百川智能，摘下“大模型皇冠上的明珠”？

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隨著AI產業化和產業AI化成為業界共識，大模型的“新賽季”來了。

2024年是國產大模型全面商業化的元年，各地人工智能產業發展的政策密集出臺。同時，在2024世界人工智能大會（WAIC 2024）上，各大AI廠商紛紛表示要讓大模型落地應用場景。

不過，對于大模型商業化的路線，科技巨頭和大模型初創公司之間存在一定差異化。

大廠走了一條“以價換量，‘云’端決勝”的道路。今年5月，字節、阿里、騰訊、百度等科技巨頭紛紛宣布旗下大模型將以骨折價開放給客戶。對此，業內人士分析稱，大廠降價實質是云廠商的新戰爭，以低價構建AI+云服務生態，賦能千行百業。

相較之下，以百川智能為代表的大模型初創公司，拒絕跟進價格戰，選擇“通過提供高質量、高性能的AI解決方案來吸引和保持客戶”。

WAIC 2024上，百川智能帶來了AI助手百小應、AI健康顧問以及全新的MaaS+AaaS行業解決方案。其中，AI健康顧問的首秀證明公司正在圍繞醫療應用場景發力，探索醫療增強大模型的用戶價值和產業價值。

問題是，AI公司將大模型嵌入醫療業務和系統的過程中，面臨多少挑戰？AI醫療會是“超級應用”誕生的沃土嗎？

瞄準“大模型皇冠上的明珠”，改寫智慧醫療服務范式

找準應用場景，是大模型商業化的第一步。

好的應用場景首先要有一定的數字化基礎，產生了大量可以“喂”給大模型的數據。同時，這一場景還要有豐富的業務場景和強烈的提效需求，才能支撐“超級應用”誕生。

從2023年以來，零售、能源、金融、醫療等領域脫穎而出，成為國內主流大模型商業化的主要方向。比如，騰訊云行業大模型覆蓋的行業中包含很多的車企和零售企業，騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生稱“反饋非常積極”；阿里云推動大模型在油氣、電力、交通、金融等行業落地應用；華為發布了盤古礦山大模型，在能源領域商用。

而在這些熱門領域的產業AI化選擇中，百川智能創始人、CEO王小川強調了醫療領域，稱其是“大模型皇冠上的明珠”。

百川智能為什么會選中醫療行業，大模型+醫療前景如何？

對此，筆者認為百川智能的戰略選擇背后，包含了醫療行業的數字化水平、應用場景和百川智能對AI的價值認知等因素。

首先，醫療行業有較為豐富的數據資產沉淀，而數據是大模型的養料。

國內醫療行業經歷了三次信息化發展浪潮，大數據、5G、人工智能、云等數字技術深入醫院側，互聯網應用已經覆蓋大部分城市及鄉鎮醫院。2023年2月，《關于進一步深化改革促進鄉村醫療衛生體系健康發展的意見》聚焦數據互聯互通，進一步加大了醫療信息化建設的“深度”。

圖源：動脈網

同時，根據億歐智庫報告，2016年，國家衛健委能力建設和繼續教育中心著手建立數據庫，由于中心擁有非常優質的專家資源，保證了數據質量。國家層面建立高質量醫療數據庫，為AI大模型醫療健康場景落地應用減輕了阻力。

圖源：億歐智庫

醫療行業數字化程度高成為大模型落地的有利條件，而縱觀整個醫療產業鏈，大模型應用場景豐富也是該產業AI化的想象力所在。

據中金研究院報告，醫療健康領域是AI應用最具潛力的行業之一。在生成式AI出現前，利用機器學習等AI技術進行醫學影像圖片輔助識別已經較為成熟。不過應用領域之間智能化水平差異大，截至2023年11月底，國內已有122款智能軟件獲準入，其中絕大部分為AI輔助影像診斷軟件。

GenAI的興起，不僅加強了已有應用場景，也拓展了許多新場景，如藥物研發、醫患溝通、醫療文本分析等。

醫療健康AI大模型應用場景（圖源：億歐智庫）

在此基礎上，百川智能瞄準兩塊需求：一是醫生資源緊張導致的全病程管理需求缺口，二是基于此的精準醫療需求。

醫療資源緊張且配置不均衡是醫療行業發展眾所周知的挑戰。在WAIC2024上，百川智能展示了全新的AI醫療應用“AI健康顧問”，它不僅擁有豐富的醫藥學知識，并且還具備醫生思維。比如，用戶問AI健康顧問“我肚子疼，該怎么辦？”AI健康顧問會更詳細地問診“是否有嘔吐、惡心、腹瀉等其他的癥狀？是否發燒？肚子疼的具體位置？”等問題，并根據具體情況給出治療建議。

