专题报道|AI赋能健康体重管理

AI赋能健康体重管理

主持人|柴广翰

肥胖已成为全球性公共卫生难题。《2025世界肥胖地图》预测，到2030年全球将有近30亿成年人处于超重或肥胖状态；《柳叶刀》进一步敲响警钟：到2030年，中国超重肥胖率或达65.3%，相关医疗费用将攀升至4180亿元。2024年，国家卫生健康委等16部门联合启动“体重管理年”活动，将体重管理提升至国家战略高度。2026年是《“健康中国2030”规划纲要》发布十周年，也是国家“十五五”谋篇开局之年，更是“体重管理年”活动承前启后的关键之年。在这一重要节点，如何借助数字技术破解科学减重这一世界性难题，成为健康中国建设必须回答的时代课题。

2026年8月19日，恰逢第九个中国医师节和全国卫生与健康大会召开十周年，《健康中国观察》杂志在中国人口与发展研究中心组织召开“AI赋能健康体重管理”专题闭门研讨会。来自公共卫生、临床医学、运动科学、营养学、健康传播、数字技术等领域的十余位专家，围绕肥胖对国家与社会的连锁反应、科学减重的世界性难题、AI健康工具的实践效果等核心议题展开深入研讨，形成了《关于AI工具辅助健康体重管理的专家建议》。本刊本期推出“AI赋能健康体重管理”专题，刊发部分与会专家的署名文章，以记录这场跨学科对话的思考成果。

AI赋能健康体重管理的战略定位与推进路径

中国人口与发展研究中心副主任 徐峰

2026年是《“健康中国2030”规划纲要》发布十周年，是国家“十五五”谋篇开局之年，更是“体重管理年”活动承前启后的关键之年。在这一重要时间节点，以AI赋能健康体重管理为主题开展研讨，既是对“体重管理年”活动的务实推动，也是以数字技术助力慢性病防控的积极探索，具有鲜明的战略意义和现实针对性。

肥胖已成为全球性公共卫生难题。《2025世界肥胖地图》预测，到2030年全球将有近30亿成年人处于高BMI状态；《柳叶刀》进一步预测，到2030年我国成年人超重肥胖率或达65.3%，相关医疗费用将升至4180亿元。肥胖诱发的糖尿病、心脑血管疾病等慢性病，不仅严重威胁人民健康，也给医疗卫生体系和医保基金带来沉重压力。世界卫生组织测算，预防端每多投入1元，治疗费可减少8.5元，抢救费节省100元。科学减重，正是从源头降低慢性病发生率、节约医疗资源、提升人口健康素质的关键一招。

然而，科学减重仍然是世界性难题。从“致肥胖环境”的推波助澜，到公众健康认知的种种误区，从专业指导可及性不足，到个体长期坚持困难，单靠个人意志或传统宣教远远不够。令人欣喜的是，以蚂蚁阿福为代表的AI健康应用正在给出积极探索。今年6月，蚂蚁阿福发起“科学减重1亿斤”健康行动，通过低价供应体脂秤、举办减重挑战赛、升级AI定制饮食和运动方案等举措，全国用户已累计减重500万斤。这让我们看到，AI在个性化干预、即时反馈、低成本广覆盖等方面具有独特优势，有望为破解体重管理难题提供新路径。

推动AI赋能健康体重管理走深走实，需要牢牢把握三个方向。一是把牢科学方向。体重管理必须尊重医学规律、营养科学和运动科学，为AI健康工具划定科学、安全、有效的边界，确保技术应用不跑偏、不误导、不伤害。二是深化跨界协同。AI健康体重管理涉及医疗、公共卫生、信息技术、媒体传播等多个领域，需要医疗机构、科研院校、数字平台和主流媒体协同联动，把专家智慧转化为算法优化、服务创新和健康科普，让科学减重可感可及。三是推动成果转化。此次研讨形成的专家建议和观点纪要，应当为“体重管理年”政策优化和AI工具迭代提供高质量参考，真正把研讨成果转化为惠及群众的健康红利。

体重管理是一场从“治已病”向“治未病”转变的持久战，也是数字时代健康治理能力的一次新探索。以习近平新时代中国特色社会主义思想为指引，秉持人民至上、生命至上的初心，凝聚专业智慧、善用数字技术，必能推动科学体重管理不断走深走实，为守护亿万人民健康、谱写中国式现代化健康篇章作出更大贡献。

