2026年9月,中国医疗AI赛道出现了罕见的“双城记”。

9月9日,京东健康在JDDiscovery-2026京东全球科技探索者大会智能健康论坛上,发布京医千询3.0、MedWork医生AI工作台与全智能名医智能体,并披露AI医生大为使用用户数同比增长5倍;9月10日,蚂蚁集团在上海外滩大会公布蚂蚁阿福最新数据:App用户数达1.5亿,单日健康咨询人次近2000万。

两家巨头在同一时间窗口亮牌,展示的是截然不同的能力构建逻辑。

拆解技术底座:连接型AI与执行型AI的分化

蚂蚁阿福的技术能力核心是“连接”。在感知层,阿福依托多模态图像识别支持拍照识别菜品、拆解热量指标,连接苹果、华为、vivo等18个品牌的健康硬件实现体征数据采集。在服务层,阿福打通在线问诊、AI挂号、报告查询直至医保支付,连接5000多家医院、30万真人医生。其技术定位是“服务连接器”,用户提出健康问题后,AI不仅给出答案,还能定位下一步可选择的服务。

京东健康的技术能力核心是“执行”。京医千询3.0的三项升级均指向深度执行:原生3D影像理解让AI能像医生一样调整窗宽窗位、对比时序影像;MedCode代码执行模式将临床指南转化为可执行、可校验的代码,每一条结论都能溯源;长程任务协作支持跨步骤完成多学科会诊和论文写作。在权威评测中,京医千询3.0正高职称考试十门平均72.3分,3D影像评测准确率82%,医学论文写作一次生成无差错率达到99%。

两者技术路线的根本差异在于:阿福的AI能力偏向“信息整合与服务分发”,降低用户获取健康服务的门槛;京东健康的AI能力偏向“专业判断与任务执行”,但执行只是手段——京东健康真正输出的,是以“AI+硬件+服务”为核心的综合解决方案。AI负责看得准、管得住,硬件负责感知和监测,服务负责履约和陪伴,三者打通,才能让健康管理从“测一次”走向“管到底”。一个做的是“让用户找得到”,一个做的是“让服务交得出”。

值得注意的是,两种能力并非互斥。阿福的连接能力解决的是可及性问题,京东健康的综合解决方案解决的是可靠性问题。但在当前阶段,两家公司选择了截然不同的优先级:蚂蚁先铺广度,京东先做深度。

商业模式探索:流量漏斗与综合解决方案的本质区别

蚂蚁阿福的商业模式本质是流量漏斗。1.5亿用户和日均2000万次咨询构成巨大的流量池,AI负责将用户需求引导至后端服务。收购好大夫在线补足医生网络,战略投资薄荷健康补足营养管理能力,最终指向保险、药企等支付方。但阿福当前的商业化路径仍然模糊,据公开信息,尚无订阅收费、广告收入或硬件销售分成比例的明确说明。蚂蚁方面明确表态:阿福处于发展早期,暂不考虑商业化。

这并非没有战略考量。蚂蚁集团CEO韩歆毅在内部强调,蚂蚁虽然有一些家底,但还没有厚到同时重点投入支付、金融、健康三个领域,必须有所取舍。阿福当前的战略重心是先占住入口,用规模换未来。

京东健康的商业模式本质是“AI+硬件+服务”综合解决方案的输出,AI是嵌入“医—检—诊—药”全链路的加速器。AI现阶段不独立收费,而是通过提高每一个环节的转化效率来创造价值。2026年上半年,京东健康总收入409亿元,同比增长15.9%,经营盈利35亿元,同比增长40.3%,盈利率从7.0%提升至8.5%。

在用户数据上,京东健康AI医生大为使用用户数同比增长5倍,其中16.77%的咨询发生在凌晨,55.69%的用户来自三线及以下城市。收入增速超过用户增速,说明单个用户的履约密度在提升。30日复诊率超过60%,这意味着超过一半的用户在30天内再次使用了AI医生的服务,每一次复诊都是一次新的履约触发机会。

京东健康的综合解决方案能力,在C端同样得到了规模化验证。今年7月,京东健康发起“减重不难瘦”大赛,一周内报名人数突破700万,京东健康APP连续一周霸榜苹果App Store免费榜第一名。这个案例说明,当AI能力与硬件设备、专业服务、供应链履约深度整合后,不仅能服务好单个用户,也能承接大规模的用户需求,并把需求高效转化为履约。

