第九届进博会，成为观察国内医疗AI现实进展的一个窗口。

在这届展会上，京东健康一边和超过20家全球医药品牌签下合作，另一边集中对外亮出整套医疗AI产品矩阵：京医千询3.0大模型、MedWork医生AI工作台、全智能名医智能体，以及迭代后的AI医生 “大为”。

整套布局指向同一个方向：医疗AI不再停留在演示界面，开始真正嵌入患者、医生、药企、医院的真实业务流程之中。

过去两年，医疗大模型迎来集中发布潮。但行业普遍困境在于，多数产品局限在健康科普、简单导诊、问答对话这类表层场景。想要深度介入诊疗决策、患者长期管理、药企学术推广等核心业务链路的产品，并不多见。

医疗行业对准确率、合规性的严苛要求，是横在AI落地面前最大的门槛。演示环境里应答流畅的大模型，一旦走进真实诊室，任何微小偏差，都可能带来实际风险。只背诵医学指南的AI，很难在真实医疗场景跑通。

京东健康对外传递的思路，并不执着于比拼模型参数规模，重点看AI究竟接入了多少真实业务链条。京东健康APP定位升级为 “国民首席AI健康管家”，AI医生 “大为” 不止回答健康问题，还可以直接跳转问诊、即时购药、上门检测等实体服务。

这也是这套模式的内核：AI的价值不止输出答案，更要把用户顺畅引导到后续服务。医疗AI如果不去承接业务链路上那些繁琐、细碎的实际工作，技术再亮眼，终究只是空中楼阁。

京东健康把AI能力铺向了四个角色端口，底层逻辑统一：用AI承接各个角色最耗精力、供给不足、难以持续运转的工作。

AI医生 “大为” 新增长期健康档案记忆能力，这项功能没有炫酷的概念包装，却改变产品定位：从一问一答的对话框工具，升级为可以基于历史档案主动提醒、连贯管理用户健康的助手。数据显示，今年前三季度，“大为” 服务用户规模同比增长5倍。

健康管理最大痛点往往是 “知易行难”—— 用户明白自己该做什么，却很难落实行动。AI在这里承担的作用，就是打通认知和实际服务之间的鸿沟。

医生AI工作台——MedWork知医，瞄准医生大量非诊疗类消耗：生成病历草稿、整理病例资料、检索循证医学证据、筹备会诊材料。这些工作不直接产生诊断结果，却占用医生大量工作时间。

医疗AI很容易陷入一个误区：试图替医生完成临床判断。MedWork选择另一条路径，把事务性重复工作接手过来，把医生的时间留给不可替代的临床判断。AI究竟是负担还是帮手，定位就已经决定结果。

传统药企学术推广存在不少现实痛点：线下会议受时间地域约束；推送内容很难匹配不同专科医生需求；海量临床资料，医生检索筛选成本很高。

京东健康给出的解法，是为药企打造定制化智能体，对接企业自有产品知识库和临床资料，依据医生专科方向、关注领域做内容智能分发。药企可以以此搭建完整链路：专业医生科普、患者教育触达、线上直播答疑，延伸到处方承接与后续用药管理。本质变化是，学术推广从 “人找医生”，转变为系统识别需求、自动匹配，体力工作转化为数据驱动的工作。

业内首个医院全场景AI产品 “京东卓医” 已经落地温医大附一院、华中科技大学同济医学院附属协和医院等多家机构。

其中温医大附一院合作的AI门诊服务闭环，累计服务患者超910万人次；减重管理的AI哨点系统，覆盖245万以上到院患者，实现从被动等候患者就诊，到主动筛查识别风险人群。

这四组产品并不是相互孤立，而是沿着用户全生命周期铺展：院前服务患者，诊疗环节赋能医生，帮助药企做专业推广，协助医院运营降本增效。医疗AI落地的标志，往往不是解决生死攸关的重大难题，而是搞定那些不致命，但改善之后体验和效率会显著提升的细碎问题。

进博会释放出一个清晰信号，医疗AI行业的竞争逻辑正在切换。

各家大模型基础能力逐步趋同，新的行业壁垒，变成场景渗透率。AI 能否嵌入核心业务、能不能被高频使用、能不能拿到可衡量的效率提升，成为新的评判标尺。

京东健康采用 “一个底座 + 多场景接口” 策略，京医千询 3.0 作为底层大模型底座，向外衍生适配患者、医生、药企、医院的不同产品。不走单一超级大模型包揽全部场景的路线，选择分布式落地，在每个细分场景做深做透。

2026 年，国家陆续出台政策，鼓励医疗AI走进真实业务场景。京东健康在进博会展出的这套体系，就是政策导向下的业务实践样本。“AI+供应链+服务”模式，用AI串联医疗健康各个环节，回应慢病管理、居家护理等多层次的民生需求。

好的产业AI，最终的状态往往是技术隐身。用户不需要感知复杂模型，只是在有需要的时候，可以便捷拿到专业服务。从进博会的一系列实践看，京东健康的医疗 AI 正在朝这个方向靠近：把技术藏进流程，让服务变得触手可及。