科学减重的专业原则：生活化与分类干预

中国健康教育中心主任医师（专技二级） 田向阳

体重管理的本质是生活方式管理，而生活方式干预医学建议往往是最难落实的。为了减重，让一个人长期放弃美食、忍饥挨饿，是不太现实的。科学减重必须坚持生活化原则和个体化原则，才能提高可行性和有效性。

首先，体重管理应当成为生活的一部分，而非阶段性的临时任务。脂肪是人体储存能量最高效的形式，1克脂肪可以释放9千卡能量，而1克蛋白质或碳水化合物仅能释放4千卡。面对环境威胁和生存压力，人体天然倾向于储存脂肪。这意味着如果不加干预，体重增加几乎是必然的。减重不应被理解为短期“吃苦”，而应像每天照镜子、整理仪容仪表一样，成为日常自我管理的一部分。每天称一次体重，就像每天整理发型一样自然，这样才能避免减重与反弹的循环，实现长期稳定。

其次，科学评估和分类是体重管理的前提。肥胖并非同质化疾病，粗略可分为遗传型、能量型和压力型。遗传型肥胖者脂肪细胞数量多、体积大，可能“喝水都胖”，但活动不受限；能量型肥胖者因能量摄入过多、消耗过少导致活动受限；压力型肥胖则多与晚睡、慢性压力相关，表现为腹型肥胖。不同类型肥胖的干预重点不同，不进行分类就制订方案，效果往往不佳。能量代谢的计算也有规律可循，掌握基础代谢率公式和常见食物能量值，有助于实现能量平衡的精细化管理。

生活方式干预是科学减重的基础，涵盖吃、动、心三个方面。饮食方面，地中海饮食和得舒饮食等模式值得推广，但更重要的是吃什么、怎么吃、吃多少的个体化调整。运动方面，跑步等有氧运动简便有效，抗阻训练有助于保存肌肉。心理方面，压力和睡眠管理常被忽视，却是影响食欲和代谢的关键因素。药物和手术只是补救措施，有严格指征，不能替代生活方式改变。

AI工具在体重管理生活化和分类干预中可以发挥独特作用。通过智能设备监测数据，AI可以帮助用户识别自身肥胖类型、计算能量摄入和消耗、制订动态调整的行为方案，并在日常生活中提供持续提醒和反馈。但AI建议必须建立在科学评估的基础上，避免一刀切的方案，才能真正推动健康体重管理的普及和深化。

科学减重的公共卫生价值：算好三本健康账

首都医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系教授、博士生导师 张玲

肥胖已成为严重危害我国人群健康的重要公共卫生问题。从流行病学数据看，20世纪90年代我国成年人超重肥胖率仅约16%，而2023年已超过56.9%，增长趋势极为迅猛。经济学界将肥胖比喻为“公共卫生的灰犀牛”——体型庞大、行动缓慢、人人可见却常被忽视，一旦冲撞将带来致命影响。要认清科学减重的公共卫生价值，需要算好三笔账。

第一笔是疾病负担账。肥胖不仅是糖尿病、心血管疾病、部分肿瘤的重要危险因素，其本身已成为一种需要管理的慢性病。疾病负担的加重直接推高医疗卫生支出，给医保体系带来持续压力。从群体水平看，控制体重不仅是为了改善个体健康，更是为了遏制未来10年至20年慢性病快速增长的势头，减轻整个社会的疾病负担。

第二笔是预防经济账。国内外大量研究表明，预防是最具成本效益的健康投资。我国数据提示预防端每多投入1元，治疗费可减少8.5元，抢救费可节省100元。日本研究也显示，人群体重下降10%，五年可节省约5200亿日元医疗支出。经济合作与发展组织和世界卫生组织均认为，财政措施预防肥胖是少见的支出小于收益的公共卫生投资。关口前移，从源头控制体重，用最小投入获取最大健康收益，是公共卫生的基本逻辑。

