文 / 王慧莹

编辑 / 子夜

蚂蚁继续探路。

11 月 7 日，蚂蚁集团 CEO 韩歆毅发布全员信，宣布原 " 蚂蚁数字医疗健康事业部 " 正式升级为 " 蚂蚁健康事业群 "，加速医疗健康业务成为蚂蚁的新战略支柱板块。

调整后的蚂蚁集团形成全新的业务矩阵：除蚂蚁国际、数字科技、Oceanbase 保持独立公司运营外，支付宝事业群、数字支付事业群、财富保险事业群、信贷事业群与新成立的健康事业群，共同构成蚂蚁 5 大核心业务单元。

这一架构调整背后，是蚂蚁在医疗健康领域长达十一年的悄然布局。从 2014 年打造中国第一笔线上挂号缴费，到 2019 年推出首张电子医保码，再到 2024 年收购好大夫在线，蚂蚁的医疗版图正在系统性地拼接成型。

尤其是 AI 健康管家 AQ 的上线，开启了蚂蚁在 AI 领域的尝试，也是蚂蚁 AI 战略在垂直领域的一次关键落地，标志着蚂蚁对新增长曲线的探索。

根据中研普华研究院《2025-2030 年中国大健康行业竞争分析及发展前景预测报告》数据，中国大健康产业规模从 2019 年的 8 万亿元一路高歌猛进，增长至 2025 年的 20 万亿元，年均复合增长率高达 15%。

随着 AI 的落地与发展、医疗供需缺口增大，大健康是互联网巨头纷纷押注的赛道，也是最难啃的硬骨头之一。

" 投入高、周期长、难盈利 " 是要面对的几个核心挑战，信息割裂、数据孤岛的现状，也让为不同需求的患者找到好医生成为难题。

蚂蚁能否用技术破解这些行业顽疾，仍需要时间检验。随着健康事业群的成立，蚂蚁的医疗长征进入了新的阶段，而真正的考验才刚刚开始。

蚂蚁为何要死磕医疗健康？

从单点业务，到战略级事业群，蚂蚁和医疗健康死磕了 11 年。

2014 年，支付宝推出中国第一笔线上挂号缴费服务，正式切入医疗数字化赛道，此后十年间，蚂蚁逐步向医疗健康赛道深入。

2016 年，蚂蚁首创全国第一家医院医保线上支付在深圳落地，开启医保数字化变革；

2018 年，作为标准组成员参与医保电子凭证标准建设，将 " 一码在手，医保无忧 " 变为现实；

2024 年，蚂蚁完成了医疗健康布局中最关键的一笔收购——拿下国内最大线上问诊平台好大夫在线，完成了支付宝医疗 8 亿用户与 28 万好大夫医生的链接。收购完成后，蚂蚁推出 AI 超级医生助理为医生提供病历管理、科普创作等工具，实现 " 技术 + 医疗资源 " 的优势互补。

截至目前，蚂蚁健康已构建起三大核心业务模块：医保商保支付服务、数字化就医服务、AI 医疗健康服务，形成了从支付入口到就医服务，再到健康管理的全链条布局。

回到此次组织架构调整，将医疗健康提升至战略高度，是蚂蚁主动选择的结果。其中，原数字医疗健康事业部总经理张俊杰将出任健康事业群总裁。据了解，他是支付宝医疗业务的首批员工之一，参与主导了线上挂号缴费、电子医保码、健康管家 AQ 等多项核心业务。

让张俊杰掌舵，本质是想要把握蚂蚁健康大方向，跟上医疗健康市场的变化。

据 2025 年卫健委发布的《2024 年全国医疗服务能力调查报告》，我国三级医院仅占医疗机构总数的 7.8%，却承担了全国 50% 以上的门诊量。

随着我国人口老龄化加剧，看病难、看病贵等问题带来的供需缺口，让大健康已成为确定性的蓝海市场。在中国，20 万亿元级的大健康市场正处于数字化、智能化转型的关键期，包括蚂蚁在内的众多互联网企业纷纷布局。

这是需求推动的结果。老龄化浪潮下的慢病管理、医疗资源分配不均、就医流程繁琐等痛点，亟待技术解决方案。

蚂蚁之所以要死磕医疗，恰恰是因为很早就看到了行业痛点。从医保数字化，到 AI 健康服务，再到数字化就医流程，背靠支付宝这一流量池，蚂蚁将健康业务深入到更广泛的人群中。

