如果让你猜，大模型最先在哪个传统行业真正跑出商业模式，医疗肯定能排进前三。

我们的医院每天能产生海量的数据，像影像、病历、检验、病理、基因这些，全是结构化和非结构化数据混在一起。而医生的决策过程又极度复杂，一个诊断背后可能关联的是几百篇论文、上千份病例，几十年经验和一连串指标的交叉判断。同时，这个行业专业门槛又极高，好医生的培养周期很长，基层和三甲之间的差距巨大。

而这些痛点，正好就对应了大模型最擅长做的事情：海量数据的处理、做复杂推理、把高水平专家的经验复制到资源不足的地方。所以 AI 医疗不是一个新故事，它是大模型从聊天工具走向产业落地的必然结果之一。

同其他行业一样，AI 医疗也是会沿着一个固定顺序流动，先是要把算力和数据通路铺好，然后再流向那些能真正落地的产品，最后才会扩散到应用端。

整条产业链可以分成下面这六层。

最底层是算力和基础设施。GPU、AI 服务器、云计算、数据中心，这些是 AI 医疗的底座。没有算力，后面所有故事都讲不下去。国内的浪潮信息、中科曙光、寒武纪、海光信息，做的就是这一层。国外的 NVIDIA、AMD、Microsoft Azure、Google Cloud 这些，同样是卡在这个位置。这一层离钱最近，但也最偏硬件，不构成 AI 医疗的差异化核心。

再往上是医疗数据层。这一层才是整个产业链真正的核心资产。电子病历、HIS 系统、PACS 影像系统、医学数据库、医保数据平台，所有的 AI 训练都需要这些数据。例如很多人都知道，北京协和有着从民国时期开始累积的庞大病例库。为啥说疑难杂症去协和？这个病例库就是理由。所以说，谁能掌握医院的数据入口，谁就能拿到了下一轮竞争的门票。

卫宁健康是这一层龙头。它服务的医疗机构超过 6000 家，其中三甲医院 400 多家，在中国医院核心诊疗系统市场的份额连续五年排第一。

2025 年公司收入 21.06 亿元，虽然短期受行业需求放缓和 WiNEX 升级换代影响出现了亏损，但现金流的改善很明显，经营活动现金流净额 5.55 亿元，同比增长 36%。

更值得关注的是它推出的医疗大模型 WiNGPT 3.5-turbo 和 WiNEX Copilot 3.0，已经在全国近 150 家医疗机构部署，覆盖智能问答、病历生成、病历质控、诊中决策等 100 多个临床场景。

创业慧康和东华软件也是老牌的医疗信息化公司。创业慧康在 HIS 和区域卫生信息平台上有长期积累，东华软件的三甲医院客户资源深厚。它们的真正壁垒，是成功进入医院核心系统后的长期积累，AI 只是让这层壁垒变得更有价值。

医保数据则是另一个关键入口。

久远银海深耕医疗医保信息化二十多年，业务覆盖了全国 29 个省份、240 多个城市和 16 万家医疗医药机构，支撑着国家医保信息平台以及全国 23 个省份医保信息平台的运维。2025 年公司收入 12.32 亿元，归母净利润 7686.78 万元，DRG/DIP 产品已经服务 400 多家医院。

万达信息的医卫健康业务 2025 年收入 11.38 亿元，占总收入的 56%，它在区域卫生平台和智慧医院建设上有长期布局。

这些公司看起来做的是传统的信息化生意，但价值正在发生质变。以前卖的是软件系统，现在卖的是数据入口和训练素材。医院一旦接入，替换成本极高，数据壁垒也就自然形成了。

数据层再往上，是 AI 技术与产品层，也是真正能看到 AI 落地的地方。

其中最成熟的细分赛道是 AI 医学影像。这部分已经走过了概念验证阶段，进入了实际收费和规模化应用。

联影医疗是这一领域的龙头。2025 年公司实现营业收入 138 亿元，同比增长 33.98%，归母净利润 18.69 亿元，同比增长 48.14%。它的 CT、MR、PET/CT、PET/MR 等 9 项细分产品在中国区新增市场占有率排名第一。

更关键的是它的 AI 布局。联影智能推出了自研的元智医疗大模型，由文本、影像、视觉、语音、混合五大模型组成。基于这个大模型，它开发了胸部一扫多查智能体，单次 CT 扫描可以检出胸腔、肺部、心脏等多部位 73 种常见病种及异常，平均 AUC 达到 95%，效率提升约 26%。脑部 MR 模态智能体可以在单一界面完成 47 种脑部疾病的阅片诊断与报告撰写。这些智能体已经在复旦大学附属中山医院、北京大学人民医院、河南省人民医院等多家机构落地。

联影医疗的逻辑很清晰。它把 AI 算法和高端影像设备深度融合，卖的是智能诊疗解决方案，而不是单独的 AI 软件。设备是入口，AI 是黏性，数据是壁垒。

万东医疗也在 AI 影像领域有布局，主要产品集中在 DR、MRI 等影像设备上。相比联影医疗，它的体量更小，但性价比路线在基层市场有一定空间。

国外公司在 AI 影像领域同样很强。GE HealthCare 和 Siemens Healthineers 拥有全球领先的医疗设备和影像系统，它们的优势是硬件 + 软件的完整生态。但中国公司的优势在于数据规模和医院场景的丰富度，这是国外公司很难复制的。

另一块进展很快的是 AI 辅助诊疗和临床决策支持系统，也就是 CDSS。

这个赛道的核心价值，是把三甲医院专家的诊断经验，通过大模型复制到基层医院和年轻医生手里。

润达医疗是这个方向的代表。它是国内规模最大的体外诊断综合解决方案提供商之一，信息化系统对接的医院超过 2000 家。它和华为云合作，基于盘古医学大模型推出了良医小慧。这个模型经过 10 亿次训练，能解释超过 4500 个检验项目和 2800 种疾病，综合准确性达到 87.74%。它不仅可以帮医生解读检验报告，还能提醒一些罕见病的隐藏风险。在中山大学附属第二医院试用三个月内，辅助医生识别出 11 例老人肾上腺皮质功能不全的高风险患者。

科大讯飞则是另一个路径。它的讯飞医疗科技 2025 年实现营业收入 9.15 亿元，同比增长 24.7%。核心产品智医助理已经覆盖全国 31 个省份、806 各区县、超过 7.7 万家基层医疗机构，累计提供 AI 辅诊建议超过 11 亿次。在医院端，它的智慧医院解决方案已经在全国 600 多家等级医院落地，包括 50 多家中国百强医院。

科大讯飞的打法是从语音和自然语言处理切入。病历语音录入、AI 问诊、报告解读，这些场景对语音和文本处理能力要求很高，而科大讯飞在这方面有长期积累。

从以上的内容可以很清晰的感觉到，AI 医疗产业链里，最先跑出商业模式的，往往是那些已经掌握数据入口、能把 AI 嵌进医院日常工作流的公司。技术有多先进反倒不是最重要的，数据才是一切的基础。

下篇我们来接着看看 AI 制药、手术机器人、互联网医疗，以及这些产业链上资金流动的先后顺序。