AI 医生不一定要收费，京东健康找到医疗 AI 另一种赚钱方式

8 月 13 日，京东健康公布 2026 年中期业绩：上半年收入 408.88 亿元，同比增长 15.9%；经营利润 31.74 亿元，同比增长 49.2%；Non‑IFRS 经营利润 34.83 亿元，同比增长 40.3%，对应利润率从 7.0% 升至 8.5%。与此同时，研发费用增加 23.5% 至 9.09 亿元。收入增长、利润率改善和技术投入同步发生，让这份财报具备更多观察价值。

医疗 AI 发展至今，一个长期悬而未决的现实问题逐步凸显：模型能力快速提升之后，商业价值该如何兑现？

2026 年，OpenAI 推出 OpenAI for Healthcare，Anthropic 发布 Claude for Healthcare；7 月，Health in ChatGPT 正式向美国用户推出，支持接入医疗记录与 Apple Health。全球头部大模型厂商，正把医疗 AI 从简单回答健康问题，延伸至医疗数据处理、临床业务流程与个人健康管理场景。

京东健康提供了一套不一样的产业样本：AI 未必需要独立打造一门数十亿元规模的全新业务，只要能够提升问诊量、释放医生工作效率、优化药品转化、拉长健康管理服务周期，其商业价值就可以依托原有交易体系完成兑现。

医疗 AI 由此步入更现实的产业阶段：模型负责理解用户需求，医疗服务承接诊疗诉求，供应链体系完成最终商品交付。

医疗 AI 走出 “模型竞赛”，产业价值向医疗工作流迁移

医疗是大模型最具想象空间，同时落地门槛极高的赛道。

赛道吸引力来自庞大且刚性的需求：在线问诊、医学影像判读、病历整理、辅助诊断、药物研发、医保审核、慢病管理，存在大量信息处理类工作；而难点根植于医疗行业特殊的责任边界。普通聊天机器人回答出现偏差，用户可以重新提问；医疗相关建议一旦出错，会承担完全不同的风险后果。

这也决定医疗 AI 很难直接复制普通消费级软件的商业化路径。

2025 年 11 月，国家卫健委等五部门印发《关于促进和规范 “人工智能 + 医疗卫生” 应用发展的实施意见》，提出到 2027 年，要形成一批临床专病专科垂直大模型与智能体应用，推动基层辅助诊疗、临床辅助决策、患者就诊智能服务在医疗机构广泛落地。2026 年发布的 “十五五” 国民健康规划，再次强化这一发展方向。

政策文本当中的高频词，已经从 “大模型” 更多转向 “应用”“辅助诊疗”“患者服务”。行业竞争重心，正逐步向真实业务工作流转移。

OpenAI 与 Anthropic 今年的产品动作也指向同一方向：OpenAI for Healthcare 聚焦临床、科研以及医院运营工作流；Claude for Healthcare 覆盖保险审核、医疗数据查询、临床决策与行政流程。AI 产业价值，持续向医院、医生、患者以及支付体系的业务链路内部渗透。

京东健康已经具备体量庞大的成熟商业系统：上半年医药和健康产品收入 339.04 亿元；平台、广告及其他服务收入 69.84 亿元，较上年同期 59.59 亿元增长约 17.2%，服务业务增速略快于商品业务。

当 AI 嵌入这套既有体系，商业化路径就发生变化。 用户咨询皮肤问题，AI 完成影像初筛，后续衔接在线医生、处方流转与药品履约；血糖仪持续回传监测数据，AI 完成指标解读，出现异常再流转至健康管理师与执业医生；慢病用户沉淀长期健康档案，平台服务从单次商品购买延伸为持续性健康管理。

对应的收入依旧体现在商品销售、平台服务、医疗服务等既有科目下，财报报表并不会单列一项直观的 “AI 收入”。

管理学家彼得・德鲁克提出，企业的目的在于 “创造并留住客户”。放到医疗 AI 领域这句话尤为贴切：AI 模型本身是否直接收费，只是其中一种定价模式；能否构建长期稳定的医疗服务关系，才决定用户价值可以延伸的边界。

京东健康较难复制的能力：AI 给出建议之后，还有完整服务承接闭环

京东健康半年报勾勒出一条日渐清晰的业务链条。

前端是 AI 医生 “大为”。今年 618 期间，“大为” 服务用户数同比增长近 4 倍。公司披露，该产品带动医疗服务渗透率提升，引导用户由单次消费向长期健康管理转化；“大为” 新增长期健康档案记忆功能，打通商品与医疗服务链路。

医生端同样完成工作流嵌入。今年 1 月上线的 “京东知医”，已经全面接入京东健康互联网医院，为执业医生提供循证决策参考、医学文献检索、数据查询与诊疗辅助能力。京东健康还联合广州医科大学附属第一医院、北京大学肿瘤医院、首都医科大学附属北京友谊医院等机构，共建呼吸、消化、肿瘤、精神心理方向的 AI 专病模型。

