AI正在渗透几乎所有行业，试错成本大多停留在商业层面。但在医美领域，一次误判可能直接造成身体伤害。容错率的巨大差异，决定了AI在这条赛道上的落地逻辑完全不同。
2026夏季达沃斯论坛上，新氧（SY）集团创始人、董事长兼CEO金星首次对外披露轻医美领域真实世界数据库与诊疗智能基础设施布局，提出AI诊疗能力对标资深从业者80%水平、千店连锁等目标，迅速引发行业对医美AI 落地路径与安全边界的广泛讨论。
近日，《每日经济新闻》记者在北京总部采访了新氧（SY）集团创始人兼CEO金星。在采访中，他数次自嘲：“我们是一家典型的互联网时代的公司，现在确实算‘老登’了。”不过他也提到，“‘老登’企业的优势，是我们把那些‘慢活’都干完了，拿牌照、建供应链、搭系统，这些事后来者想快也快不了。”
金星认为，在高度依赖个人经验的医美行业，医美AI应用的前提是完备的数字化基础设施，行业整体仍处于数字化上半场，新氧（SY）选择以“辅助驾驶”的稳妥路径推进AI落地，核心目标是实现诊疗标准化与扩张规模化，而非追求短期降本增效。
数字化基建能为后续AI应用筑牢地基
在金星的判断里，AI在医美行业的应用可以清晰分为上下半场：上半场是全流程数字化基建，覆盖软件与硬件、前端与后台，完成全维度数据积累；下半场才是基于行业数据的AI训练与规模化落地。“我们现在应该还是在前面的阶段，就是在大量数字化的阶段。”
金星坦言，国内互联网发展二三十年，医美机构的数字化却大多停留在营销端口，仅覆盖线上检索、购买、预约等到店前环节，院内诊疗流程的数字化程度极低。即便机构普遍配备院务系统，也仅能实现基础流程记录，面诊、治疗等核心环节仍高度依赖医生与咨询师的个人经验，同一用户同一诉求在不同门店得到的方案差异极大，标准化无从谈起。
“一开始我们认为其实应该也挺简单的，对互联网公司来讲，但是做着做着我们就发现，这里面几乎有无穷无尽的需求，工作量极其庞大。”金星坦言，数字化的第一个坎出现在供应链环节。最初团队采购第三方成熟ERP系统（覆盖企业全流程的一站式管理系统），却发现通用系统与医美场景严重脱节：一线员工既要在物理世界完成操作，又要在系统中重复录入，反而增加了工作量，高峰时段漏录、忘录成为常态，系统推行阻力极大。而市面上的行业通用系统定制开发周期（883436）长、成本高，单套第三方ERP年费用就达数百万元。
金星举例，仅药品供应链这一个用户无感知的环节，就覆盖总部采购、中心仓、前置仓、门店药柜、领用退回、每日盘点等全链条，其数字化复杂度远超预期。而类似的环节遍布诊前、诊中、诊后全流程，仅统计用户到店各环节时长这一件小事，团队就先后试过Pad签到、手环扫码、蓝牙定位、WiFi测距等多种方案，要么漏签率高、数据失真，要么干扰用户体验，最终只能靠组合方案实现相对准确的采集。
“我们在后台会看，所有系统下去之后，如果员工使用率不高，不是员工的问题，是我们的问题。”金星表示，数字化的核心是让一线员工无感，而非强制配合。从2023年至今，新氧（SY）的数字化基建已推进三年，目前接近第一阶段尾声，预计2026年年底可完成80%~90%的基础搭建，实现各维度数据打通、打破数据孤岛，为后续AI应用筑牢地基。
AI在医美行业落地将走“辅助驾驶”路线
值得一提的是，新氧（SY）的AI落地选择了一条不同的路径：所有AI应用均面向内部员工，定位为“辅助驾驶”工具，不直接向C端用户输出诊疗建议。在金星看来，这是医疗行业低容错率的必然要求。
