2026醫療大模型元年啟幕，尋找臨床價值與商業閉環的共振點

2026年開年，“養蝦”“養馬”你方唱罷我登臺，讓AI潮流成功破圈。然而，熱鬧歸熱鬧，醫療領域的從業者心里始終清楚，讓AI寫一首詩和讓AI參與臨床決策完全是兩碼事。嚴肅醫療需要的不是看上去很酷的聊天機器人，而是靠譜、安全、真正融入醫療工作流的AI產品。

一個好消息是國家已經開始關注AI在醫療場景的推進，醫療垂類大模型也首次被納入國家級戰略議題。已經有不少業內人士認為，2026年將成為醫療大模型元年。醫療AI究竟走到了哪一步？哪些方向已經在兌現價值，哪些還在講一個關于未來的故事？

在這樣的大背景下，由動脈網與探針資本聯合舉辦的“2026醫療大模型與智能體生態創新論壇”將在5月19日舉辦，這場論壇將把醫療行業最前沿的一批實踐者、投資人和產業決策者聚到一起，試圖通過思維共振尋找一個核心問題的答案——在醫療AI的下半場，到底什么樣的企業更有機會勝出？

論壇名稱

從共識到共生：2026醫療大模型與智能體生態創新論壇

論壇時間

2026年5月19日14:00-17:00

論壇地點

上海閔行

白金漢爵大酒店·180廳

聯合主辦

探針資本

掃碼參會

01

醫療AI評價體系已經悄然改變

醫療大模型，會不會是下一個互聯網醫療的泡沫，這是去年行業曾經拋出的疑問。一年后，判斷似乎已經清晰，醫療大模型不是泡沫，但淘汰賽比所有人預想的都要早。

2026年，推理模型和多Agent框架的逐步成熟，正使醫療AI來到從“單點輔助”向“系統性嵌入”的關鍵節點。然而，這個方向本身也透露了一個容易被忽視的悖論，即技術越來越強，技術壁壘反而越來越薄。

作為探針資本聯合創始人，長期觀察行業，對醫療AI有深刻洞見的嚴晶晶認為，開源生態的快速擴散讓算法門檻持續下沉。未來真正決定企業生死的，可能不是誰的模型參數更大，而是誰對臨床流程理解更深、對監管路徑拿捏得更準。

“數據本身不是護城河，對數據的解釋權才是”，他提出了一個很有意思的觀點。

基于這些觀察，探針資本這家做了近十年精品投行、累計經手融資金額超200億元的機構，做了選擇主動用AI重構核心業務。其所推出的神農一號和SanoClaw產業智能資訊終端整合了數千家上市公司、數萬家投資機構、二十萬家醫療創新企業的結構化數據，試圖為大醫療行業的參與方提供一個“認知基礎設施”。

“醫療行業不缺數據，缺的是解釋數據的框架。探針想做的，僅僅是降低整個行業的認知摩擦”，嚴晶晶坦然解釋了這個“反直覺”的決策。在投資方向上，探針資本同樣“反直覺”，不追熱點，追的是每筆收入都在為壁壘加厚的公司。

顯然，邏輯繞了一圈，醫療AI的結論依然清晰：先跑通商業化，再講創新敘事。

除了物理上的基礎設施，在另外一個方面，探針資本也很希望為行業打造一個思想的交流平臺。這也是探針資本與動脈網持續聯合主辦AI大模型論壇的原因，通過思維共振，行業人士可以從百花齊放的觀點中吸收養分，并從中找到醫療AI產業的關鍵趨勢與機會。

02

從臨床到實驗室：共振點在哪里

在醫療AI的所有落地場景中，通過大模型實時聽診、轉錄并自動書寫結構化病歷的智能病歷可能是最日常，卻最先跑通商業閉環的那一個。美國Abridge公司是這一領域的全球翹楚，剛剛在2025年完成超億元B輪融資的全診醫學，則是最接近Abridge的國內對標企業。