正如全员信中，蚂蚁集团 CEO 韩歆毅强调的，用技术解决社会问题是蚂蚁健康的初心。站在更大的视角下，死磕健康，既符合蚂蚁的企业愿景，也为其业务赢得政策与社会层面的双重认可。

组织变动次日，韩歆毅在世界互联网大会乌镇峰会上表示，此次组织升级承载了蚂蚁的新使命：让看病更简单、生活更健康。

据接近蚂蚁的人士向媒体透露，这标志着蚂蚁明确了该业务未来的发展目标：从通过数字技术连接医疗场景、让就医更便捷，向借助 AI 技术提供普惠的健康管理服务延伸。

这种业务协同产生的价值，远超过单一医疗服务本身，成为蚂蚁持续投入的重要动力，也成为蚂蚁在 AI 时代转型的关键。

AQ 的想象力，有多大？

从集团内部生态，到独立作战单元，蚂蚁健康战略升级的路上，AI 是不容忽视的变量。

今年以来，随着各大医疗机构接入 DeepSeek，顶级医生也纷纷用起 AI 工具，医疗行业正用前所未有的速度拥抱 AI。

据弗若斯特沙利文预测，中国 AI 医疗市场规模将从 2023 年的 88 亿元快速增长至 2033 年的 3157 亿元，年复合增长率高达 43.1%。

更重要的是，AI+ 医疗的组合，将 AI 应用的专业特性与医疗行业的刚需特性连接起来，将医疗普惠落到实地，AI 医疗应用也成为科技巨头、AI 独角兽们比拼的重点。

蚂蚁健康推出的 AI 健康管家 "AQ" 奔跑的速度很快。

图源蚂蚁集团微信公众号

内部信中，韩歆毅单独介绍了 AQ 的成绩。自 6 月推出独立 App 后，AI 健康管家 AQ 用户正快速增长，已成为中国首个月活突破千万的行业 AI 应用，并升至中国 AI 原生应用榜第 7 位。

可以说，AQ 的出现是蚂蚁健康布局 AI 医疗的重要注脚，也成为蚂蚁组织升级的关键节点。乘着 AI 健康的东风，蚂蚁已经看到了 AQ 的成长性。

上线仅四个月，AQ 便成为国内第五个月活用户突破千万的 AI 原生 App。根据 QuestMobile 数据，其月活复合增长率高达 83.4%，远超行业平均 13.5%。

目前，AQ 已构建起 " 用户—医生—医疗机构 " 的三维服务体系，连接全国超 5000 家公立医院、近百万可挂号或线上问诊的医生，以及王俊院士、廖万清院士领衔的近 200 位三甲名医的 AI 分身。这种资源整合能力，让 AQ 从答题机器人升级为全流程健康服务平台。

尤其是在普惠医疗领域，AQ 的 C 端使用价值尤为突出。比如，" 拍图问诊 " 功能使用频次占总咨询量的 42%，其中超六成用户是县域及以下地区居民。对医疗资源相对匮乏的偏远地区用户而言，拍张照片就能获得皮肤病、外伤等问题的初步诊断，相当于拥有了随身健康助手。

图源 AQ APP

值得注意的是，AI 应用落地 C 端，虽然门槛低，但对医疗行业的介入不深，稳定性不高。尤其在众多互联网巨头加码的背景之下，仅靠 C 端显然不够用。

除了推出面向 C 端用户的独立应用外，AQ 也在探索与 B 端的合作。上海仁济医院的测试显示，蚂蚁与该院共建的 RJUA 泌尿外科智能体，诊断准确率达 69.81%，超过社区医生，仅略低于专科医生的 73.65%，而 AI 辅助基层医生时，诊断正确率可提升 4%-8%。

B 端和 C 端并进的背后，是蚂蚁医疗大模型在支撑。

据韩歆毅介绍，蚂蚁医疗大模型在 HealthBench、MedBench 等国内外多个权威医疗评测中达到领先水平，在医学视觉和报告解析等领域也刷新行业基准。

基于万亿 tokens 专业医疗语料训练，能理解疾病特征、诊疗逻辑、医学表述；同时，AQ 的推理过程更贴近临床思维，而非简单地生成文本，可以为用户提供量身定制的健康管理方案。

