文：志刚 @互联网江湖

AI 时代，所有的行业故事都迎来了新可能。

比如快手可灵，打开了影视娱乐、游戏制作等领域的新世界大门。

又比如美团最近公测的首款 AI Agent 产品—— " 小美 "App，通过简单的自然语言交互、内部接口调用，同样让外卖下单、餐厅推荐等本地生活服务体验得到了一次全新升级。

此外还有腾讯，在 2025 腾讯全球数字生态大会上，腾讯不仅公布了多项 AI 技术和产品最新进展，同时还宣布将全面开放腾讯 AI 落地能力，助力 " 好用的 AI" 在千行百业中加速落地……

很明显，AI 的全行业想象力已经展开。

那么在此时，如果大家还拿着旧地图，又如何能找到新大陆？

所以鉴于此，互联网江湖团队也将正式推出 "AI+" 行业系列选题，一同探索 AI 时代下千行百业们的新价值、新格局。

至于今天，我们就不妨来聊一聊时下正火的 AI 体检赛道……

AI 体检，三分天下？

从关联度的远近划分，现在 AI 体检赛道上的玩家们，大致分为三派：

一是流量派，或者说单一功能卖点派。

这部分玩家属于是跟 AI 体检功能沾点边，但关联度又不够强，有的甚至是把 " 体检 " 当做产品的流量卖点，起溢价作用。

比如可以测心率，量血压等功能的品牌智能手表 / 手环；又比如带尿液健康检测功能的 AI 智能马桶、公厕小便池体检等……

整体更偏向于消费级市场，而非医疗市场。

所以，优势是消费者们可以随时随地检测健康，但劣势是功能单一，检测结果也不够全面专业，市场还容易鱼目混珠……

二是医疗工具派。

有两个侧重点：一个是涉及诊疗 / 诊断环节，主要以鹰瞳科技、商汤医疗等医疗科技公司为代表。

比如 AI 医疗影像方面，天眼查 APP 显示，现在鹰瞳科技可以靠着一部眼底 AI 相机，以及一张患者的眼底照片，然后交由云端视网膜影像 AI 算法去精准识别眼底上的每一处细微病变，从而实现对各种眼部疾病、高发心脑血管疾病，以及糖尿病等相关慢病风险的高效筛查……

据公开资料显示，目前，鹰瞳科技研发的 Airdoc-AIFUNDUS ( 1.0 ) 系统已经覆盖了全国 1533 家基层医疗机构，成功帮助医生在早期阶段检测出数千例严重视网膜疾病病例……

此外，在 AI 病理诊断方面，去年，商汤医疗联合清华大学等专业团队推出了国内首个病理大模型 "PathOrchestra"；在 AI 临床决策支持系统方面，讯飞医疗的星火医疗大模型则是支持多种健康咨询、诊断推荐和检查检验报告解读等……

这些实际上都是现在 AI 医疗和 AI 体检行业最难啃、同时也是最具想象力的地方。

毕竟，医疗行业技术研发周期长、投入大是个老问题，未来可能还需要等待相关 AI 政策的放松，投入产出的不确定性更大了。

不过反过来说，一旦品牌企业们突破并建立起技术壁垒和研发护城河，那么未来就有望长久占据产业链高价值环节，打造出一个可持续增长的基本盘。

至于更长远的逻辑，当 AI 真正介入到治疗诊断环节后，那么未来基层医疗机构中医患比例失衡的问题，是不是也将迎刃而解？

另一个是涉及诊前、诊后 AI 的健康管理环节。由于技术门槛低，且长远想象力不错，所以现在上至腾讯健康等互联网大厂，下至以全病程管理服务为核心、正在冲击 IPO 的微脉公司，中间还有很多中小科技公司都在扎堆发力 AI 体检智能体或 " 健康助手 "。

不过对应的，大家的 AI 功能都相差无几。主要以体检报告、检查报告智能解读为基础，帮助用户动态分析健康状况，发现潜在风险，从而给出针对性的日常健康管理计划……

这部分玩家们的市场痛点在于，大多都缺乏契合的 C 端健康场景，同时又因为功能相近，那么靠投流拓客就很容易为他人做了嫁衣，所以现在不少人选择了跟医疗机构们合作，把一门 toC 的生意，做成了 toB 的商业模式，走上了传统医疗器械公司们 " 卖货 " 的路子。

三是平台派，即常见体检机构们，以 "Allin AI" 的美年健康为主。

之所以放最后讲，在于美年健康们可以看作是 AI 体检的集大成者。

比如诊疗方面，现在美年健康已经掌握了胸部 CT 的 " 一扫多筛 " 技术，通过整合 AI 冠脉钙化积分、AI 骨密度、AI 胰腺占位性病变的辅助识别，一次低剂量扫描即可完成多项检测，有效地拓展整个风险筛查的广度。

又比如体检环节，美年健康推出的 AI 健康管理师 " 健康小美 "，可以提前通过深度分析客户历年体检结果、家族史、及职业风险等多维度信息，从而生成个性化体检套餐，让客户的 " 每一分钱都花在刀刃上 "。

