医疗大模型在过去两年经历了史无前例的爆发。截至2025年末，国内已发布超过350个医疗垂直大模型，覆盖影像、临床、药物研发、健康管理等几乎所有细分场景。但一个残酷的事实是：只有不到三成的大模型拿到了三类医疗器械认证——这是进入医院收费目录的法定”准生证”。换句话说，七成以上的大模型在医疗场景里连”合法行医”的资格都没有。

从图3（双轴图）可以看到两条背离的曲线：大模型数量在飙升，但三类证数量的增长斜率明显更平缓。这背后是两套逻辑在博弈——技术侧追求”快”，监管侧要求”稳”。能同时驾驭两套逻辑的企业，才有资格进入下一阶段。

从信息图1（医疗AI市场全景图）的格局来看，当前市场呈现出清晰的”上下夹击”态势。通用大模型玩家靠API和开源从上方渗透，垂直厂商依托医院渠道和场景Know-How从下方筑墙。未来两到三年，这种双线夹击的态势将加速洗牌。 政策端也在持续加码。2024年11月，国家卫健委的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》一口气划定了84个AI应用场景——其中近两成明确提及大模型。进入2026年，卫健委等5部门联合发文促进”人工智能+医疗卫生”应用发展。更关键的变量在人才端：教育部等五部门将AI列为高校公共基础课。未来五到十年走出校门的医学院毕业生，将带着AI素养”出厂”。 院内商业模式的三条路径 第一条路：信息化软件模式。 AI作为HIS或电子病历系统的一个模块嵌入，按年费或项目制收费。可复制性强、部署快，但客单价有限。讯飞医疗在这条路上已跑出超二十家龙头医院的标杆案例。 第二条路：医疗器械认证模式。 走三类证路径，把AI算法作为”医疗器械”来卖。技术壁垒最高，但一旦获批就能享有器械集采的规模化放量。截至2025年末，三类AI医疗器械累计获批超过270张。 第三条路：健康服务模式。 绕过医院，直接ToC或To保险，以健康管理、慢病随访等轻服务切入。医渡科技的医渡智循已落地超五十家三甲医院。 三条路没有绝对的好坏——拼渠道的走软件，拼临床的走器械，拼用户时长的走服务。对于初创团队，最务实的策略是”健康服务+信息化软件”组合。 本文节选自拓端发布的《2026医疗AI全产业链趋势洞察》，如需获取全文内容，可进入拓端官网搜索查看。

885份有效问卷覆盖全国31个省份，揭示了一个反直觉的结果。

超过八成医务人员已使用AI工具，只有不到一成五”极少或从不使用”。单看这个渗透率数字，医疗AI似乎已经完成了全民普及。但深度呢？只有约四分之一的人将AI深度融入日常工作流。绝大多数用户还处于”偶尔查一下””试试看”的阶段。 从医生调研来看，三大核心痛点是：检索和总结耗时过长（超三成）、信息获取滞后（超两成半）、临床指南不统一（接近两成）。三个痛点的共同指向是：不是”让AI看病”，而是”帮医生省时间”。 再看模型使用排行。从图2可以清晰看到一个”断层式”格局：DeepSeek以接近一半的使用率遥遥领先。免费开源确实是渗透利器。但同一份调查显示：超过九成八的医生明确表示需要”专业医学AI”——不是能聊天的通用模型，而是能读懂病历、理解影像、辅助决策的专用工具。这就是垂直厂商的窗口：通用大模型做”入口”，专业模型做”出口”。

从图5可以看到一个有趣的三重分裂：超过七成半的医生偏好手机端小程序，只有不到两成选择PC端，HIS系统内嵌仅占不到一成。逻辑很简单——医生不是在办公室里用AI，而是在查房间隙、门诊间隙、值班间隙用。移动优先不是产品策略，是生存法则。 付费意愿方面，从图4能看出矛盾曲线：近七成医生愿意为专业医学AI付费，但同时近九成认为AI工具应该免费或月费不超三十元。医生愿意为”帮我看病”的工具付钱，但不认为”帮我查资料”的工具有付费价值。两种AI在医生心中根本不在同一赛道。 从图6看态度光谱更为微妙：超过八成医生认为AI替代的是重复性工作而非医生本身，超过八成半坚信AI能让患者更健康，但超过九成呼吁医疗机构提供AI工具使用津贴。翻译过来就是：”我信AI，但别让我自己买单。”

