医疗健康产业的AI化进程似乎正遭遇一个结构性矛盾：单点工具层出不穷，却难以穿透产业场景的复杂性。当通用大模型涌入医疗赛道，多数产品停留在辅助诊断、智能客服等碎片化应用，缺乏对医药流通、商业决策、终端服务等全链路的深度适配。数据孤岛、场景割裂、合规门槛高企，让AI在产业端的落地始终“叫好不叫座”。

　　8月13日，在西普会期间，中康科技董事长吴瀚面对媒体专访中给出的判断颇为直接：中国健康产业正站在旧动能退潮与新动能崛起的断裂带上，AI能否从“工具”进化为“操作系统”，将决定产业能否跨越这道鸿沟。

　　面对“近年来在智能体方面做了哪些布局”的提问，吴瀚给出了清晰的路线图。两大模型之上，一座适配医疗健康产业的AI智能体平台已然成型，并在五个关键场景落地开花。商业决策智能体或许是医药工商企业最为关注的领域，它让行业在面对瞬息万变的市场环境时，能够用同一套数据语言、同一个大脑完成分析判断，结论基于海量数据集成生成，具备强支撑性。研发决策智能体则像一位全天候的情报官，通过追踪全球各管线的研发情报与进展，为医药企业的研发战略判断提供全面支持。

　　在医生工作场景中，软硬件的融合带来了更直观的改变。他特别提到了配套推出的“AI医声卡”——这款硬件能在医生与患者沟通时实时采集对话内容并转化为医疗文档，将医生智能体的部分能力植入硬件，提供患者管理、循证支持、科研支持等功能。

　　药店智能体的核心则是会员智能体模块，基于卓睦鸟医疗大模型，融合药店会员管理与营销管理能力，支撑药店从“单纯售卖药品产品”向“健康驿站”转型。

　　此外，一款面向未来的健康管理智能体定位为家庭7×24小时健康管理专家，可基于消费者的体检报告、诊断报告及可穿戴设备产生的动态数据，实时输出涵盖运动、营养、饮食等维度的综合健康管理建议，后续还将打通医生数据库，为消费者就医提供精准引导。

　　如此大的布局，难免让人疑问：医疗健康产业覆盖范围极广，单点突破尚且不易，全场景覆盖是否贪多？对此，吴瀚解释道，当前不少AI公司能产出优质的单点产品，却因功能单一无法深度适配产业场景，加之缺乏高质量医疗数据，独立落地时往往力不从心。中康的解法在于打造一个AI生态中心作为产业连接器，将AI科技界的技术能力融合到医疗健康产业的AI应用体系中。“通过一个底座+五大场景智能体+一个生态连接器的架构，我们最终要打造适配医疗健康产业的AI操作系统。”他补充道。

　　与此同时，医药行业正处于从战略蓝图落地为产业现实的转型阶段，当前医药企业正身处集采持续深化、院外市场加速扩容、营销趋向精细化发展的多重变革当中。针对“AI战略如何匹配行业周期变化”这一问题，吴瀚直言，集采带来的最直接冲击是毛利大幅下降，而院外市场的极度碎片化与显著的区域差异，又让许多从院内转向院外的药企出现水土不服。在此背景下，精准高效、低风险的决策能力变得至关重要。

　　事实上，在零售终端整体变革的行业图景中，药店的转型格外值得关注，而吴瀚也并未回避这一议题。他指出过去三年客流下滑、毛利下降、会员变现能力弱等压力持续笼罩行业，但其本质并非行业衰退，而是旧的经营模式已无法匹配新的健康需求。全国60多万家药店构成了中国医疗健康领域网络最密集、与消费者面对面接触频次最高的健康服务终端，其未来角色应当从“卖药品、卖产品”转向为社区居民提供健康服务的“健康驿站”，成为社区健康入口。

　　一组数据颇具说服力：一名糖尿病患者一年的健康消费总支出约1万至1.3万元，但在药店的药品消费仅2000元左右，辅助用药、营养保健品、健康服务等领域的空间远大于单纯卖药，而这部分价值过去恰恰被忽视了。

　　也为支撑业务发展，中康正尝试搭建双重生态体系。一方面，整合AI科技领域适配药店场景的优质技术，搭建起完整的AI技术生态；另一方面，依托大会平台整合药品、器械、健康服务、医疗服务及商业保险等支付方资源，打造能够满足消费者全周期健康需求的服务体系，为药店搭建全生命周期健康管理能力提供生态化资源支撑。

　　当然，就中康此次的战略升级转型，吴瀚坚定回答道，“关上一扇窗的同时，也打开了新的门。我们要做的，是帮行业更快地找到那扇门。”

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