第三笔是防治范式转变账。过去体重管理主要依赖被动治疗，个体化干预难以普及。AI技术的发展使“千人千策”成为可能，可以通过体脂秤、智能穿戴设备和算法模型，为不同个体制定动态调整的干预方案。蚂蚁阿福等平台在短时间内吸引大量用户参与，本身就是一种具有公共卫生意义的群体干预实践。然而，减重数字背后究竟是APP本身的作用，还是体脂秤、社群竞争、健康意识提升等综合因素的结果，需要严格的科学评价加以厘清。如果能够与科研机构合作，利用自然实验等科学方法验证AI工具的真实效果，将为企业产品优化和国家政策制定提供坚实依据。

科学减重的公共卫生价值不仅体现在医院里的个体诊疗，更体现在社区、学校、家庭等全社会的协同干预。肥胖与高血压、糖尿病等慢性病同根同源，应当探索联防联控的社区管理模式。AI工具可以成为连接个体与公共卫生体系的重要桥梁，但只有经过循证研究检验、证实其有效性，才能真正承担起助力健康中国建设的重任。

科学减重的核心原则与AI个性化管理

北京大学公共卫生学院社会医学与健康教育系副主任 马德福

“体重管理年”活动开展以来，各级医院纷纷设立减重门诊，营养科、内分泌科、运动科、中医科等各展所长。这既说明体重管理方法多元，也提醒我们：减重不能以体重数字的降低为唯一目标，而应聚焦健康。科学减重的核心原则可以概括为“四个核心”和“四个原则”。

四个核心是安全减脂、留存肌肉、稳定代谢、杜绝反弹。减重的关键不是单纯降体重，而是降低体脂率。许多体重正常者体脂率超标，属于隐性肥胖。如果减重过程中肌肉大量流失，即便体重下降，体脂率反而可能升高，状态变差。肥胖对健康的危害本质上是代谢失衡，因此体重管理的终极目的是恢复代谢平衡，降低各种慢性病风险。同时，防止反弹是科学减重不可回避的命题，不能只关注体重的短期下降，而忽视长期维持。

四个原则首先是安全性。减重必须以促进健康为中心，而非追求快速体重下降。一些机构宣称一个月减20公斤，往往依靠极端节食或暴汗运动，对健康弊大于利。合理的能量缺口应控制在每天300~500千卡，体重下降速度以每周0.5~1公斤为宜。其次是综合性。肥胖原因各异，涉及膳食结构、运动状况、遗传体质、睡眠质量和心理因素等，需要综合干预，找到个体肥胖的真正原因。生活方式干预是根本，药物、手术等只是辅助手段。再次是持续性。许多减重者因效果递减而放弃，实际上任何有效方法都需要长期坚持。持续性正是AI体重管理的突出优势，AI可以每天提醒、设定目标、组织挑战赛，实现一对多的长期陪伴，解决专业人员不足的难题。最后是个性化。不同肥胖者需要不同的干预方案，线下全面评估往往需要半个小时以上，而AI如果能够采集详细的膳食、运动、睡眠等数据，结合历史指标变化，完全可以逐步实现更高水平的个性化管理。

科学减重的最终落脚点是知行合一。很多人减重失败，不是因为不知道方法，而是没有真正下定决心改变生活方式。AI工具的价值不仅在于提供正确知识，更在于通过数据反馈、及时提醒和社群激励，帮助用户跨越从“知道”到“做到”的鸿沟。未来，具备专业、温暖和个性化特征的AI健康管理工具，有望成为科学减重的重要基础设施。

科学减重为什么是世界性难题：临床认知的三个根本追问

北京大学第一医院内分泌科主任医师 李昂

肥胖是一种非传染性的世界性大流行，几乎所有国家和地区都面临体重快速增长的共同趋势。我国目前超重比例高于肥胖比例，正处于从超重向肥胖转化的关键阶段。如果能够集全社会之力科学应对，完全有可能避免重蹈部分发达国家肥胖失控的覆辙。然而，科学减重之所以成为世界性难题，根源在于我们必须直面三个根本追问：问题从哪里来、究竟是什么、要往哪里去。

从认知层面追问“从哪里来”，关键在于澄清脂肪的角色。脂肪并非问题的本质，而是问题呈现的表象。肥胖背后的成因涉及代谢紊乱、遗传易感性、环境因素和神经内分泌调节失衡。如果简单将脂肪视为“敌人”，就会误以为抽脂等快速手段可以解决问题，实际上反而可能对代谢造成严重影响。同时，肥胖既是一种需要管理的慢性复发性进展性疾病，又兼具个体审美属性，这使得公众对“什么算肥胖”“是否需要干预”存在巨大认知分歧。肥胖在公众层面既被严肃对待，又与个人形象追求交织，客观上增加了干预的复杂性。