2026年，网信办等三部门联合印发的《智能体规范应用与创新发展实施意见》，将”医疗智能体”正式推向了新质生产力的叙事高度。白皮书提出的”四大重构”框架——诊疗重构、运营重构、服务重构、创新重构——把这场变革拆解得很清晰。 诊疗重构——从”医生看报告、开医嘱、写病历”的串行流水线，变成AI预审+医生确认+AI辅助写病历的并行模式。运营重构——从以科室为单元的孤岛式管理，变为以患者路径为核心的联动式运营。服务重构——从偶发接触变为AI驱动的持续性患者随访和健康管理。创新重构——从论文驱动的慢速创新变为”临床数据+AI模型+真实世界验证”的快速闭环。 可以这么理解：智能体不是现有流程上的一个优化插件，而是重新定义流程的新引擎。这像二十年前HIS系统替代纸质病历——不是把纸上的表格搬到屏幕上，而是彻底改变了医生的工作方式。 不过，理想和现实之间卡了三道坎。在”落地梗阻三视角”框架中：医院侧——决策层不知道从哪个科室切入、投入产出比怎么算，落地层需要对接HIS、EMR、PACS等异构系统，集成成本居高不下。临床侧——接受度分层严重，年轻主治举双手赞成，资深主任半信半疑。实用性上多一步确认操作，在门诊三分钟一个病人的节奏下医生就不会用。厂商侧——产品化和规模化的”剪刀差”越来越大，每个三甲医院都有自己的流程和标准。 监管层的核心逻辑是”规范先行、价值导向、生态协同”，衡量智能体用的是”三维标尺”：临床价值、经济价值、社会价值。白皮书还提出了”五大冲击”和”四大底线”：临床决策最终责任人必须是人类医生、可解释性不可妥协、数据来源必须合法合规、患者知情权必须保障。

1978年，中国医药工业总产值47.4亿元。到2025年，这个数字变成了接近三万亿元——翻了六百多倍。但如果只看增速，这是一条令人揪心的曲线。1978至2000年年均增速超一成五，”十五”期间接近两成，”十一五”飙到超过两成——那是中国医药产业的黄金二十年。但从”十二五”开始，增速拐头向下，”十三五”跌破一成，”十四五”直接滑到不足三个百分点。这不是周期性波动，而是结构性拐弯。 三重力量在同时起作用：医保控费（DRGs/DIP支付改革，集采价格平均降幅过半）、创新换挡的”青黄不接”（仿制药利润被压缩，创新药还在爬坡期）、全球化退潮（医药出口面临地缘政治与供应链重组）。整个行业的”赚钱逻辑”彻底变了——从”关系+渠道”驱动的仿制药躺赚模式，到”研发+临床”驱动的创新药造血模式。 2025年，中医药行业总规模突破万亿大关。但万亿大盘之下是”量大利薄”的结构性困境——68家A股中药上市公司中，仅有8家实现了正增长。近九成的中药上市公司都在”花钱赚吆喝”。更值得警醒的是头部集中度：白云山、云南白药、华润三九三家企业的营收占比超过了六成。这不是”二八定律”，这是”三七定律”——三个玩家吃掉大半个蛋糕。 不过，新药审批端有积极信号。中药新药受理量同比增幅超过三成四（+34.78%），全年获批32款，其中经典名方占比超过六成半——这是政策刻意引导的结果。经典名方简化审批免临床直接上市、中药创新药加速审批通道、院内制剂转化三条路径中，经典名方的门槛最低、周期最短。