“AI最大的问题就是它无法负责，只有员工能负责任。”金星表示，相当长一段时间内，AI在医疗领域都只能作为辅助工具，最终决策必须由专业医护人员完成。这套逻辑最先落地在面诊环节。新氧（SY）内部有一套十几万字的诊疗指南，由内部医学团队与外部专家共同制定，覆盖所有服务项目的辨证、诊断、方案匹配全流程，且每年迭代更新。过去这套指南只能通过培训、考试向全员传递，员工掌握程度参差不齐，是标准化的最大阻碍。
现在，这套诊疗指南全部输入AI模型。面诊过程中，AI会实时收集用户诉求、皮肤检测报告等信息，匹配诊疗指南输出方案建议，供医生与咨询师参考，最终沟通与决策仍由人工完成。“我们的诊疗指南可能就是一个100分的答案，医生在AI辅助下能做到接近90分、95分的水准，但靠个人的话方差会很大。”金星解释道，AI的核心价值是拉平不同员工的能力差，让不同门店、不同医生给出的方案高度一致。
除了面诊辅助，AI还将渗透到更多内部运营环节。比如总部的视频巡诊体系，目前靠人工对照SOP（标准作业流程）打分，未来AI将学习人工巡检逻辑，逐步承担初筛工作，最终仍由人工复核。面向用户端，数字化与AI的落地也在逐步可感知：门店双联屏同步展示治疗SOP，让用户监督操作流程；可视化配药系统对接国家食药监溯源数据库，配药全程可追溯；面诊环节医生通过Pad与用户共同辨证，产品选择由用户自助完成，规避推销嫌疑。
金星透露，2026年四季度AI面诊产品将在全国门店大范围普及，智能分诊等应用也将同步落地。投入层面，新氧（SY）连锁业务累计数字化与AI投入已超10亿元，目前仍处于持续投入期。尽管集团整体研发支出有所下降，但连锁业务的研发投入持续增加，且AI coding（编程）工具的应用大幅提升了研发人效。
“我们的目标是争取四季度实现整个集团盈利，明年实现全集团全年盈利。”金星表示，后续投入将随连锁业务收入增长稳步增加，不再不计成本投入。
数字化与AI的真正价值是打破行业规模瓶颈
在行业普遍讨论AI如何颠覆医美时，金星认为：AI native（AI原生）的定语是AI，主语还是医美机构。“首先它肯定得是一家好的医美机构，好的医生、好的护士、好的流程、好的质量控制，这些东西是不会变的。”
在他看来，传统医美机构的规模天花板，本质是“人管理”的天花板。依靠人管人的模式，行业内经营二三十年的机构也大多只能做到40家门店左右，难以突破。而数字化与AI的真正价值，是打破规模瓶颈，支撑千店级别的连锁扩张。“未来如果真正能做到千店规模，一定是因为数字化、AI化做得比别人好。也许单店利润率比传统机构薄，但规模起来之后整体收益会更大。”
不过，相比于互联网时代的平台企业竞争，AI时代的医美平台也面临着完全不同的市场竞争环境。在金星看来，面对未来可能入场的AI跨界玩家，AI是快行业，医疗是慢行业，牌照申请、医生招聘培训、线下门店运营、监管合规这些“慢事”，才是真正的行业壁垒。“我们先把确定性的、不会错的事干了，把慢的事做好，等AI技术成熟了再去应用。反而那些从AI跨界进来的，还要花很多钱去做这些慢的事。”
金星提到，很多医美机构把新技术优先用在营销获客上，但新氧（SY）的AI几乎全部用在交付端。“每家公司营销能力很重要，但交付能力一定要高于营销能力，用户信任才会不断累积。如果营销能力强过交付能力，用户信任只会不断减分。”金星表示，新氧（SY）不会去做AI投毒式的搜索优化，而是专心打磨产品与服务，相信好的交付最终会被用户与技术共同看见。
