随着医疗大模型与智能体技术持续演进，AI医疗已走过初步探索阶段。2026年被视作医疗大模型规模化落地元年，行业发展重心开始从拓宽应用宽度，转向深耕产业深度。医疗AI的变革不再局限于表层工具叠加，而是向下筑牢认知基础设施，向内重塑医院运营、临床科研、新药研发等核心场景，同时带动资本投资逻辑同步迭代更新。
5月19日，2026未来医疗医药100强大会上，由动脉网联合探针资本主办的“从共识到共生：2026医疗大模型与智能体生态创新论坛”在上海举办。论坛集结医疗AI产业创业者、科研专家、一线创投机构，围绕产业全链路落地痛点展开深度分享与对话，厘清技术、场景、资本的协同逻辑，为医疗AI下半场的价值落地与产业化发展锚定全新方向。
五大嘉宾解读医疗AI新实践
产业落地，需要系统性突破。论坛上，五位来自不同赛道的嘉宾，分别从认知基建、院内落地、运营管理、科研范式、新药研发五个维度，拆解了医疗AI产业化的真实路径与核心痛点。
医疗AI的产业化根基究竟是什么？是海量数据，还是先进算法？论坛开篇，探针资本创始合伙人严晶晶结合多年产业服务与AI布局经验指出，医疗行业的核心壁垒从来不是海量数据，而是数据解读能力与标准化认知体系。探针资本历经九年迭代，从人工研究、知识图谱探索到基于AI agent完成产业认知智能平台重构，自研SanoClaw AI产业智能终端，实现对全球数千万份专利、百万级顶刊文献，数十万包括创新企业及投资机构在内的市场主体底层数据覆盖，打通科学家成果转化、药企管线研判、一级市场投融资、政府产业招商四大场景，通过自然语言交互实现全流程自动化赋能。严晶晶强调，通用算法壁垒已彻底瓦解，场景理解、数据解读、产业认知才是医疗AI长期核心竞争力。
探针资本创始合伙人严晶晶
依托完善的认知基建，医疗AI的核心战场聚焦于医院院内全场景落地，解决传统AI“重试点、轻落地、难适配”的行业通病。全诊医学创始人薛翀深耕院内AI落地多年，基于上百家医院的实战经验，打造出可自主运转、持续进化的医院AI神经网络体系。针对医院科室需求碎片化、系统对接成本高、算力不足等痛点，全诊医学搭建72套全科室AI标准化模板，支持医护人员零门槛搭建专属智能体。同时，其首创的“HIS Clow”架构将系统对接工期压缩至2.4天，并通过模型压缩技术让AI能在医院本地算力上高效运行。依托院内真实数据合成、标注、质控闭环，医院可自主迭代AI应用，薛翀预判，未来一两年内，AI智能体将全面革新医院信息化运转模式。
全诊医学创始人薛翀
院内AI落地不仅要解决诊疗效率问题，更要体现在医院精细化运营与高质量发展上，适配当下公立医院改革的核心需求。熙软科技创始人、董事长陈冲凭借二十年医院HRP信息化深耕经验，提出场景Token化+AI智能体的全新运营模式。他表示，三甲医院是数十亿级庞大经济体，但普遍缺乏系统化运营能力。熙软科技拆解1136个医院核心运营场景，沉淀高价值场景资产，打造院级决策、个人办公双层AI运营中枢，以硅基智能体替代冗余人工行政工作，覆盖设备管理、医保盈亏、绩效优化等全场景，通过咨询、软件、数据、AI全栈赋能，助力医院在资源有限的前提下，实现医疗质量与运营效率双向提升。
熙软科技创始人、董事长陈冲
在院内运营、诊疗效率持续升级的同时，AI也在彻底改写临床科研的发展范式，破解行业长期创新乏力的困境。中科新知创始人、广东省心脑血管个体化医疗大数据工程中心副主任庞志强认为，未来的医疗真理将向个人回归，而核心驱动力是“连续的生命体征数据”。依托非接触式毫秒级生命体征监测技术，团队累计积累超1140万小时人体健康数据，搭建上百套健康与医学模型，实现慢阻肺、心衰等慢病二次入院近乎100%精准预警。庞志强描绘了一个宏大的闭环：从微观的临床验证，到宏观的生态构建，最终实现由数字生命驱动的精准健康管理。这不仅是为AGI时代储备高质量语料，更是将健康的主导权交还给每个人。