2026年5月的投融资数据揭示了一个看似矛盾的现象：融资事件数环比下降约六个百分点，但金额却环比暴增近五成，超过七十亿美元。一百四十余起融资事件，单月13起过亿美元融资合计超过五十亿美元。这个”量降价升”的背后，是”哑铃型”轮次结构的形成——钱要么投给极早期的孵化项目，要么砸给确定性极高的头部项目，中间轮次正在被资本系统性跳过。 生物医药以约六成的金额占比一枝独秀，其中AI驱动的药物研发是最大赢家。Isomorphic Labs的21亿美元B轮、赛诺菲与Insilico Medicine的12亿美元合作——这些大额交易的共同特征是：要么有AI技术加持，要么有全球创新药管线。 医疗耗材领域正围绕四条主线展开：介入植入耗材刚需属性最强，骨科耗材集采风险出清，医用再生材料稳健增长，低值耗材出口回暖。集采规则的底层逻辑正在发生转向：从”唯低价是取”变为”稳价格、重质量、保供应”。耗材行业的利润正从”渠道端”转移到”产品端”。 全球数字化赛场上，各国投入差距显著——新加坡以二十亿美元级别投入领跑，澳大利亚升级健康档案紧随其后，欧盟抢占标准制定权，德国发布医疗器械AI路线图。2026年5月三部门联合发文规范智能体应用，医疗健康场景首次获得明确的”国家级指引”。北京境外医疗数据入境突破六亿条，阿里健康发布医学AI”氢离子”，联影智能胸部CT辅助诊断软件进入创新医疗器械特别审查通道。

风险提示

一、AI商业化周期可能比想象中长。 从”拿到三类证”到”进入医保收费目录”之间，通常还有两到三年的准入周期。以影像AI为例，虽然三类证已获批数百张，但真正进入收费目录的不足半数。现金流如果撑不过这个”空窗期”，再好的产品也会死在沙滩上。应对方案：在产品研发阶段同步启动收费目录准入，同时布局院外ToC/ToB的商业化通路。

二、通用大模型在”降维打击”垂直玩家。 DeepSeek等通用模型使用率接近五成，且正在通过API和开源方式不断蚕食医疗垂直场景。通用模型能力每提升一代，垂直厂商就可能被”免费覆盖”掉三五个月的产品积累。应对方案：把研发资源集中在通用模型做不了的环节——专属数据、专有流程、专属认证。

三、中医药合规风暴在升级。 十部门联合启动的中医药科普乱象治理力度远超以往——涉及广告法、食品安全法、药品管理法的联合执法。过去靠”养生保健”擦边球获客的打法正在成为高危行为。应对方案：立即核查所有面向终端消费者的宣传物料，把营销重心从”功效叙事”转向”安全叙事”和”品牌叙事”。

四、资本”哑铃化”让B轮公司成了夹心层。 VC的钱要么投种子轮试方向，要么投Pre-IPO赌上市确定性，中间阶段的项目正在被系统性跳过。应对方案：把融资目标从”融大钱”调整为”融验证钱”，同时积极对接产业资本。

行动建议

能力建设维度：建议在未来半年内完成一次”AI成熟度自检”——核心业务流程中，哪些环节已有成熟的AI替代方案？做一个”业务环节×AI成熟度”的二维矩阵，优先落地AI成熟度高且业务价值大的环节。

思维方式维度：完成从”AI是IT部门的事”到”AI是CEO的事”的认知转型。医疗AI的落地涉及组织架构调整、临床工作流重塑，没有一把手的强力推动，任何AI项目都只会变成信息科电脑里的一个图标。

行动落地维度：本周可做的三件事——调研本机构已有的AI工具使用情况；跑通一个”最小可行AI闭环”（哪怕只是用DeepSeek辅助写一份科室周报）；找到行业标杆实地交流，不要闭门造车。

总结

过去几年，医疗AI行业比拼的是谁的故事更好听。三百多个大模型、一场接一场的发布会——那是行业的”镀金时代”。但2026年，淘汰赛已经开始了。能拿到三类证的、能跑通付费闭环的、能真正嵌入临床工作流的，才有资格留在牌桌上。医疗AI和大健康产业正在经历一场深刻的”去泡沫化”——不是赛道变冷了，而是门槛变高了。