当然，AQ 也在为蚂蚁打开新的变现空间。一方面，B 端的医疗大模型一体机与 AI 医生助手可通过服务费实现营收；另一方面，C 端的健康服务数据能为蚂蚁的商业健康险业务提供精准画像，形成医保 + 商保 + 个人健康账的消费闭环。

与其说 AQ 想象力大，不如说 AI 医疗的天花板高。当 AI 为蚂蚁注入动力，蚂蚁注定要在这条路上跑下去。

最难磕的骨头，还有待蚂蚁攻克

当初 AQ 发布时，不少人问过蚂蚁集团副总裁张俊杰一个问题：支付宝已经是很强大的流量入口了，蚂蚁为什么要做一款新的、独立运营的 APP？

他觉得这与 " 蚂蚁在用户的健康需求中扮演什么角色 " 息息相关。

从起初的医疗便捷支付工具，到如今拥有独立的 AI 医疗 APP，蚂蚁在医疗行业的角色也从用户与医疗的连接者，成长为一个有服务能力的参与者。

这条路上，效率、价格、质量被看作是不可能三角，市场都在期待 AI 掀起的技术革命能带来生产关系的重构。不过，医疗行业事关人命，挑战远不止技术本身，是个不好啃的硬骨头。

数据孤岛和资源分配不均是首要问题。

当前，我国医疗数据分散在医院、医保、公卫等不同系统，各机构数据标准不一、接口各异。患者在不同医院就诊需重复检查，医保异地结算流程繁琐，医生难以获取完整病历信息，这些问题的核心都在于数据不通。此外，优质医疗资源集中在大城市三甲医院，基层医疗机构与偏远地区资源匮乏，如何让优质医疗能力下沉，是行业长期面临的课题。

临床落地与监管合规压力也不容忽视。医疗 AI 应用想要真正融入临床流程，需要一系列严格的临床试验验证、相关部门批准等流程。此外 AI 诊断的责任界定、隐私问题、医疗纠纷处理等法律问题，尚未形成完善的解决方案，这些都为产品的规模化落地增添了难度。

更关键的是，技术榜单的荣光并不能直接照亮商业化之路，医疗行业的复杂性和高成本，让不少互联网医疗企业在资本输血后陷入沉寂。盈利模式与可持续性挑战困扰着所有医疗健康平台。

医疗服务的公益属性与商业变现之间存在天然矛盾，AQ 目前采用的免费咨询模式，虽能快速积累用户，但长期来看需要持续的技术与运营投入。如何在保障服务普惠性的同时，找到可持续的盈利路径，避免陷入烧钱换流量的困境，是蚂蚁必须解决的问题。

这些 " 硬骨头 "，都无法急于求成，而是需要保持耐心去长期运营。回过头来看蚂蚁，正在一点点攻克。

比如，在数据互联互通方面，蚂蚁以医保数字化为突破口，已实现显著成效。作为医保电子凭证标准组成员，蚂蚁参与制定了移动支付平台建设标准和技术规范。截至今年 1 月，全国医保码用户超过了 12 亿人，覆盖 31 个省 ( 区、市 ) 和新疆生产建设兵团。" 医保 + 商保 " 一站式结算中心实现了公共医保与商业保险的系统打通。

针对数据隐私保护，蚂蚁推出 " 蚁鉴 2.0" 技术，实现数据 " 可用不可见 "，在杭州医保局、北京中医医院等机构的试点中，既保障了数据安全，又实现了数据价值的挖掘。

尽管取得了不少进展，但蚂蚁要真正在医疗健康领域站稳脚跟，还需跨越一系列深层次挑战。这考验的不仅是技术与产品，更是对医疗行业本质的理解与生态协同的能力。

医疗健康行业的特殊性，决定了这注定是一场漫长的长征。在 AI 技术与大健康市场需求的双重驱动下，蚂蚁正站在新的战略风口，但能否真正成为医疗健康行业的变革者，关键在于其能否持续攻克行业痛点。对于蚂蚁而言，健康事业群的成立不是终点，而是新的起点。