从目标层面追问“是什么”，必须明确减重是过程而非目的。如果把减重视为最终目标，身体作为一个精密调节系统，不可能无限减重，当体重进入平台期后，以减重为目的的管理必然走向失败。真正的目标应当是改善肥胖相关并发症、降低疾病风险、恢复代谢健康。即使体重没有降到所谓的理想数值，只要健康状态得到改善，管理就是成功的。明确这一目标转换，是避免减重陷入短期化、极端化陷阱的关键。

从方法层面追问“往哪里去”，需要理解现代社会供需关系的根本逆转。过去供不应求时代，人们无须计算也能保持能量平衡；如今食品供给过剩，而个体对自身能量需求的感知仍然模糊，导致多数人在不知不觉中摄入过多。社会化分工又进一步剥夺了个人维护自身饮食起居的主动权。因此，减重看似“反人性”，实则是重建个体能量需求认知和对自身健康责任感的过程。

科学减重需要构建组合策略：以饮食和运动为基础，必要时联合药物、内镜或手术等医学手段，围绕脑-肠轴和能量代谢系统进行综合干预。AI工具可以在认知纠偏、目标设定、行为追踪和长期随访中发挥辅助作用，但必须始终服务于健康结局，而非单纯的体重数字。

肥胖对国家与社会的连锁反应：

儿童慢性病管理视角下的公共卫生忧思

首都医科大学附属北京儿童医院儿童慢病管理中心主任 闫银坤

肥胖问题早已超越个体健康范畴，成为影响国家经济、人口发展和社会公平的系统性挑战。从儿童慢性病管理的一线实践观察，当前我国学龄儿童超重肥胖率已超过30%，肥胖率约10%，意味着每10个孩子中就有1个“小胖墩”。更令人担忧的是，肥胖儿童中70%~80%会将肥胖状态持续终生，这为未来国民健康素质埋下了巨大隐患。临床中，儿童2型糖尿病比例逐年上升，12岁以上青少年接受减重手术的案例也在增加，肥胖对儿童健康的危害已经不再是遥远的风险，而是正在发生的现实。

国家之所以高度重视肥胖防控，是因为背后有三本必须算清的账。其一是经济账。预计到2030年，我国肥胖相关医疗费用将达到4180亿元，约占全国医疗总费用的21.5%。间接费用更为庞大，2025年中国肥胖经济总成本约为1万亿元，相当于GDP的0.7%，大约相当于温州或大连一年的地区生产总值。肥胖正在快速消耗社会财富，挤占本可用于教育、科技和民生保障的公共资源。其二是人口账。肥胖与少子化、老龄化问题交织叠加，如果不能在儿童期有效阻断肥胖进展，未来劳动力健康素质将受到严重影响，进而拖累国家长远竞争力。其三是社会公平账和国际形象账。肥胖的流行特征，在不同收入群体间呈现出新的分布格局，经济条件较好地区健康意识逐步提升，而农村及经济欠发达地区肥胖率反而快速上升。肥胖者在收入、择偶、就业等方面还面临多重不利影响，加剧了健康不公平和社会分化。肥胖防控水平也因此成为一个国家社会治理能力和国际形象的重要体现。

应对肥胖问题的根本策略在于关口前移，尤其要抓住儿童青少年这一关键阶段。儿童期是饮食习惯和生活方式形成的关键时期，肥胖一旦形成往往伴随终生，逆转难度远高于成年人。因此，预防远比治疗更具成本效益。AI工具可以在筛查评估、行为干预和长期追踪等方面发挥辅助作用，但核心仍在于全社会形成预防为主的共识，将体重管理融入学校、家庭和社区日常，从根本上扭转肥胖流行趋势，守护下一代的健康成长。

运动减重的专业原则与AI应用边界

北京体育大学运动人体科学学院体质与健康教研室主任 李然

肥胖流行的根本原因在于我们生活在一个“致胖环境”中，所有便利化都让人更容易获得脂肪。抵抗这一环境需要主动干预，而运动是体重管理的重要基石之一。但运动减重必须遵循专业原则，AI工具的应用也应明确边界，才能发挥真正价值。

