医疗行业，虽然属于互联网化领域却尚未显现出显著的商业潜力，仅靠药品销售被视为边缘资产，如今却凭借人工智能技术焕发出新的生机。

政策环境有所放宽，2025年国家医保局在医疗服务价格项目中新设了“互联网首诊”这一条目，这预示着长期仅限于“咨询”功能的线上诊疗，包括AI诊疗，有望迎来实际应用的前景，同时也将激发一度仅限于药品销售的互联网医疗行业的变革。

近期，蚂蚁集团，通常重视其支付宝超级App流量入口的布局，却突然转变策略，推出了AI医疗独立应用AQ，这一举动恰似这场迟至的风潮的象征。据悉，该应用专注于提供个人健康管理的服务，向用户提供了众多不同领域的AI医生分身，以在线问诊、导诊以及健康管理等形式服务用户。同时，它也继承了支付宝连接医保和医院HIS系统的“医疗接口”功能。

蚂蚁医疗经历了两个重要的转折点。在去年的九月，蚂蚁集团完成了对好大夫在线的收购，这不仅加强了之前作为数字接口功能不足的服务端，还积累了丰富的专业医生资源；而在今年的三月，蚂蚁集团总裁韩歆毅推动了组织结构的改革，将数字政企事业部拆分为医疗、出行和民生三个独立的业务板块，并着重强调了各板块的独立性和自主性。

前者为AI医生的数字替身奠定了实际基础，而后者则超越了“连接”的中台角色，类似于数字商业部门拆分后，有部分员工专门负责NFC支付中的“碰一下”功能。

组织结构的优化是推动业务成长的关键因素，目前，关注的焦点转向了蚂蚁医疗。

在发布会上，相关人士曾阐述，AQ这一名称的来源之一是“解答疑问”。依据循证医学原则的医疗实践，在大多数情况下，自然排斥大型模型的介入。而在医院围墙之外，互联网医疗对用户的覆盖范围也相对狭窄。

医疗领域似乎难以满足过高的预期。从这个角度出发，AQ和蚂蚁需要解答的疑问远不止一个。

留了缝的闭环

岁月磨砺，媳妇终成婆，在过去的20年里，互联网行业孕育了众多成熟的商业模式。然而，至今仍未找到有效解决方案的领域，一个是社区服务，另一个则是医疗服务。

社区难以形成完整的闭环系统，其根本原因在于商业生态系统与社区的自然发展模式存在本质上的冲突；而医疗闭环并非依赖于所谓的“平衡技巧”，其根本原因在于对线下资源的重度依赖——相较于线上，线下的商业模式具有更高的稳定性。

就医需至医院，疗疾需购药品，互联网企业所涉足的乃是目前最为成熟的医药电商领域，但这一领域已被阿里、京东先行占据。故而，蚂蚁公司所面临的形势天然处于劣势。这迫使公司努力克服过往线上问诊中存在的瓶颈，即各环节相互独立以及服务层面过于单薄的问题。

前者易于理解，以往的网络医疗领域不乏提供在职医生、药师在线问诊服务的情况，然而其核心功能更倾向于诊前咨询。在服务能力有限的情况下，患者往往会被引导至线下完成后续转诊。长期以来，网络医疗在“导流”问题上并未得到妥善解决，但对于拥有超过十年政企医疗接口经验的支付宝来说，这并非难以克服的难题。

蚂蚁公司最初涉足医疗领域，便是以支付渠道的角色协助阿里健康。伴随着政务服务与互联网的深度融合，支付宝迅速与各地医保、政务体系以及医院信息系统（HIS）接轨，仅从服务角度来看，它已经能够实现挂号、导诊、缴费和报销的完整流程。

在实际的医疗环境中，资金的流动相对顺畅，而信息的传递却显得颇为困难。支付宝曾为AQ提供了医保系统的支持，但在电子病历和处方流转方面却难以实现有效连接——一位来自某地医科大一附院的主任向光子星球透露，自互联网医疗开始普及以来，线上咨询后进行面诊的患者不在少数，每次医生都需要仔细查阅咨询记录，并将其与实际诊断相结合，这一过程既耗时又费力。

过去我们桌上常摆放着互联网医院的二维码，那是好大夫的咨询记录。而现在，桌上的是大模型的对话记录。患者往往对自己的症状不甚了解，需要与AI进行多轮对话，才能得到我们只需询问两三个问题的结果。他说：“虽然现在有了AI生成的电子病历能减轻一些负担，但我们仍担心其准确性，因此仍需遵循常规的诊断流程。”

