● 本报记者 黄一灵
人工智能（885728）（AI）正以前所未有的深度重塑全球医疗产业格局。当大模型与智能体技术持续迭代，医疗AI的叙事已从单点技术的比拼，全面迈向场景与生态的竞争。在这场关乎未来医疗服务（881175）模式的变革中，上海联影智能科技股份有限公司（简称：联影智能）在2026世界人工智能（885728）大会（WAIC 2026）上正式提出“元医院（884301）”战略，试图让医疗能力突破物理边界，重构“现实医疗生产力”。
“医疗AI产业化的核心瓶颈，是如何实现从技术创新到产业落地。”联影智能联合创始人、联席CEO周翔在接受中国证券报记者专访时表示，未来医疗AI的竞争不会只是模型能力的竞争，更是对医疗场景理解能力、底层技术创新能力以及全栈生态整合能力的综合较量。
破解医疗行业“不可能三角”
过去十年，人工智能（885728）在医疗领域的发展主要集中于单点能力提升——影像辅助诊断、病历生成、智能随访、智慧医院（884301）建设……AI在既有流程上做了大量优化。然而，优质医疗资源供给不足、区域分布不均、医生培养周期（883436）长、医院（884301）能力受物理空间限制，这些核心矛盾并未发生根本改变。医疗服务（881175）仍高度依赖“人、设备、医院（884301）”三者的线下聚集。
“随着多模态大模型、数智孪生、具身智能等新技术的成熟，未来医疗真正需要解决的问题，还包括探索如何让有限的医疗能力服务更多患者。”周翔表示。
在这一背景下，联影智能提出“元医院（884301）”战略，各项服务和能力正在循序渐进落地。周翔表示，元医院（884301）不是一个AI产品，也不是构建一个虚拟医院（884301），而是对未来医院（884301）运营模式的一次重构。“元”代表着超越——超越物理医院（884301）当下受到的时间、空间、人力和资源限制。
例如，过去一家餐厅的服务能力受限于实体门店，而外卖平台让餐厅突破了空间限制，让更多消费（883434）者无需到店也能享受服务。元医院（884301）也是如此，它不是取代实体医院（884301），而是赋能实体医院（884301），通过虚实结合让其服务半径扩大，优质医疗资源可以自由调度，覆盖更多场景。
“我们不造医院（884301），也不取代医生，我们要做的是破除医疗领域长期存在的‘不可能三角’（便宜、高效、优质）。”周翔称，在元医院（884301）模式下，医疗服务（881175）不再完全依赖“人在医院（884301）”，一部分健康管理、随访、康复、慢病管理等服务可延伸至家庭等院外场景。这也意味着，优质医疗能力开始突破物理边界，通过院外医疗、连续健康管理等方式，逐步实现跨医院（884301）、跨区域、跨场景触达。
推动AI从单点应用走向系统赋能
当前，随着互联网大厂、初创AI企业、医疗设备（884145）厂商纷纷入局，医疗AI赛道竞争加剧。面对这一现状，周翔始终保持冷静。
“医疗AI是一条长期赛道，它的竞争本质不是简单的技术竞争，而是谁能够更深地理解医疗、连接医疗、服务医疗。”周翔说。
互联网企业在技术、用户连接和平台能力方面具有优势，但医疗行业是一个严肃、低容错性的行业，涉及复杂的临床场景、严格的审批流程和长期的行业积累。真正能从竞争中脱颖而出的玩家，需要具备技术创新能力、医疗场景理解能力，两者缺一不可。
谈及联影智能的核心优势，周翔表示，这来源于长期扎根严肃医疗场景形成的系统性能力。从技术层面看，联影智能持续布局多模态大模型、医疗智能体、AI原生医院（884301）业务系统等方向；从场景层面看，公司的产品已覆盖患者问诊、影像辅助诊断、病历书写、手术治疗等核心场景，并在与医院（884301）长期的合作中沉淀了深度信任，产品已进入全球超4000家医疗机构，能深入理解医生工作流程和患者需求；从产业层面看，依托联影医疗（688271）技术集团有限公司整体生态优势，联影智能将AI能力与医疗装备、数据、医院（884301）流程深度结合。
业内人士表示，未来，AI不会是一个孤立的软件产品，而会成为连接患者、医生、医院（884301）和医疗资源的新型基础能力。因此，真正的行业壁垒来自对医疗全流程的理解和长期积累。联影智能将推动AI从单点应用走向系统赋能。
在真实场景中持续进化
任何一个新兴产业的发展，都会经历从技术探索到规模化应用的过程。医疗AI也一样，早期阶段，行业更多关注技术突破和产品创新；随着产业进入成熟阶段，评价标准逐渐从“有没有AI能力”转向“AI是否真正创造医疗价值”，真实价值和长期能力成为业内更为关注的维度。
“过去几年，医疗AI经历了快速发展，算法能力、大模型能力不断突破。但医疗是一个高度专业、强监管、高复杂度的行业，技术能力要真正创造价值，需要经过临床场景验证、医疗流程适配、数据治理和合规体系建设等多个环节。”周翔表示，一个医疗AI系统不仅要回答“准确率有多高”，更要回答是否真正解决医生的问题、是否能够融入现有诊疗流程、是否能够持续提升医疗质量和效率。
因此，场景落地的“最后一公里”至关重要。“只有真正进入医疗流程、服务医生和患者，才能形成长期价值。”周翔认为，未来医疗AI行业会更加理性。
