百川智能，摘下“大模型皇冠上的明珠”？

来源：A5专栏时间：2024-07-18

随着AI产业化和产业AI化成为业界共识，大模型的“新赛季”来了。

2024年是国产大模型全面商业化的元年，各地人工智能产业发展的政策密集出台。同时，在2024世界人工智能大会（WAIC 2024）上，各大AI厂商纷纷表示要让大模型落地应用场景。

不过，对于大模型商业化的路线，科技巨头和大模型初创公司之间存在一定差异化。

大厂走了一条“以价换量，‘云’端决胜”的道路。今年5月，字节、阿里、腾讯、百度等科技巨头纷纷宣布旗下大模型将以骨折价开放给客户。对此，业内人士分析称，大厂降价实质是云厂商的新战争，以低价构建AI+云服务生态，赋能千行百业。

相较之下，以百川智能为代表的大模型初创公司，拒绝跟进价格战，选择“通过提供高质量、高性能的AI解决方案来吸引和保持客户”。

WAIC 2024上，百川智能带来了AI助手百小应、AI健康顾问以及全新的MaaS+AaaS行业解决方案。其中，AI健康顾问的首秀证明公司正在围绕医疗应用场景发力，探索医疗增强大模型的用户价值和产业价值。

问题是，AI公司将大模型嵌入医疗业务和系统的过程中，面临多少挑战？AI医疗会是“超级应用”诞生的沃土吗？

瞄准“大模型皇冠上的明珠”，改写智慧医疗服务范式

找准应用场景，是大模型商业化的第一步。

好的应用场景首先要有一定的数字化基础，产生了大量可以“喂”给大模型的数据。同时，这一场景还要有丰富的业务场景和强烈的提效需求，才能支撑“超级应用”诞生。

从2023年以来，零售、能源、金融、医疗等领域脱颖而出，成为国内主流大模型商业化的主要方向。比如，腾讯云行业大模型覆盖的行业中包含很多的车企和零售企业，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生称“反馈非常积极”；阿里云推动大模型在油气、电力、交通、金融等行业落地应用；华为发布了盘古矿山大模型，在能源领域商用。

而在这些热门领域的产业AI化选择中，百川智能创始人、CEO王小川强调了医疗领域，称其是“大模型皇冠上的明珠”。

百川智能为什么会选中医疗行业，大模型+医疗前景如何？

对此，笔者认为百川智能的战略选择背后，包含了医疗行业的数字化水平、应用场景和百川智能对AI的价值认知等因素。

首先，医疗行业有较为丰富的数据资产沉淀，而数据是大模型的养料。

国内医疗行业经历了三次信息化发展浪潮，大数据、5G、人工智能、云等数字技术深入医院侧，互联网应用已经覆盖大部分城市及乡镇医院。2023年2月，《关于进一步深化改革促进乡村医疗卫生体系健康发展的意见》聚焦数据互联互通，进一步加大了医疗信息化建设的“深度”。

图源：动脉网

同时，根据亿欧智库报告，2016年，国家卫健委能力建设和继续教育中心着手建立数据库，由于中心拥有非常优质的专家资源，保证了数据质量。国家层面建立高质量医疗数据库，为AI大模型医疗健康场景落地应用减轻了阻力。

图源：亿欧智库

医疗行业数字化程度高成为大模型落地的有利条件，而纵观整个医疗产业链，大模型应用场景丰富也是该产业AI化的想象力所在。

据中金研究院报告，医疗健康领域是AI应用最具潜力的行业之一。在生成式AI出现前，利用机器学习等AI技术进行医学影像图片辅助识别已经较为成熟。不过应用领域之间智能化水平差异大，截至2023年11月底，国内已有122款智能软件获准入，其中绝大部分为AI辅助影像诊断软件。

GenAI的兴起，不仅加强了已有应用场景，也拓展了许多新场景，如药物研发、医患沟通、医疗文本分析等。

医疗健康AI大模型应用场景（图源：亿欧智库）

在此基础上，百川智能瞄准两块需求：一是医生资源紧张导致的全病程管理需求缺口，二是基于此的精准医疗需求。

医疗资源紧张且配置不均衡是医疗行业发展众所周知的挑战。在WAIC2024上，百川智能展示了全新的AI医疗应用“AI健康顾问”，它不仅拥有丰富的医药学知识，并且还具备医生思维。比如，用户问AI健康顾问“我肚子疼，该怎么办？”AI健康顾问会更详细地问诊“是否有呕吐、恶心、腹泻等其他的症状？是否发烧？肚子疼的具体位置？”等问题，并根据具体情况给出治疗建议。

