出品 | 网易科技《态度》栏目
作者 | 袁宁
编辑 | 丁广胜
在医疗 AI 仍被质疑“能不能真的进医院”的当下，百川智能率先把门槛推倒了。
1月22日，百川智能发布医疗大模型 Baichuan-M3 Plus，并同步宣布“海纳百川”计划——向中国医疗服务机构免费开放 API。
这也意味着，无论是公立医院、民营医疗集团，还是区域医疗平台，都可以在不承担模型调用成本的情况下，直接接入百川的医疗大模型能力。
在官方披露的数据中，M3不仅在 HealthBench、HealthBench Hard 等权威评测中登顶，还在低幻觉率这一 OpenAI 长期占优的核心指标上，以3.5%的幻觉率实现反超。
为解决医疗 AI 最致命的“胡说八道”问题，M3 Plus 首创了“证据锚定（Evidence Anchoring）”技术。它摒弃了笼统的文献引用，要求模型生成的每一句结论，必须精确“锚定”到原始指南或论文的具体段落。这种逐字溯源、逐条核验的能力，使结论与证据的匹配准确率超过95%，也让 AI 的判断变得可核验、可追责。
“我们就是医生版的最强 ChatGPT 或 DeepSeek。”王小川在发布会上如此定义这款产品。
但技术超越并非终点。王小川指出，中国医生日均接诊上百人的高强度工作环境，与国外截然不同，这注定了中国医疗 AI 不能只做简单的工具。
百川之所以免费开放 API，是为了让技术真正渗透进诊疗环节，辅助医生高效工作，让行业“大海”中的更多机构加入，最终指向一个更宏大的终极目标——改善中国紧张的医患关系。
以下为王小川与《网易科技》等的交流，经不改变原意的编辑。
提问：海纳百川计划宣布API免费开放，这是一笔多大的支出？
王小川：要是全部临床医生都使用AI，我们觉得一年的成本也就是1亿左右。中国现在有500万的医学工作者，我们认为这种成本是可接受的，带来的行业变化会非常大。
提问：主要目的就是想让大家用起来是吗？
王小川：要让大家享受到今天世界上最好的模型，就是看到和体验。不只是我们一家能用上，海纳百川就是让行业“大海”中更多的机构都能够做好医学服务。
国家去年就一直在倡导AI+医疗，但今天美国跑得比我们快，医生都在使用OpenEvidence，ChatGPT可以让2亿患者用到，中国需要追赶上去，由于国情不一样，需要更多的机构参与，不管是厂商还是院外的服务，社会主义就是能够共创，我们认为这是应该承担的一种方式。
提问：“海纳百川计划”主要面向机构，但基层医生（如三四线城市）对AI不了解且有被替代的忧虑，如何让他们用起来？另外，美国OpenEvidence主要向医生收费，但中国医生很难付费，未来C端的营收模式怎么建？
王小川：我们对于机构的要求就是机构本身服务医务工作者，所以这是我们的限定。
今天患者付费或者生命模型涉及的药物研发更加长期，只要能够把医疗水平提上去，让患者受益，不管是患者还是药厂都能够得到新的商业模式。
并不是向医生收费，其实之前向医院、医生收费的商业模式已经被证明是不成立的。
提问：现在有多少医生在使用你们专业版的产品？他们使用的场景主要是什么？
王小川：我们看到医生的留存率还是蛮高的，更多的是年轻的医生在使用，更加拥抱AI，确实也有很多不懂的事情，面对需要决策场景的时候真正需要的是一个专家跟自己一起来做，但没有那么多专家，AI就充当了很好的角色。
我们看到非常有意思的Case就是医生说“我认为我的主任说得不对，这个病人不应该转院，我还有几分钟跟主任讨论，你给我一些证据支持我”，就是类似这样的场景。可以看到非常负责任、非常上进的年轻医生对于自己有很高的要求，需要更先进的工具支持，我们的服务是给他们提供帮助，最终还是患者受益。