这并非支付宝的错，医疗HIS领域的专家李迅指出，由于各地预算和指标存在差异，使得医院HIS的建设呈现出比政府和企业更加“非标准化”的状况，即便是有互联网企业能够攻克区域HIS接口，也是一件非常困难的事情，更不用说在全国范围内实现了。

目前，蚂蚁集团透露，全国范围内已全面接入（实现云陪诊）的医院数量不超过200家。这一现象反映出互联网医疗行业所面临的困境：以往，从事互联网医疗的执业医生主要来自医疗资源相对充足的新线城市，而一二线城市的患者更倾向于在线咨询；此外，AQ平台接入的医院中，部分医院本身已提供内部导诊服务，但这并未惠及新线城市。

病历资料本身就相当复杂，而那些与药品流通相关的处方问题则更为复杂。目前，只有阿里健康、京东健康等拥有实体医院资质的互联网医院被允许在线上开具处方，而且这种服务仅限于复诊和轻症患者。

在发布会现场，蚂蚁公司对AQ的职能界定明确，将其定位为“每位用户的健康管理顾问”。随着AI医疗技术逐渐拓展至医院以外，蚂蚁在支付宝平台提供的基础服务中展现出其独特优势，然而，这尚不足以构建一个完整的闭环系统。

闭环与否对商业化能力有显著影响，因为基础设施往往难以实现盈利，这一点蚂蚁集团作为以支付端口起家的企业，有着深刻的认识。

同质化的海

互联网医疗的初衷旨在消除医疗资源分配的不均衡问题，这一愿景带有当年“赤脚医生”所秉持的理想主义情怀。其构想同样独到，即通过建立“医患连接”机制，依赖充足医生队伍以成比例地满足患者需求。

于是，随着一家将医疗保险和支付环节紧密结合的医疗服务整合平台意外地吸引了众多医生加入，人们纷纷憧憬，这或许将催生出多么巨大的增长潜力，而这正是蚂蚁集团收购好大夫之后，业界最为广泛的期待所在。

以往“医带患”模式的推广受阻，主要在于线上诊疗的收费环节难以确立，无论是通过会员制度还是按咨询次数收费，都难以触动患者的消费意愿。一方面，医生资源是通过众多小团队共同拓展的，另一方面，患者对于在线诊疗的付费意愿较低。因此，传统的互联网医疗行业要么陷入沉寂，要么像丁香园那样转向内容服务领域。

这是蚂蚁接手好大夫后需要破的第一道题

AQ的推出，让我们见证了蚂蚁的解题之道：它利用AI对知识及数据的整合优势，将以往较为沉重的线下资源进行了“轻量化”的拓展；同时，在产品层面，它对医疗和服务进行了清晰的划分，将医疗部分交由实体机构负责，而自身则专注于服务角色的扮演。

大模型为医疗行业带来了显著的变化。这些模型能够将各专科知识浓缩并高效呈现，推动AI在医疗领域的应用超越了影像诊断和具有指标特征的期刊范畴。同时，这也使得互联网不再受限于一定比例的“医带患”模式。这种“大一统”的医学大模型使得医生们的人海战术变得不再具有战略价值。

在医患信任的层面，AI分身技术能够提供一定的缓解。据一位拥有AI分身的三甲医院医生透露，目前该技术的责任归属是模型服务商，其功能已能够满足大多数轻症患者的需求，出错几率非常小。

这些能力如今已演变成为众多AI医疗服务不可或缺的“基石”——早在AQ问世之前数月，京东和字节跳动便已推出了AI医生助手。光子星球团队与各学科的中西医医生进行了交流，他们分别测试了蚂蚁集团的AQ、抖音平台上的医学知识渊博者以及京东京医的医生AI助手，结果显示，即便是专科医生也难以区分这些AI产品在诊疗建议和计划上的专业水平差异。

在询问病情时，医生们会逐步深入，涵盖患者的病史、检查结果以及用于区分其他疾病的相关症状，他们的诊断能力更倾向于西医和内科领域。其中一位医生指出，UI设计存在一些问题，例如字体过小，这并不适合老年人使用。

从业者普遍对它们的感受相似，因此在用户这一端，要辨别它们就更加困难。何况，独立应用程序还必须应对通用人工智能工具以及小红书等综合性搜索平台的竞争挑战。

行业竞争在模型能力领域，数据是关键前提。现阶段，模型制造商在医疗数据领域的“淘金”之旅实属艰辛——由于HIS系统非标准化，电子病历尚在国家层面倡导和地方积极推广中，手写病历的结构化提取成本自然不低。此外，进一步的数据标注工作成为各大厂商暗中努力的基础设施，目前这一领域采取了直接招聘和外包并行推进的策略。

