# 蚂蚁 AI 突袭大健康！专属模型 AQ 狂飙，押注千亿预防医学市场
当 OpenAI 仍在为数据中心补贴游说，当 “昆山杯” 以 “场景落地” 筛选 AI 创新，蚂蚁集团正用一场硬核布局改写大厂竞争格局。11 月，据量子位报道，蚂蚁集团自研的大健康专属 AI 模型 “AQ” 已完成医疗级验证，在肺结节早筛、慢病风险预测等核心场景精准率突破 94%，并联动支付宝健康码、蚂蚁保等生态资源全面落地。这场瞄准千亿预防医学市场的战略押注，不仅响应了五部门 “AI + 医疗” 新政号召，更以 “算法 + 场景 + 生态” 的三重优势，为 AI 泡沫中的技术落地提供了大厂样本。
技术破局：AQ 模型的 “医疗级” 进化密码
与通用大模型的 “泛化能力” 不同，AQ 模型从诞生之初就锚定 “医疗场景深度适配”，其技术架构与蚂蚁在支付领域积累的风控算法一脉相承，却在医疗数据训练与临床验证上实现跨越式突破。
1. 万亿数据训练，专攻 “预防医学痛点”
AQ 模型的核心竞争力源于 “垂直数据壁垒”。依托支付宝平台累计服务的 10 亿 + 健康相关用户行为数据，结合合作医疗机构的脱敏临床数据，蚂蚁构建了覆盖 “体检 – 诊疗 – 康复” 全周期的数据集，规模超万亿条。与通用模型不同，AQ 模型重点优化三大预防医学能力：肺结节等 12 类常见病变的影像识别、高血压等 6 种慢性病的风险预测、个性化健康干预方案生成，精准呼应新政 “疾病早筛、慢病管理” 的核心任务。
临床数据印证了技术实力：在与美年健康的联合测试中，AQ 模型对直径 3 毫米以下肺结节的检出率达 92.7%，较传统人工诊断提升 35%；针对糖尿病前期人群的风险预测准确率达 89%，能提前 18 个月发出预警，这一指标已超越行业平均水平 20 个百分点。
2. 轻量化部署，打通 “基层医疗最后一公里”
针对医疗资源分布不均的行业痛点，AQ 模型采用 “云端协同 + 轻量化部署” 架构，可适配基层医疗机构的普通硬件设备。蚂蚁健康科技负责人透露，经过压缩优化的 AQ 模型终端版本仅需 2GB 内存即可运行，在乡镇卫生院的老旧超声设备上，仍能实现实时辅助诊断，报告生成时间从 40 分钟缩短至 3 分钟。
这种技术设计与新政 “提升基层医疗机构 AI 应用能力” 的要求高度契合。目前，AQ 模型已在浙江、江苏的 120 家乡镇卫生院试点，使基层医疗机构的常见病诊断准确率平均提升 42%，有效缓解了优质医疗资源下沉难题。
生态落地：从健康码到保险，构建 “全周期服务闭环”
如果说 AQ 模型是 “技术内核”，蚂蚁的生态协同则为其打造了 “商业飞轮”。通过联动支付宝、蚂蚁保、阿里健康等内部资源，AQ 模型正从单一技术工具升级为 “预防 – 干预 – 保障” 的全周期健康服务体系。
1. 嵌入支付宝生态，触达亿级用户
在支付宝 App 的 “健康码” 页面，AQ 模型已悄然上线 “智能健康评估” 功能。用户上传体检报告后，系统可在 10 秒内生成包含风险预警、饮食建议、运动方案的个性化报告，截至 11 月初，该功能上线仅两周便收获超 2000 万次使用。更具突破性的是 “AI 导诊” 服务，AQ 模型通过分析用户症状描述、既往病史等信息，能精准推荐匹配科室，准确率达 87%，使支付宝的在线问诊预约转化率提升 30%。
这种场景渗透延续了蚂蚁 “高频带低频” 的成功逻辑，正如蚂蚁集团 CEO 吴泳铭所言：“健康服务不应是刻意寻找的功能，而应融入用户的日常场景。”
2. 联动保险业务，实现 “服务 + 保障” 闭环
AQ 模型正重塑保险行业的 “定价 – 服务” 逻辑。在蚂蚁保平台，购买 “慢病守护险” 的用户可免费享受 AQ 模型的定期健康监测服务，模型生成的风险数据能帮助保险公司实现 “个性化费率”，高风险用户的保费可降低 15%-20%，而主动参与健康干预的用户还能获得保费返还。
数据显示，引入 AQ 模型后，蚂蚁保的慢病保险产品投保率提升 28%，理赔纠纷率下降 40%。这种 “AI + 保险” 的创新模式，既响应了新政 “发展智能健康管理新业态” 的号召，也为 AI 技术找到了可落地的商业路径。