运动减重的专业原则首先强调评估先行。不是所有肥胖者都适合运动，尤其大体重者直接跑步可能对关节造成损伤。需要通过体能评估、心肺功能和运动风险筛查，明确个体是否适合运动、适合什么类型和强度的运动。其次，运动处方的核心是“有氧减脂、抗阻保肌”。有氧运动是消耗脂肪的主要方式，但单纯有氧可能导致肌肉流失。抗阻训练对于保存肌肉、维持基础代谢率具有不可替代的作用。肌肉量增加本身就是体重管理的重要成果。最后，循序渐进和终身坚持是运动减重有效的前提。短期集中运动可能短期见效，一旦停止极易反弹。只有将运动内化为生活习惯，才能实现长期健康收益。

AI在运动减重领域具有广阔应用空间。我国超重肥胖人群数以亿计，而运动指导专业人员数量有限，不可能覆盖所有需求。AI工具可以通过运动处方推荐、动作视频指导、训练计划自动生成和进度追踪，大幅降低运动干预的人力成本和知识门槛。特别是通过智能穿戴设备与AI算法结合，能够实现运动负荷监测和动态调整，使运动方案更加安全有效。

然而，AI在运动减重中的应用也面临两个核心问题。第一，如何判断AI给出的运动建议是正确的。大模型虽然可以学习大量文献，但医学和运动科学知识更新迅速，证据等级参差不齐，AI生成内容的准确性和安全性需要专业审核机制加以保障。第二，如何让AI给出个体化的运动方案。当前多数AI工具仅能提供通用建议，难以实现真正的个性化。即使已经提供基于体脂秤等设备的数据，运动方案的个体化仍需要更全面的身体功能评估和历史数据积累。

因此，运动减重中的AI应用，应当与临床判断和循证方案相结合。AI不能替代运动医学专业人员的评估和处方，但可以作为高效辅助工具，将专业原则转化为可执行的日常指导。只有坚持科学循证与技术创新并重，AI才能在运动减重领域释放长期价值。

从个体减重体验到公共行动：

AI营造科学减重社会环境的传播学启示

北京体育大学新闻与传播学院副教授、中央电视台体育频道前导演 夏天

2023年，我在三个月内减重三四十斤，至今保持基本稳定。回顾这段经历，减重成功并非依靠某种神奇方法，而是源于一个清晰的契机——出镜形象要求——以及随之而来的生活方式整体改变。这一过程让我深刻体会到，减重不是短期任务，而是终身习惯；而能否营造支持性社会环境，往往决定了个人努力能否长期持续。

个人减重的关键首先在于改变认知。很多人减重失败，不是因为不懂“管住嘴、迈开腿”，而是缺乏真正促使行动的内驱力。我的减重始于职业压力，但真正成功在于将减重融入日常生活：中午不饿不吃，饿了补充适量蛋白质和全谷物食品，如全麦面包，晚餐以玉米为主，戒掉含糖饮料，后期加入力量和有氧训练。每日称重更是一种持续的自我监督，体重轻微上升时及时调整饮食和活动，从而避免大幅反弹。减重之后，原本需要药物控制的高血压基本恢复正常，这正是生活方式改变带来的健康红利。

从体育传播的角度看，线下赛事和群体活动是激发减重持久动力的有效手段。近年来兴起的HYROX健身赛事，通过“学练赛”模式将个人训练转化为备赛目标，极大提升了参与者的积极性和坚持度。这种逻辑同样适用于体重管理。如果AI平台能够搭建线上线下的减重比赛体系，通过体脂秤上传数据、设置积分排名、组织区域PK，就能将枯燥的减重过程转变为具有社交属性和目标感的公共行动，使更多人获得持续参与的动力。

对于AI健康平台的建设，建议注重用户分层和精准传播。当前参与健康咨询的用户中，中年男性比例并不低，这与“男性不关注健康”的刻板印象相反。中年男性往往面临较高的慢性病风险，但体重管理参与度较低，消费意愿也相对有限。如果能针对这一群体打造兼具健康管理和社交属性的平台，通过线上线下活动、趣味挑战和激励反馈，或可破解中年男性体重管理参与度低的难题。同时，AI平台应善用体育赛事传播的成熟经验，以比赛、积分、榜样引领等方式，构建科学减重的社会环境。