提问：你们跟儿童医院、肿瘤医院合作的话，这一部分的AI应用是处于什么阶段？哪些事情AI能够做到，哪些事情AI做不到？
王小川：去年我们就在医院里面部署系统，肿瘤属于皇冠上的明珠，我们已经在和医院深入合作，不仅推动医院的使用，甚至把百川作为药厂进行Clinical Trial，就是注册开展研究，下次我们会再和大家分享这方面的进展，我们在最硬核的医学学科会有新的突破。
提问：API会不会成为比较重要的竞争入口？刚才提到价格降低70%，要是抛开免费计划的话，你们的成本在行业大概是什么水平？
王小川：API开放是我们战略的一部分，一方面是让行业有更多伙伴们，共同来服务医生，另一方面是改善医患关系，所以通过医生可以直接服务患者。我们跟其他厂商的想法不太一样，终极目标解决改善医患关系，开放目的也是让医疗机构拥抱AI，带来一些快速的理解，有利于医生与患者共同做好服务关系。国内没有我们这种做法，我们的重点主要是改善医患关系。
鞠强：我们的专业度肯定是最高的，成本要比通用模型的价格还要低，至于低多少，我们后续会正式汇报，肯定是比DeepSeek、千问模型的成本更低。
王小川：Token的成本是比DeepSeek更低，但是幻觉会引入额外的计算，同样的Query其实是比DeepSeek更贵，但医疗场景就不应该和DeepSeek对比。
提问：免费时间有大概的预期吗？
王小川：对于加入海纳百川计划的机构，我们是永久免费的，可以得到完整的生态服务。
提问：之前的M3模型更强调患者（To C），这次更强调To B（医生/机构），未来这两条线是并存还是阶段性的？最终是做制药吗？
王小川：我们的布局是很完整的，今天不会完全公开背后的思路，但M3不是给患者的，M3属于开源模型，本身就是为行业赋能，M3 Plus是前进了一步，能够更好地为医生、行业机构提供服务，再往下就会接触患者，不断地为大家公布产品。
今天医疗本身就是有患者、医生、药械、科研的整体，医学是一种不发达的科学，需要大量的数据积累才能提升医学性能，包括药物的有效性评价。
只有在行业中串联起来，我们有足够多的解决医学真实世界的痛点以后，我们就能够更好地帮助制药，因此要在真实世界使用才能获得数据。药厂的研发大概会有12亿美金，十年时间研发一款药物，只有10%的成功率，大部分的钱都是花在临床，所以临床就需要引入医生和患者，AI就是辅助真实世界。
提问：API服务的主要客户群体有哪些？量级多少？
王小川：M2本身就有医院在使用，也有一些是给医生提供科研能力的中小型企业，我们觉得还没有分析占比，M3 Plus发布以后结构可能会有很大变化，无论是降价还是合作伙伴关系。
原来通用集团也是我们的用户，我们认为科研、临床都会有使用。今天正好是一个分水岭的起点，M3 Plus就是足够在医疗临床可用的状态。
提问：在构建模型时，除了强化学习，在人类专家反馈（RLHF）和数据质量上做了哪些工作？
鞠强：我们与其他大模型公司最大的不同是有一个专门的医生团队。
其中有来自三甲医院的专业医生全职加入百川，还有跟我们合作的肿瘤医院也有医生长期驻厂，为我们提供医学指导。此外，我们还管理着涵盖各学科的数百人兼职医学专家团队，提供专业知识和数据反馈。
提问：AGI和造医生的关系是什么？您的观察和思考是什么？
王小川：大家应该会验证我们的观点是正确的，之前我们的观点都在被验证，包括共情、低幻觉、多模态、强记忆，这些都跟医生的需求一致。