2026年春節期間，vibe coding和openclaw等技術進步，讓全診醫學創始人薛翀博士看到了幫助醫院構建可自主運轉的“AI神經網絡”的機會，這將讓AI從孤立的工具進化為與醫院信息系統深度融合、持續進化的智能基礎架構。全診醫學希望通過自己的努力能夠讓沒有技術背景的醫療業務科室，通過自然語言即可搭建出滿足自身需求的智能體。

在薛翀博士看來，新一代人工智能大模型的浪潮下，行業將從HIS等傳統系統獨立統治的“針葉林”階段，進化到大模型與科室級智能體與HIS共生的“混交帶”；并最終邁向以AI門戶、助理智能體和數字醫生為主“冠層”、傳統HIS化為“數據底座”的“頂級群落”。這并非替代，而是AI生態的融合與升維，全診醫學必將成為這一浪潮的領導者之一。

相比之下，醫院運營管理面對的則是系統級的復雜性。這些環節長期依賴經驗決策和手工操作，數據孤島林立。熙軟科技是這一賽道國內公認的領跑玩家。AI時代來臨后，熙軟科技正緊跟潮流，明確提出以AI驅動RPA/IPA，將傳統的管理軟件升級為具備感知和執行能力的運營智能系統。

這個方向直接切中醫院降本增效的核心訴求，價值巨大。在DRG/DIP支付改革持續深化的背景下，醫院的運營效率與經濟生存直接掛鉤，AI驅動的運營管理系統正從可選項變成必選項。

除了提升效率，AI也正觸及對生物學本身的認知革命。

2025-2026年，AI虛擬細胞逐漸成為全球AI制藥領域最受關注的方向之一。目前來看，傳統AI制藥主要停留在分子生成和虛擬篩選階段，但一個長期未被解決的卡點在于生成出來的分子能否真正合成？畢竟，設計再精妙的分子，一旦在化學合成上不可及，就只能停留在虛擬空間。

貝蕓科技在這條路上走出了差異化的一步。2026年，該公司在化學信息學權威期刊Journal of Cheminformatics發表最新成果，推出名為RetroScore的專門評估分子合成可及性的AI系統，在生成階段就前置評估分子合成的可能性，試圖打通AI制藥從想象到生成的最后一公里。

AI for Science在醫學基礎研究中的持續滲透目前也已經進展到新階段。從AlphaFold的蛋白質結構預測，到多模態大模型整合基因組學、蛋白質組學、臨床表型等多維度數據，AI正在以系統性的方式改變科學家的工作方式。

作為中國科學院院屬企業的中科新知擁有國際領先的非接觸式毫秒級生命體征監測能力，實現了對人體心律、呼吸等核心指標的精準、連續、無創監測。基于“構建AI時代的健康數據基石”的企業使命，中科新知在利用精準、連續、無創的生命體征監測為每一個人建立個性化的AI基礎設施上也取得了進展。

這些醫療AI行業的探索者，也將應邀在5月19日的“2026醫療大模型與智能體生態創新論壇”上分享自己對于醫療AI的思考。

在另外一個角度上，幾位長期浸淫醫療AI行業的投資人和醫療AI企業創始人也將在論壇上相聚，就醫療AI時代生命科技投資的趨勢和機會碰撞出思想的火花，也將是論壇的一大看點。

03

醫療AI共振時刻已經到來

回過頭來看，2026年醫療AI行業正在發生一件微妙但重要的事，市場評價企業的坐標系，正在從技術領先性向商業閉環可復制性遷移。真正被市場認可的，可能不是最聰明的技術，而是最先找到臨床價值和商業閉環共振點的那個。

5月19日下午，動脈網與探針資本聯合舉辦的“2026醫療大模型與智能體生態創新論壇”上，這些醫療AI的階段性領跑者，以及投資人將坐到一起。他們想要討論的，不是下一個模型參數量會到多少億，而是更實際的問題：哪些醫療場景AI已經跑通？哪些模式已經可以被復制？哪些企業已經進入了交答卷的階段？

答案或許正在浮出水面，也歡迎您加入這場思維的共振。

*封面圖片來源：123rf

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