从展示中不难看出，大模型在院内做医生助理，在院外做健康顾问的应用价值，更进一步地，随着大模型迭代学习，为每个患者建模，有望走向“预防、诊断、干预”等环节的精准医疗。

值得一提的是，“健康顾问”这一概念和应用场景，也对应了百川智能创建时，王小川提到的“智能时代会改写互联网时代的范式。‘连接’会被‘陪伴’取代，‘信息服务’会被‘知识服务’取代。”服务与陪伴，是医疗行业的稀缺品。

那么，百川智能能否以此打开大模型+医疗的广阔产业应用市场？

撞碎礁石，开启大模型+医疗健康的“大航海时代”

尽管医疗行业面临医生供给不足，医疗资源配置不均衡，诊疗效率不高等诸多难题，加快形成新质生产力的需求十分迫切，但是大模型+医疗的规模落地并非易事。

作为智力密度较高的行业，医疗对大模型实际应用的各方面要求超过了大部分领域。比如，医生在诊疗过程中要严守“循证”，而德勤在2024年全球医疗行业展望中提到，当生成式人工智能遇到知识缺口时，它往往会用听起来似是而非但可能不准确的信息来填补这些缺口。这些结果通常被称为人工智能幻觉或虚构。

此外，医疗大模型在资料搜集方面可用性更低。据亿欧智库报告，在检索临床放射学的信息和参考文献时，ChatGPT的回答准确率为67%，但参考文献的可用性较低。

图源：亿欧智库

针对互联网医疗规模应用AI可能产生的种种隐患，去年9月，北京市卫健委牵头制定的《北京市互联网诊疗监管实施办法（试行）》便为大模型的合理使用范畴挂上了警戒线，禁止AI在没有医生监督的前提下进行诊疗，或是自动生成处方。

无疑，AI大模型+医疗的应用价值巨大，但是其在医疗行业落地过程中需要打通不少堵点。对此，德勤表示，尽管人工智能在医疗保健领域具有变革潜力，但采用可能取决于提供商、从业者和消费者的信任和接受。

而促进市场参与者之间的互信，既需要相关部门制定专门的法律法规，明确医疗健康AI的责任归属和使用规范，也要求大模型厂商不断改善生成式人工智能的知识库并负责任、安全地部署应用，撞碎大模型+医疗航线上的“礁石”。

为此，百川智能制定了长期战略并对AI医疗进行了等级划分，用类似自动驾驶的分级，从L0到L5。

王小川指出，目前医疗行业在大模型的加持下有机会做到L3级别。这意味着AI可以在特定条件下自动推荐治疗方案，但在关键决策时需要医生确认。而上文中，百川智能内测的AI健康顾问也证明了这一点。

这展示出国产大模型在部分专业领域硬核实力越来越强，正在进入“价值创造阶段”。根据百川智能公开的信息，百川智能通用医疗增强大模型不仅在 USMLE（美国医考）的评测中超越了GPT-4，并且在由医生（协和、北医等头部三甲高年资主任、主治医师）和心理学专家作为评测主体，对模型进行多角度评测的真实人工评测中，同样超越了GPT-4。

以自动驾驶的商业化进程类比，随着技术拾级而上，自动驾驶等来了Robotaxi的爆发时刻。可以预见，随着国内AI产业的大模型不断迭代，产品落地与应用加速也是大势所趋。根据IDC预测，全球AI市场规模将在2025年达到3060亿美元，年复合增长率超过17%。这意味着AI行业的增速将超过整体经济增速。

展望AI+医疗的发展趋势，王小川表示，当大模型技术达到AGI水平时，将有望实现L4级别的医疗应用。而到了L5级别，AI将超越医生的水平，在健康管理全过程中发挥更大的作用。

百川智能正一边打造“超级模型”，一边朝着医疗领域AGI水平进发，推动AI大模型成为医疗产业高质量发展的新质生产力。

结语

医疗行业因数据资产丰富、应用场景多元以及医生供给相对紧张等因素，成为AI应用最具潜力的行业之一。

以百川智能为代表的大模型厂商瞄准AI医疗应用，有望推动医疗产业生产力深层次变革，从而收获广阔的成长空间。据亿欧智库《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》，随着技术成熟度以及数据可用性增加，预计2023—2027年为医疗健康AI大模型集中爆发阶段。从发展节点来看，当下正是市场起步提速阶段。