两种模式各有优劣。蚂蚁阿福的优势在于增长速度和规模潜力,依托支付宝超级入口,用户获取成本极低,1.5亿用户的规模效应为未来变现提供了巨大想象空间。劣势在于商业模式尚未闭环,AI收入为零。据QuestMobile数据,阿福独立App月活在3000万量级,与1.5亿累计用户之间相差约5倍,说明“累计触达”和“高频使用”之间存在巨大鸿沟。

京东健康的优势在于商业闭环清晰,且综合解决方案已经跑通。CEO曹冬在业绩电话会上直言:“AI+供应链是京东健康连续成为国内最大医药零售平台的核心支撑。”AI的价值不体现在独立收入项上,而是体现为毛利率的提升和用户复诊率的增长。劣势在于用户规模增长相对较慢,AI的价值被“锁”在成本项上。

两种模式的本质区别在于:蚂蚁在赌“先有用户,再找生意”,京东在赌“先有闭环,再扩用户”。前者需要持续的外部输血和足够长的等待窗口,后者需要足够厚的履约基础设施做支撑。谁的路更稳,取决于医疗AI的商业化周期到底有多长。

用户生态:同一起跑线上的不同竞争逻辑

一个被行业忽视的事实是:蚂蚁阿福和京东健康AI的用户画像高度重合。

阿福用户中三线及以下城市占比55%,凌晨咨询量占比16%;京东健康AI医生大为55.69%的用户来自三线及以下城市,16.77%的咨询发生在凌晨。两组数据几乎一致。这说明两家公司在同一批用户身上竞争。

差异在于生态构建的逻辑。蚂蚁阿福通过硬件连接构建数据入口,以0.01元体脂秤快速铺开触点,两个多月卖出300万台。京东健康则通过“AI+供应链+服务”综合解决方案构建服务纵深——依托京东大药房、护士上门、冷链物流等基础设施,让AI的判断直接触发药品配送、检查安排和上门服务;同时,通过减重大赛等规模化活动,验证了综合解决方案在C端的大规模承接能力。前者的生态壁垒在于“触点密度”,后者的生态壁垒在于“履约深度”与“综合服务能力”。

触点密度增长快、可复制性强,但用户粘性取决于硬件使用频次——智能手环的次月留存率普遍在30%以下。履约深度增长慢、复制门槛高,但用户一旦进入服务链条,留存率显著更高——京东健康30日复诊率超过60%。

回到最初的问题:医疗AI的终局,是入口还是交付?

从当前数据看,蚂蚁阿福在用户规模和生态广度上占据先机。1.5亿用户、18个硬件品牌、5000多家医院连接、30万医生网络,这套生态的广度和触达能力,是国内健康AI领域目前规模最大的。阿福的“科学减重一亿斤”活动275万人参与、累计减重超500万斤,也验证了“AI+硬件”模式对健康消费的拉动效应。

但规模优势能否转化为商业价值,仍是未解之题。阿福的核心挑战在于:健康管理的低频属性与追求高频粘性之间存在矛盾,AI回答的准确性又直接影响用户信任。如果用户在深夜咨询后仍然不知道下一步该找谁,连接的价值就会打折扣。

京东健康的路径则相反,用“AI+硬件+服务”综合解决方案验证能力,用履约建立信任,再逐步扩大用户规模。这条路更重、更慢,但每一步都有数据可验证:AI医生用户数5倍增长、复诊率60%、减重大赛一周700万人报名、APP连续霸榜……这些指标说明,当AI作为综合解决方案的一部分嵌入到真实的履约链条中时,它的价值是可以被量化和放大的。

行业观察人士将大厂医疗AI的打法概括为“横向平台化”与“纵向专业化”两类。但更关键的点在于:蚂蚁阿福押注的是健康服务的分发权,京东健康押注的是健康结果的履约能力。前者赌的是未来每个用户找健康服务时都要经过阿福,后者赌的是用户最终需要的不是找到服务,而是拿到结果。

但是不可否认的是,当行业从“流量竞争”进入“价值验证”阶段时,谁能先跑通可持续的商业闭环,谁才真正掌握了通向终局的门票。

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