大家没有共识的使用，可以引用哈萨比斯的分类方法，弱AGI，强AGI、ASI。弱AGI就是能够取代大多数今天人类的职业，可能写代码就是一个很大的辅助。医疗行业要是能够达到跟医生同样的水平，也能够上岗，代表着对于人类职业的Benchmark。
AI和代码是两个很好的场景，甚至AI比代码更加复杂。强AGI就是达到人类顶尖水平，就像爱因斯坦、贝多芬。ASI就是人类不能企及的了，所以要和人类职业和个体进行对比。
提问：您认为什么时候能够达到这种水平？
王小川：具身智能做手术会晚一点，要是表达、察言观色的话，应该是三年以内。
提问：刚才您提到美国医生对于AI的拥抱更快，中国比较偏保守，主要是因为模型层面的差别还是其它原因？
王小川：不是模型层面，我们的模型水平应该是超过OpenAI的，主要有几个原因：今天中国医生的工作环境不一样，中国医生太忙了，美国医生可能一天看十个病人，中国医生要看上百人，每个患者只有三五分钟时间，所以美国医生可以闲下来好好用AI，他们是预约制，头一天就知道第二天谁来看病，中国医生要用AI的话就会难很多。
中国没有像美国那么真实地表达进展，就像我们发布一个模型，我们说好的话大家都不信，美国人说大家才信。不管是公司还是媒体，很多时候没有那种求真的状态，假的东西太多了，真的东西出来也难以快速取得信任，成本就会高很多。
医疗行业需要大家更加真诚地评价表达自己真实的状态，发布M2的时候，我们说比GPT5要差，高于市面上的开源模型，我们真的是这样想、这样做、这样说，M3超过GPT5就是真正超过，M3 Plus幻觉真的低于OpenEvidence，但友商会说他们跟DeepSeek一样，其他厂商幻觉比OpenEvidence多2-3倍，大家不是真诚地拥抱这种环境，导致进展慢很多，会有很多新的成本产生。
一些行业媒体说是某些模型完败百川，其实不是认真严肃的，就像手机和汽车行业的黑公关很多，医疗行业同样有这种现象。张文宏说的是AI不能服务腰部医生，头部医生可以用。大家习惯了真实环境，医生造模型是挺扯的，都是更加相信国外，国内应该更加良性竞争，把医疗行业做得更真实，这样速度才会加快，否则就会有很多“皇帝的新衣”。
提问：现在推理成本很高，为什么还引入外部工具降低幻觉？
王小川：必须以模型为核心加上循证方式，我们力所能及走到今天，已经是最优的道路了，要是有更好的技术方式，可以跟我们讲一讲。
提问：具体技术层面的区别是什么？
鞠强：我们是从最能够快速降低幻觉，最应该去做的事情两个角度思考这个问题，为什么M2 Plus采用六源循证范式？
因为循证医学是现代医学的根基，经过专家共识的权威证据，确实就是降低幻觉最有效的方式。M2、M2 Plus已经发布了几个月，很多友商都在Follow我们的技术路线开发医疗AI，我们觉得这是好事情，应该从模型本身优化的角度继续去做硬核，M3 Plus本着负责任发布的态度，把我们已有的技术积累进行结合，然后做到细粒度证据等级的校验。今天已经发布API，接下去我们还会继续开发硬核技术，因为幻觉降低和通用完全不一样。
提问：未来百川有没有可能针对垂直专科（如MDT）做细分分析，帮助医生提效？
王小川：MDT一般都是大专家来做，对于AI的拥抱度不够，可能是我们自己的宣传和产品不匹配，但现在已经够用了，关键是怎么做到场景。我们是敦促行业伙伴更多地理解和使用这样的系统，所以要看其中有没有问题。
我自己对于技术是有信心的，但产品适配需要更多公司进来，海纳百川就是针对一些技术工作者用好这样的模型，不是等着这个事情。
提问：假如AI辅助下出现罕见疑难杂症的误诊，责任和风险怎么判定？
王小川：按照今天的现行法规，模型是不能直接给出最终诊断的，因此权力和责任都是医生的，医生可以一起负担责任。美国已经开始有了一些进步，犹他州可以直接让AI开出处方药，所以这是我们可以学习的。