中科新知创始人、广东省心脑血管个体化医疗大数据工程中心副主任庞志强
从临床端延伸至产业上游，AI虚拟细胞技术的突破，有效破解了新药研发的行业性难题。针对AI制药“设计易、合成难、落地弱”的行业痛点，贝芸科技创始人林建平指出，传统小分子药物发现面临“反摩尔定律”的困境，而AI虚拟细胞技术正成为破局的关键。贝芸科技聚焦虚拟细胞工业化落地，自研分子合成可及性评估系统，搭建肺癌、肝癌专属虚拟细胞模型，完成数十万分子自动化筛选，筛选活性分子已通过动物实验验证疗效，同时突破行业“只筛不造”的技术局限，能够自主生成全新小分子化合物，有效将临床前研发周期压缩30%-50%，补齐了AI制药早期发现的产业短板，为加速新药上市提供了新的可能性。
贝芸科技创始人林建平
资本与产业共探AI医疗投资新方程式
技术落地最终要回归商业回报。在论坛压轴的圆桌对话中，多位投资人与创业者围绕行业核心争议展开了深度交锋。
针对AI医疗赛道属性争议，高榕创投董事总经理乐贝林从投资视角解读赛道价值，他认为，评判AI医疗项目的核心不在于技术噱头，而在于AI对传统医疗产业的真实赋能深度。部分AI应用仅为浅层的工具升级，无法创造增量价值，而深度嵌入临床、运营、科研核心流程的AI方案，能够重构产业流程、实现大幅降本增效，这类具备长期场景沉淀、标杆医院落地经验的企业，将构筑新入局者难以逾越的行业壁垒。
探针资本创始合伙人严晶晶进一步厘清本轮AI医疗变革的核心差异。他表示，相比于互联网医疗的模式创新、传统医疗AI的单点技术赋能，当下生成式AI带来的是全场景、全工作流的产业级重构和变革。当前通用大模型技术已高度同质化，行业新的核心护城河不再是算法与参数，而是私有化本地模型部署能力、场景化Agent工作流编排能力，以及深耕医疗赛道多年的行业认知。
体素科技首席运营官田凌浩结合多年AI医疗器械落地经验谈到，短期看AI医疗看似是技术换皮，但长期价值显著。AI技术可全面覆盖疾病筛查、慢病管理、患者随访等全链条场景，企业的核心竞争力不在于算法参数的极致优化，而在于深度融入临床业务、搭建完整服务体系，能够为医院、医保、患者提供可量化的降本增效价值，才能真正跑通商业化闭环。
每因科技联合创始人朱彤聚焦行业竞争核心，指出医疗是专业性极强的细分赛道，不同病种、不同场景的商业逻辑天差地别。大模型平权大幅降低了行业技术门槛，未来行业竞争的核心将转向复合型能力，既懂AI技术、又深耕医疗场景、同时熟知商业运营逻辑的团队，将占据绝对优势，独家数据资产与深厚的行业认知，会成为AI医疗创业的核心稀缺资源。
结合各位嘉宾观点，主持人普华资本管理合伙人周密总结，AI医疗已成为独立的全新资产类别，行业正式进入存量竞争时代。未来创业需摒弃单点工具思维，聚焦全场景系统性解决方案；投资端不再追逐技术噱头，唯一评判标准是可量化的落地价值与可持续的商业闭环。
褪去行业泡沫与资本浮躁，整场论坛清晰勾勒出2026年医疗AI的产业底色：喧嚣的技术竞赛彻底落幕，真实的场景价值成为唯一的主线。
从底层认知基建搭建、院内AI生态自主进化，到医院精细化运营革新、临床科研范式升级、AI制药产业化突破，医疗AI已彻底走出概念验证的初级阶段。未来产业竞争的核心，不再是技术参数的极致比拼，而是对医疗真实痛点的解决能力、场景的深耕力度与商业模式的落地速度。唯有锚定临床刚需、深耕产业价值、跑通可持续闭环的玩家，才能在行业淘汰赛中站稳脚跟。潮水退去之后，真正的生长才刚刚开始。