减重从来不只是个人的事。一个人成功减重，改善的是自身健康；千万人参与科学体重管理，提升的是国民健康水平和国家形象。AI技术为营造这种社会环境提供了新的可能，关键在于如何将专业指导、行为激励和社交互动有机融合，让健康生活方式成为更多人的自觉选择。

竞技体育体重管理对大众科学减重的启示

中国国家队运动营养师、武警某部首席教练员 许宝璐

在国家队和部队的一线实践中，体重管理的核心目的始终不是单纯降低体重，而是在保障健康的基础上优化身体成分，减脂保肌、提升运动表现，这与大众科学减重的底层逻辑高度一致。无论是帮助短跑运动员提升功率体重比，还是帮助柔道运动员进行赛前体重调控，抑或帮助花样游泳运动员优化身体成分，贯穿其中的科学逻辑可以概括为六个关键词：目标牵引、持续陪伴、周期调整、合理速度、需求导向和榜样环境。

目标牵引是体重管理的起点。借鉴SMART原则，将宏大的长期目标拆解为具体、可测量、可实现的中周期和小周期目标，并进一步落实到每一周甚至每一天的饮食和训练安排。运动员备战奥运会，如果只盯着四年后的终极目标，很容易陷入焦虑。只有将目标逐步分解为年度、季度、月度和每日任务，才能保持节奏、稳步推进。大众减重同样如此，合理的热量缺口是每天300~500千卡，体重以每周0.5公斤左右的速度下降，这个目标可感知、可达成，也便于及时调整。

持续陪伴是减重成功的隐性关键因素。很多运动员并非不知道该怎么吃、怎么练，真正的困难在于执行过程中的焦虑、动摇和平台期困惑。此时，营养师和教练的价值不仅在于提供正确答案，更在于陪伴执行——今天状态不好怎么办、出差怎么调整、感冒了如何恢复。大众减重同样不能高估知识的力量、低估执行的难度。AI工具可以填补专业陪伴的空白，通过每日提醒、情绪安抚和问题解答，成为用户身边可持续的支持者。

周期化和动态调整是科学减重的重要方法。竞技体育中，增肌和减脂往往难以同步进行，需要通过分周期安排——冬训前减脂、冬训中增肌、赛前再减重——来优化身体成分。以短跑运动员为例，在冬训前将体脂率降至5.9%，冬训后控制在7%~8%，体重从69公斤增至76公斤，赛前再减去部分非专项肌肉以降低体重、保持输出功率，从而在速度、力量、恢复能力、体重之间找到最有利于专项表现的平衡点。监测指标的变化趋势比单次数值更重要，晨起心率、睾酮水平等趋势变化可以反映训练负荷和恢复状态。AI健康工具如果能够基于个人历史数据建立动态模型，持续追踪指标变化，就能实现类似竞技体育中的精细化调控。

大众体重管理同样需要榜样和环境支持。运动队中老将运动员的示范作用显著，年轻队员会模仿其饮食和行为。在家庭、社群和AI平台中树立减重榜样，营造同伴教育氛围，能够有效带动更多人参与并坚持科学体重管理。科学减重的最终目标不是短期数字变化，而是通过改变长期行为和认知的累积，让正确的事情成为日常。

食育、传播与菌群管理：AI赋能科学减重的多元实践路径

首都保健营养美食学会会长 王旭峰

体重管理是一项需要长期坚持的系统工程，单靠个人意志或短期干预难以奏效。过去十几年，我的团队从食育推动、健康传播和商业体重管理三个维度进行了实践探索，体会到科学减重必须将正确方法、持续陪伴和有效工具结合起来，而AI可以在其中发挥不可替代的作用。

食育是从源头预防儿童肥胖的关键。我们发起的“食育推动计划”已持续14年，走进23个省份，在2000多所小学和幼儿园开展了超过2万场公益营养健康课程。数据表明，开展食育一年以上的学校，学生垃圾食品摄入比例、含糖饮料消费和肥胖率均显著下降。儿童阶段是饮食习惯形成的关键窗口期，健康饮食行为的养成远比成年后反复减重更为根本。食育工作需要教育部门、学校、家庭和社会组织协同推进，AI工具可以辅助课程设计、知识传播和效果评估，提升食育覆盖面和持续性。