提问：OpenEvidence在美国通过药企营销收费（取代医药代表），百川有无此计划？
王小川：应该会有一些不一样，需要符合中国国情。就像现在药厂打广告本身是不被允许的，通过学术会议进行营销，我们有机会渗入进去。
提问：医疗领域会不会有像AI代码工具那样巨大的商业机会？
王小川：中美不一样。美国医院有巨大的提效预算（2000多亿美金），中国医院没有这个市场空间。我们必须通过更符合中国国情的生态，从药物研发和患者服务中获得回报。
提问：关于AI制药，你们会做前端的分子发现吗？
王小川：我们不做分子发现，也不做传统的患者招募。而是药效评价、药物伴随、Digital Companion的体系提高药效，变成提高药物疗效的一部分。
提问：幻觉率有没有一个可接受的值？对标的是哪类医生？
王小川：全科、专科和基层我们都会判断，但概率多低是医院接受的事情，不是百川能够判断的，就像无人驾驶出一例事故可能就是特别大的事情，虽然人类司机的事故率远远高于无人驾驶。
我们是先给医生辅助，再给患者建议。以前大家要是用百度看病，医生直接把你赶出门，现在医生已经开始接受通过DeepSeek讨论，所以未来两三年接受度会有很大的提高，就是从国家政策到行业伙伴共同努力的事情。
提问：如何让更多医生使用？市场推广有什么计划？
王小川：我们在计划中，也希望媒体朋友多帮忙呼吁。
提问：AI发展会让医生焦虑，如何解决这个问题并分配利益？
王小川：焦不焦虑跟技术没有什么关系，没有AI，医生也会焦虑，比如别人比自己晋升更快，所以焦虑的问题我们解决不了，也不是AI能够解决的。
更多的是要有沟通机会，能够让医生用好，所以我们要有合作伙伴共创，可能“上船”以后就不焦虑了。现在一边说AI有问题，不能干这个不能干那个，一边又在焦虑，这个谁管得了？医生要接受AI有些方面比他们强，有些方面比他们弱，真实了就不焦虑了。
提问：模型训练中如何平衡安全性（不踩红线）和有效性？
王小川：我们给医生的都是安全的，医生已经把关之后，AI再给出提醒，明显是有意义的，但是不踩红线。
提问：你们API向医疗开发者开放，具体会有什么二次创新？有没有代表性的案例？毕竟医疗应用不像娱乐那么有感知。
王小川：我们希望能够有好的案例，今年是特别好的一年，就是技术Ready，希望医生不要自己造模型，更多的机构可以有更多的对话，更好地帮助医生。
提问：之前不是用专业厂商的模型，非要自己做模型的原因是什么？
王小川：我也不知道。
提问：今年会推出的C端产品收费吗？
王小川：会有收费模块，但针对患者或药企收费，不针对医生和医院。
提问：中国C端用户付费难，医疗入口收费真的可行吗？
王小川：患者对自己健康是负责的。以前不付费是因为没有好的供给。如果产品能创造真正的价值，患者是愿意付费的。我们有真实案例，患者因AI解决了长期困扰的用药问题而非常感激。
提问：竞品（如支付宝、阿里）也在做，如何占领用户心智？
王小川：竞品大多绕着“严肃医疗”走，做泛健康。
我们现在更多的是要把模型做得更加专业，因为有大量的模型数据，不是当成互联网产品来做研发，能够让医生和患者体验到我们是更加负责任、更加有医学推理、更加低幻觉，就像小朋友上学找最好的学校，去医院看病找最好的医生。
提问：目前同类产品都在争夺医院入口，你们会怎么介绍自己的产品？
王小川：我们就是医生版的最强ChatGPT或者DeepSeek，用过的都觉得挺好的。
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