行业暗战：大厂逐鹿 “AI + 大健康” 新赛道
蚂蚁的强势入局，正搅动 “AI + 大健康” 赛道的竞争格局。在政策红利与市场需求的双重驱动下，腾讯、百度、字节跳动等大厂已纷纷布局，一场围绕技术、数据、场景的争夺战已然打响。
1. 差异化竞争：各显神通抢滩细分领域
腾讯依托微信生态优势，推出 “AI 家庭医生” 小程序，聚焦家庭健康管理场景，通过连接线下诊所提供上门服务；百度则凭借文心一言的自然语言处理能力，深耕 “医学科普 + 在线问诊” 领域，其 AI 医生的对话自然度已接近人类医生；字节跳动则通过抖音的健康内容生态，用 AQ 模型同类的技术打造 “症状自查 + 内容推荐” 闭环。
与竞争对手相比，蚂蚁的优势在于 “支付 + 保险 + 健康服务” 的生态协同。正如行业分析师张颖所言：“其他大厂多是‘单点突破’，而蚂蚁已形成‘数据采集 – 技术分析 – 商业变现’的完整链条，这正是 AQ 模型的核心壁垒。”
2. 政策与资本双重加持，赛道成 “泡沫避风港”
五部门新政的落地为赛道注入强心剂，明确 2027 年建成一批 AI 临床智能体应用，2030 年二级以上医院普遍开展 AI 辅助诊断。在此背景下，资本对 “AI + 大健康” 赛道的关注度持续升温，2025 年前三季度，该领域融资额达 320 亿元，同比增长 55%，成为 AI 投资降温背景下的 “避风港”。
蚂蚁的布局已获得资本认可，有消息称，蚂蚁健康科技计划在 2026 年独立融资，估值或达 300 亿美元。这种估值逻辑与 “昆山杯” 的评审标准异曲同工 —— 聚焦真实场景、具备商业化潜力的 AI 项目，正在穿越泡沫周期，成为资本的新宠。
价值启示：AI 泡沫中，“解决真问题” 才是王道
从 AQ 模型的狂飙到 “昆山杯” 的务实导向，一个清晰的趋势正在显现：AI 技术的价值评判标准已从 “参数规模” 转向 “问题解决能力”。在 AI 泡沫争论不休的当下，蚂蚁的布局给出了三个重要启示。
1. 垂直赛道深耕，胜过 “通用模型内卷”
AQ 模型的成功证明，与其在通用大模型领域与 OpenAI 等巨头缠斗，不如聚焦垂直赛道构建壁垒。通过专攻预防医学领域，蚂蚁避开了算力军备赛的烧钱陷阱，用万亿级垂直数据打造了通用模型难以企及的优势，这与 “昆山杯” 聚焦 “算法 + 硬件” 复合型项目的逻辑不谋而合。
2. 场景驱动创新，拒绝 “技术空谈”
AQ 模型的每一项功能设计都源于真实场景需求：基层医疗机构的效率痛点催生了轻量化部署，用户的健康管理需求推动了生态整合，保险行业的定价难题孕育了 “服务 + 保障” 闭环。这种场景驱动的创新，恰是新政鼓励的方向，也是刺破 AI 泡沫的核心力量。
3. 生态协同发力，实现 “价值倍增”
单一技术工具难以形成商业闭环，而蚂蚁的生态协同让 AQ 模型的价值最大化。从支付宝的用户触达到蚂蚁保的商业变现，再到基层医疗机构的服务落地，生态资源的联动使 AQ 模型从 “实验室技术” 升级为 “产业级解决方案”，这正是高盛所言 “真正有价值的标的能穿越泡沫” 的生动诠释。
结语：在健康赛道，AI 的终极价值是 “守护生命”
当 OpenAI 的服务器还在为参数规模狂飙，当华尔街仍在争论 AI 估值，蚂蚁用 AQ 模型给出了另一种答案：AI 的终极价值不是技术炫技，而是解决人类的真实需求。在人口老龄化加剧、慢性病负担加重的时代背景下，AQ 模型的落地不仅是企业的战略选择，更是技术向善的实践。
从 “昆山杯” 上的青年创客到蚂蚁这样的行业巨头，越来越多的创新者正在明白：能穿越周期的 AI 技术，从来不是那些需要补贴续命的 “空中楼阁”，而是像 AQ 模型这样扎根产业土壤、守护人类健康的 “实干者”。随着新政的推进与技术的迭代，“AI + 大健康” 赛道必将诞生更多像 AQ 这样的创新成果，而那些真正解决医疗痛点、创造社会价值的技术，终将在泡沫退去后绽放光芒。