從展示中不難看出，大模型在院內做醫生助理，在院外做健康顧問的應用價值，更進一步地，隨著大模型迭代學習，為每個患者建模，有望走向“預防、診斷、干預”等環節的精準醫療。

值得一提的是，“健康顧問”這一概念和應用場景，也對應了百川智能創建時，王小川提到的“智能時代會改寫互聯網時代的范式。‘連接’會被‘陪伴’取代，‘信息服務’會被‘知識服務’取代。”服務與陪伴，是醫療行業的稀缺品。

那么，百川智能能否以此打開大模型+醫療的廣闊產業應用市場？

撞碎礁石，開啟大模型+醫療健康的“大航海時代”

盡管醫療行業面臨醫生供給不足，醫療資源配置不均衡，診療效率不高等諸多難題，加快形成新質生產力的需求十分迫切，但是大模型+醫療的規模落地并非易事。

作為智力密度較高的行業，醫療對大模型實際應用的各方面要求超過了大部分領域。比如，醫生在診療過程中要嚴守“循證”，而德勤在2024年全球醫療行業展望中提到，當生成式人工智能遇到知識缺口時，它往往會用聽起來似是而非但可能不準確的信息來填補這些缺口。這些結果通常被稱為人工智能幻覺或虛構。

此外，醫療大模型在資料搜集方面可用性更低。據億歐智庫報告，在檢索臨床放射學的信息和參考文獻時，ChatGPT的回答準確率為67%，但參考文獻的可用性較低。

圖源：億歐智庫

針對互聯網醫療規模應用AI可能產生的種種隱患，去年9月，北京市衛健委牽頭制定的《北京市互聯網診療監管實施辦法（試行）》便為大模型的合理使用范疇掛上了警戒線，禁止AI在沒有醫生監督的前提下進行診療，或是自動生成處方。

無疑，AI大模型+醫療的應用價值巨大，但是其在醫療行業落地過程中需要打通不少堵點。對此，德勤表示，盡管人工智能在醫療保健領域具有變革潛力，但采用可能取決于提供商、從業者和消費者的信任和接受。

而促進市場參與者之間的互信，既需要相關部門制定專門的法律法規，明確醫療健康AI的責任歸屬和使用規范，也要求大模型廠商不斷改善生成式人工智能的知識庫并負責任、安全地部署應用，撞碎大模型+醫療航線上的“礁石”。

為此，百川智能制定了長期戰略并對AI醫療進行了等級劃分，用類似自動駕駛的分級，從L0到L5。

王小川指出，目前醫療行業在大模型的加持下有機會做到L3級別。這意味著AI可以在特定條件下自動推薦治療方案，但在關鍵決策時需要醫生確認。而上文中，百川智能內測的AI健康顧問也證明了這一點。

這展示出國產大模型在部分專業領域硬核實力越來越強，正在進入“價值創造階段”。根據百川智能公開的信息，百川智能通用醫療增強大模型不僅在 USMLE（美國醫考）的評測中超越了GPT-4，并且在由醫生（協和、北醫等頭部三甲高年資主任、主治醫師）和心理學專家作為評測主體，對模型進行多角度評測的真實人工評測中，同樣超越了GPT-4。

以自動駕駛的商業化進程類比，隨著技術拾級而上，自動駕駛等來了Robotaxi的爆發時刻?？梢灶A見，隨著國內AI產業的大模型不斷迭代，產品落地與應用加速也是大勢所趨。根據IDC預測，全球AI市場規模將在2025年達到3060億美元，年復合增長率超過17%。這意味著AI行業的增速將超過整體經濟增速。

展望AI+醫療的發展趨勢，王小川表示，當大模型技術達到AGI水平時，將有望實現L4級別的醫療應用。而到了L5級別，AI將超越醫生的水平，在健康管理全過程中發揮更大的作用。

百川智能正一邊打造“超級模型”，一邊朝著醫療領域AGI水平進發，推動AI大模型成為醫療產業高質量發展的新質生產力。

結語

醫療行業因數據資產豐富、應用場景多元以及醫生供給相對緊張等因素，成為AI應用最具潛力的行業之一。

以百川智能為代表的大模型廠商瞄準AI醫療應用，有望推動醫療產業生產力深層次變革，從而收獲廣闊的成長空間。據億歐智庫《2023醫療健康AI大模型行業研究報告》，隨著技術成熟度以及數據可用性增加，預計2023—2027年為醫療健康AI大模型集中爆發階段。從發展節點來看，當下正是市場起步提速階段。

圖源：億歐智庫

AI大模型+醫療的“大航海時代”已經到來。

來源：松果財經

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