为医药电商打地基；2018年，京东健康互联网医院上线，AI辅诊开始嵌入医疗流程；2023年，京东率先发布医疗垂直大模型"京医千询"，成为第一批发布的医疗垂直大模型，在MedBench评测中拿下大语言模型与多模态模型双榜第一，以超300个标准化诊疗路径和109项质检标准对标真人医生问诊规范，随后，京东一直围绕医疗大模型、专病模型、医生智能体、医院和产业服务持续扩展。

过去，市场分析京东健康，也往往围绕医药电商的GMV增速、供应链的履约成本、互联网医院的问诊量来展开。这套分析框架在互联网时代并没有错。京东健康的自营药品仓库、覆盖全国的配送网络，确实是一项过重的成本支出。

但AI的到来，正在悄然改变这套估值逻辑。

当一个行业的核心竞争力不再只是效率，而是根据用户的需要做出分析判断并完成交付，那么过去那些被视为“重资产”的基础设施，包括仓库、药品、医生、数据、场景，就会从成本变成让医疗AI真正落地的生产资料。

而这些过重资产积累，也让京东健康在AI时代产生了新的复利。

在数据层，医疗场景下的数据，天然比电商数据或内容消费数据更难获取，但基于一个真实的、有明确目标的、能产生完整闭环数据的服务场景作为底座，医疗AI的数据飞轮就会更快得跑起来。值得强调的是，减重活动中用户数据的采集和使用，均建立在用户知情同意和明确授权的基础之上——用户报名时需确认授权协议，AI仅在授权范围内使用必要数据提供个性化服务，用户可随时查看和管理自己的授权范围。在此基础上，健康管理作为长周期的、目标明确的、需要持续反馈的过程，AI每一次给出的建议、用户每一次的反馈、最终结果的达成与否，都构成了完整闭环，并且与京东健康过去积累的医生、医院和产业端数据对应。参与的用户越多，模型越能在保障隐私安全的前提下提供精准服务，用户获得的服务体验就越好。

在场景层，京东健康已有医药电商、互联网医疗、体检、诊疗、用药、医疗器械和健康管理等场景，AI不用停留在回答，这个环节，而是能够真正进入用户的真实生活场景。这也是为什么在减重活动中，AI能够贯穿用户从报名到完赛的21天全程。在用户打卡时记录数据，在用户偏离目标时动态调整方案，在用户遇到瓶颈时触发专业人员的介入，不同场景之间产生联动，让AI不再等待用户的提问，而是在用户需要的时候及时出现。

在履约层，京东健康的自营供应链、药品和器械能力、线上医生以及到家服务，让AI真的做起了执行。京东的自营药品和健康产品网络覆盖了95%以上的医疗健康场景SKU，覆盖全国的仓储配送体系，当AI判断用户需要补充特定营养素或更换某类健康食品时，可以在当天送达用户手中。同时，京东健康的互联网医院和全职医生团队承担着AI无法替代的专业角色。AI可以监测到用户连续几天血糖波动异常，但最终给出医疗建议、调整用药方案的动作，需要由具备执业资质的医生完成。到家服务网络还可以让护士上门采血、康复师入户指导。

这三件事放到一起，才能看清京东健康在AI时代真正被重估的部分。它建立了一套能让AI的每一句话，都在现实世界里落地有声的系统。当用户知道，在这个平台上获得的建议，后面有东西接着，医疗AI就真正走进了普通人的生活里。

减重只是一个开始。当这套"AI+供应链+服务"的能力向慢病管理、睡眠调理、中医体质干预等更复杂的健康场景延伸时，医疗AI的天花板，才真正被撬开。医疗AI的竞争将从回答的是否准确，转向落地，这才是医疗AI赛道上真正值得被押注的方向。

而在这个分水岭上，京东健康证明，当AI对结果负责时，那些被认为“过重”的投入，恰恰是通往终局最短的路。