链路另一端是交易与履约体系。 上半年京东健康平台累计首发 65 款新药；截至 6 月底，线上购药医保支付已经覆盖 40 个城市，在 10 个城市布局超过 450 家京东大药房。Apple Watch、动态血糖仪、呼吸机等硬件设备可接入京东健康 APP，AI 助手完成指标解读与健康咨询，必要时自动流转对接医生或健康管理师。

几大板块结合在一起，医疗 AI 的商业逻辑变得具象： 大模型承担信息理解与需求匹配效率；医生完成专业医疗判断；互联网医院承载完整诊疗流程；药品供应链负责实物交付；医保降低用户支付摩擦；线下门诊、到家服务补齐线上无法完成的服务环节。

互联网医疗行业长期存在一组现实矛盾：互联网手握流量，却缺少专业医疗供给；医院拥有临床能力，但很难持续运营院外用户；医药零售掌握商品资源，却难以深度切入诊疗环节。 AI 提供了全新的连接工具。

京东健康今年 4 月在北京落地首家整合体检、口腔、医美服务的综合门诊，也体现这一思路：用户完成体检之后，健康管理服务可以在线延续，单次检测由此拥有向长期持续服务延伸的可能性。

这类业务变化对商业模式的意义，很可能高于新增一个 AI 对话入口。

医疗消费有一个显著特征：用户并不希望增加医疗消费频次，但希望降低筛选、寻找合适医疗服务的成本。如果 AI 能够更精准识别需求、匹配服务、减少无效环节，平台获得的回报会优先体现在运营效率与用户留存层面，而不是直接抬高模型本身的定价。

京东健康同时具备药品供给、医生资源、互联网医院、医保支付、即时零售与线下服务网络，让这种效率提升拥有相对较短的潜在兑现链路。

409 亿收入底盘已经成型，AI 的核心任务是优化经营质量

观察京东健康基本面，盈利能力变化的优先级依旧很高。

上半年实现毛利 106.86 亿元，同比增长 20.2%；毛利率由 25.2% 提升至 26.1%。经营利润增速达到 49.2%，显著跑赢收入增速。销售及市场推广费用率由 5.1% 下降至 4.6%，履约费用率由 10.1% 小幅回落至 10.0%。

这里需要做出明确边界区分。 京东健康财报公告明确说明，毛利率提升，主要来自供应链能力优化带来的商品毛利率改善，因此没有依据直接将利润率扩张归因于 AI。与此同时，研发费用率从 2.1% 小幅抬升至 2.2%，研发费用同比增长 23.5%。

两组数据对照反而更有参考价值。 京东健康已经拥有半年收入超 400 亿元、具备稳定盈利水平的大底盘，同时具备持续加大技术投入的空间。AI 在这里承担增量改造角色，期待实现降低服务成本、提升医生单位时间产出、优化转化效率、提高用户留存，并推动商品收入衍生更多服务收入。

倘若这条路径持续跑通，京东健康的收入结构将逐步迭代。 商品业务依旧是收入基本盘，但服务业务增长、健康管理频次提升、医生服务效率改善，会降低业务增长对于库存、物流重资产投入的依赖。对于一家脱胎于医药零售的企业，这种结构性变化，比迭代若干 AI 功能更加关键。

财报同时留下需要持续跟踪的信号。截至 6 月底公司资金储备总额 715 亿元，资产负债表保持宽裕；但上半年经营活动所得现金净额 44.61 亿元，低于上年同期的 62.45 亿元。盈利改善已经得到报表验证，现金流表现并未同步走强。

医疗 AI 同样受制于行业客观约束：临床责任界定、数据安全风险、模型幻觉、医生实际采纳程度，都会约束落地推进速度。国家政策对人工智能医疗卫生应用，始终坚持 “促进” 与 “规范” 并重，也说明医疗 AI 不可能照搬普通互联网产品的迭代扩张节奏。

后续观察京东健康 AI 价值，可以弱化对模型发布数量的关注，重点跟踪几个朴素指标：医疗服务业务占比能否持续抬升；AI 带来的用户增长，是否转化为更高频率的健康管理行为；技术投入增加之后整体费用效率能否持续优化；线上咨询有多大比例能够顺畅流转至医生问诊、药品履约以及长期持续服务。 这些指标最终都会映射到收入、利润与现金流之上。

医疗 AI 的竞争，不会只比拼 “AI 有多像医生”。 更深层的竞争，是如何把 AI 输出的判断，落地为患者实际可获得的医疗服务。

模型完成回答，只是医疗价值链的第一步。只有做到医生愿意使用、患者愿意信任、药品能够送达、服务可以持续，整条链路闭环跑通，技术才算真正落地为可运转的医疗生意。