健康传播是提升公众科学素养的重要手段。我们联合央广网打造《中华名医号》栏目，每天邀请三甲医院专家进行健康科普，其中体重管理是重要主题。科学减重的难点不仅在于方法本身，更在于公众对纷繁复杂信息的辨别能力不足。AI健康平台如果能够标注信息来源和机构背书，提供经专业审核的科学建议，将极大增强用户信任感。同时，AI应发挥陪伴和答疑功能，在减重者遇到平台期、情绪波动或饮食困惑时给予及时支持，这是传统科普难以实现的。

从商业实践看，肠道菌群管理为体重控制提供了新视角。我们依托互联网医院，通过调整肠道菌群结构和菌群移植等方式帮助用户减重，今年底预计服务10万名用户。肠道菌群被忽视的代谢调节作用，可解释为什么部分人节食或用药后容易反弹。AI平台若能整合动态血糖仪、心电监测仪等智能设备数据，让用户实时看到食物和运动对血糖、心率的影响，就能将抽象的健康建议转化为直观的、个体化的行为反馈，显著提升依从性和管理效果。

AI赋能科学减重，核心不在于替代专业人员，而在于降低门槛、提供陪伴、整合工具。当正确的方法可以通过AI精准触达，当用户的行为变化可以通过数据即时反馈，当专业资源可以通过平台高效连接，科学减重才真正具备了大规模推广的条件。

AI健康工具赋能体重管理的实践逻辑与

社会价值——以蚂蚁阿福为例

蚂蚁集团数字社会发展研究中心秘书长 张道生

蚂蚁阿福发起的“科学减重1亿斤”健康行动，截至2026年8月，参与用户已超过200万人，累计减重超过500万斤。这些数字来自用户通过体脂秤上传的真实测量记录，虽不能保证每个人每日上秤，但总体趋势真实可查。然而，数字本身并非最终目的，AI健康工具在体重管理中的深层次价值更值得关注。

AI工具的首要作用是降低参与门槛。体重管理之所以成为世界性难题，一个重要原因是金钱、知识和决策成本过高。专业健康顾问服务动辄数万元，健身房年卡需要持续投入，而计算热量、设计饮食和运动方案对普通人而言充满障碍。蚂蚁阿福通过低价供应体脂秤、AI拍照估算热量、个性化方案生成等方式，将参与成本降至几乎为零，使更多人能够迈出体重管理的第一步。同时，智能设备打通使被动监测成为可能，用户无须额外投入精力即可获得持续反馈，显著提升可持续性。

AI平台的连接器功能同样重要。健康管理行业被认为是万亿级赛道，却始终未能诞生规模化企业，根源在于行业高度碎片化：健身房、智能硬件、营养服务各自为战，用户难以获得完整服务。蚂蚁阿福以超过1亿用户的C端流量为基础，连接体脂秤、手环、健身房、减重训练营等多元服务商，使碎片化资源得以整合，用户可以更低成本获取一站式服务。这种连接不仅提升了用户体验，也激活了整个生态。

在运营层面，公益心态与商业手段的结合是活动可持续的关键。纯公益难以持续，纯商业则难以动员广泛参与。蚂蚁阿福通过区域减重PK赛、名人减重队长、奖金池激励、减脂美食打卡等方式，让参与各方都能有实实在在的获得感，从而形成正循环。同时，大规模用户参与产生了溢出效应：体脂秤厂商产能被激活，众多硬件商主动寻求合作，食品企业开始重视健康转型。这说明AI健康平台可以通过需求端力量，推动供给侧向更健康的方向演进。

在专业能力建设方面，医疗健康AI必须坚守低幻觉、高信任的底线。基础大模型为追求答案完整性往往产生较高幻觉率，而医疗健康场景容错率极低。蚂蚁阿福背靠金融级信任基因，在健康内容输出上注重控制幻觉、标明信息来源、引导用户联系专业医生。当然，如何组织语言、划定建议与诊断的边界，仍是需要持续探索的课题。未来，AI体重管理要从“减重数字”向“健康生活方式养成”深化。技术的终极价值不在于帮助用户减掉多少斤，而在于帮助其建立自觉的健康习惯，让科学体重管理真正融入日常生活。

来源 |《健康中国观察》2026年10月刊

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