检中，健康小美还能够针对检查项进行专业解读，实时识别异常体征；检后，健康小美还会建立起全生命周期的数字健康档案，生成多学科报告并进行风险分级……

很明显，如果说 AI 体检流量派聚焦的是单个功能产品，工具派是品牌企业，那么美年健康们的商业生态位就是更高维的体检平台、是医疗检查集市。

高维可以兼并整合低维，同时流量派和工具派们发展地越好，也越能带动 AI 体检机构们的增长。

理由有两点：一方面从竞争关系看，当 AI 医疗工具们进一步扫清技术障碍、认知障碍时，那么 AI 体检机构们必然也将收获更多消费者们的认可。

再加上多数品牌企业 toB 的定位 , 以及深耕单一领域的局限，所以其和美年健康们的直接目标用户也不在一个维度上，几乎不存在正面竞争的可能。

另一方面从用户视角看，就算未来 AI 医疗普及了，但其中谁好谁坏？在 " 王婆卖瓜自卖自夸 " 下，普通人怎么区分呢？

此时，AI 体检机构独一无二的重要性就出来了。

毕竟，为了更准确的体检结果、更好品牌的口碑，平台就必须提前 " 货比三家 "，客观公正地筛选过滤掉一些不靠谱、不准确的 AI 医疗工具，为用户交出最好的体检准备答卷。

这样一来，对鹰瞳科技们而言，AI 体检机构似乎也能成为其展示技术硬实力的最佳阵地。

如果再算上用户，三者就形成了一种你中有我，我中有你的共赢局面……

从 1.0 到 2.0，AI 如何重划体检行业版图？

其实从更长远的视角看，AI 也给了以美年健康为代表的整个民营体检行业 2.0 升级的可能。

民营体检 1.0 时代，可以看做是商业模式的创新。

不仅将 " 望闻问切 " 等诊疗前置环节，从医院体系中部分剥离，并完成专业标准化的市场供给。更重要的是，民营体检机构们还实现了从预约到体检流程的一站式便捷服务，彻底改善了用户体检时的体验和感受……

民营体检 2.0 时代，则是 AI 技术赋能，价值范式转移。

从现实来看，体检从来都不只是光考验机器，同时也考验体检医生们的眼力、经验和状态。

过往行业的痛点，主要就集中在人为因素导致的漏诊、误诊等方面。

但这并不全是医生们不认真，而是个人精力实在有限。

就拿影像读片来说，一名医生一天看一百名患者和二百名患者，认真程度绝对是有巨大差异的，出错风险也就难免存在……

不过现在针对这一难题，AI 已经试着给出了答案。

和 AI 临床决策等涉及就诊开方环节的缓慢进展不同，医学影像领域，AI 读片已经在肺结节、脑出血、糖尿病视网膜病变等领域实现了连续突破，三分钟内就能完成分析，诊断准确率甚至超过了 96%，足以媲美很多三甲医院的专科医生。

有媒体数据，截至到去年 6 月，全国已有超百家三甲医院在放射科、病理科等多个科室引入了 AI 辅助诊断系统，不仅显著拉低了医生的漏诊率、误诊率，而且读片效率也直接上了一个量级……

此外，AI 体检读片还有一大亮点是检查交叉验证与持续性质控。

即，AI 系统不会因疲劳而状态波动，同时还能够基于多维度数据关联分析（例如，某一影像学异常提示另一生化指标需复查），形成主动的 " 纠错闭环 "，将体检从依赖个人经验转变为可量化、可复制的 " 科学 "。

据了解，现在美年健康的 AI 系统每天都会对 200 多万张超声图像进行自动化质评，对 DR、CT、MR 影像的拍片技术打分，尽可能地把基层超声医师水平 " 拉近 " 到三甲专家级别，并用 AI 技术红利消弭经验差异导致的漏诊风险……

基于此，我们不妨再往前推演一步：当 AI 技术逐渐抹平了不同医疗机构之间的资源配置和诊断水平的鸿沟后，那么专业体检中心们的战略定位就可能会发生根本性迁移。

它将不再仅仅是医院的补充，而可能会成为医疗系统的重要分流器和健康入口。

未来体检去体检中心，反而会成为主流趋势。

毕竟，AI 医疗就是为了缓解各地医疗资源不平衡而诞生的，而且从健康管理的角度看，这还是一条三赢的道路。

1、对用户而言，由于现在很多医院常年都人满为患，所以对应的检查时间和体验也往往都较为一般，远比不上可以灵活安排的体检机构们；

另一方面，随着人口老龄化的加剧，未来以体检数据为核心，为每个病人建立起长期的 AI 健康管理方案也将越来越有必要。

这对于现在很多公立医院来说，几乎是很难实现的，但美年健康等一众 AI 体检机构们却完全可以承接得住……

2、对系统而言：可以为公立医院有效分诊减压，将稀缺的临床资源集中于复杂疾病治疗。

3、对体检机构们来说：就是商业价值天花板的突破，从单次交易转向了基于信任的终身客户价值挖掘。

某种程度上，这种医疗价值体系的拆分重构，可能也是顶层所期望看到的。

最直接的佐证就是，对 " 医检协同 " 互认体系的支持。

据公开资料显示，截至 2025 年 6 月，西安美年大健康出具的 60 项互认项目检验报告，可在全省 522 家互认医疗机构直接作为诊疗依据，在不影响疾病诊疗前提下，无须患者重复检查；在转诊服务上，截至 2025 年 7 月，美年大健康健康各地分院已与超过 350 家三甲医院建立医联体 / 健联体合作‌，通过 AI 技术打通体检与临床诊疗的转诊闭环……

显然，AI 对体检行业的改变，本质是一场以技术为驱动的价值链升级。

未来竞争核心，也将从单一服务转向以整合 AI 工具、构建生态协同的 AI 能力为主。

谁能率先完成这一闭环，其也将从一个医疗服务提供者，2.0 进化为全民健康生态中不可或缺的 AI 节点，从而拿到下一个时代的价值门票！