我们得知，目前医疗数据标注领域已呈现出明显的等级结构。外包机构通常招募规培生和医学专业学生兼职进行初始数据标注，而大型企业则通过高薪吸引专科医生加入。对于前者，只需掌握考编所需的医学基础知识即可，而对于后者，通常要求具备一年或更长的临床工作经验，例如蚂蚁公司在标注质量管理岗位上的大规模社会招聘。

目前，医疗数据标注的价格已经攀升至每条13元，这一价格已超过众多自动驾驶项目的成本，据一位行业专家透露。

对于蚂蚁来说，确保其医疗健康服务的核心，可能并非医生本身，而是那些经过长时间运营所积累的、系统化的医患沟通记录、管理信息以及病情监测数据。

循证特性对医疗模型的更新迭代产生了制约，如同一种平等对待各模型的“束缚”。若在能力上无法进行有效区分，那么目前尚无明确付费点的公共服务，在争夺用户认知的过程中，很可能会演变为一场营销的混战。

AQ的赢面在哪？

在商业模式尚待完善以及竞争环境同质化的背景下，我们很容易明白蚂蚁为何要将医疗功能从支付宝中独立出来。

去年九月，蚂蚁在支付宝平台推出了AQ的前身——小程序“AI健康管家”。这是AI医疗面向消费者领域的首次实际应用。截至AQ正式发布，尽管该小程序并未进行大规模推广，但已累计为7000万人次提供服务。鉴于医疗服务本身具有低频次的特点，这一数据从业务角度证明了在AI赋能下，医疗领域作为独立入口的可行性。

在另一个层面上，我们关注的并非入口的深浅程度，而是需要在精神层面将支付宝过往的“接口”定位进行明确区分。

支付宝解锁医疗服务的核心是医保码，这一功能衍生出挂号、就诊、购药以及医疗与保险两个服务链条，它们主要涉及低频次的医疗服务；而AQ则聚焦于健康管理，除了具备上述继承功能外，更重要的是构建了用户健康全生命周期的数据管理体系——然而，初创企业并未能突破大型企业的竞争范围。

光子星球观察到，除了AI医生、药盒识别、报告解读等功能，AQ还特别设计了一个不太显眼的入口：该入口旨在创建用户个人健康档案，其中包含了从硬件设备监测、就医经历、用药方案等多个类别的数据收集。在AQ的发布会上，蚂蚁公司宣布了与鱼跃、三诺等第三方智能硬件企业的合作计划。

鉴于线上咨询难以实现商业化，我们决定将其免费提供给用户，作为吸引他们深入使用的“诱饵”，并在他们深度使用后，开放数据采集权限。这样一来，我们不仅可以将用药建议提前至搜索框的前端，就像“一键触达”那样构建专属的供应链；而且还可以向实体医院提供涵盖整个生命周期的健康数据，从而方便医生进行诊断和患者管理。

药物推荐领域蕴藏着巨大的商机。以某知名企业为例，该公司在医疗商业化方面的关键策略之一，就是在用户搜索相同名称药品时，优先呈现那些支付了“广告位”费用的制药企业的产品。“制药企业资金充足，缺钱的是医疗机构和药店”。

在此背景下，独立应用及其入口显得尤为关键。实际上，并非支付宝需借助健康管理功能来吸引流量，而是AQ平台更依赖于支付宝带来的用户流量。

除此之外，AQ的另一大优势在于依托医保码构建的医疗支付网络。这一体系不仅为患者提供全面的服务，覆盖范围超越微信，而且还有潜力通过医保费用控制确保医院支付端的安全。

DRG改革之后，医保将依据诊断病种进行分组，并利用大数据分析得出的平均费用来进行报销。然而，在现实医疗环境中，常常会遇到如并发症等复杂的病情，此时，针对单一病症的“一口价”虽能减轻医保基金的压力，却给医院运营带来了压力。幸运的是，AQ系统作为医保与地方接口的桥梁，为医院提供了智能控费的可能性。

医疗行业针对企业客户的服务，以及SaaS模式一样，其改革主要聚焦于那些难以衡量的流程改进，而所面临的则是相对有限的资金预算。在控制成本的基础上，AQ公司以及蚂蚁医疗解决方案在医疗机构的推广，或许会比竞争对手的速度更快。

毕竟，医疗行业的线下部分始终是B to B再到C的商业模式，只有同时把握住这两端的项目，才真正具有持续发展的潜力。