文丨张小漫
进入2026年，“百模大战”的潮水逐渐退去，医疗AI赛道也进入了残酷的落地验证期。
大量只“卷”模型参数的初创公司，纷纷陷入生存危机。
然而在这一行业挑战中，一家名为杭州智诊科技有限公司（简称“智诊科技”）的科技企业却逆势突围，于今年5月斩获6500万元的天使轮融资。
“行业评价标准已经发生了实质性的转变——从原来的‘比参数’，转向了比‘真实业务收入及模型能带来的实际业务成果’。”在接受医线Insight独家专访时，智诊科技CEO王锋表示。
在他看来，医疗大模型要想穿越周期，绝不能再单纯依赖“讲故事”来融资，必须率先跑通“三个真实”——真实的业务场景、真实的付费客户、真实的商业闭环。
这“三个真实”背后，与智诊科技创始人宋宁的“基因”息息相关。作为拥有医学遗传学与计算机科学交叉背景的专家和浙江图灵算力研究院副院长，宋宁博士提出根据临床培养体系和医学知识训练路径来训练其AI医疗大模型。“这是我们的核心竞争力之一。”王锋说。
01
真实的业务场景：
医疗AI从“会回答”走向“能干活”
过去很长一段时间，通用大模型在医疗领域的表现，更像一个“能做题”的百科。可以回答症状、罗列知识点，但仍然停留在信息层。
但医疗AI真正的价值，不在回答问题，在于能否进入真实场景。
王锋指出：“医疗AI从原来的简单问答能力，到今天必须是‘能干活’的实际应用，这个要求发生了根本性的变化。”
所谓“能干活”，是指AI能够真正进入业务流程，并持续参与其中。
以智诊科技自研的医疗智能体平台WiseClaw为例，它把底层大模型能力封装成几百个可灵活调度的智能体，并嵌入了体检报告深度解读、慢病随访、专科指标异常预警等一线业务流程。
在医疗场景里，“能干活”的另一层含义，是关键时刻不能出错。
2025年2月，49岁的河北孙先生独自在苏州旅游，突然出现剧烈腹痛。他想着可能是胃病又犯了，想着喝点小米粥缓一缓。出于谨慎，他打开了智诊旗下C端应用“好伴AI”，咨询自身症状。
与传统问答工具不同，好伴AI背后连接的是智诊科技自研医疗大模型WiseDiag，并融合循证推理、多轮问诊与风险识别能力。系统并未直接给出结论，而是通过结构化追问逐步收集关键信息。
它先提醒孙先生：“喝粥对急腹痛没有帮助。”随后连续追问疼痛位置、持续时间，并引导按压腹部反馈症状变化。
经过3到5轮询问之后，好伴AI判断孙先生极可能是急性肠梗阻，或急性肾结石导致的尿路堵塞。并提醒必须立即就医。
随后，孙先生立刻打车去了急诊。B超结果显示，其左侧尿路出现12毫米结石，并造成18毫米的尿路堵塞。医生事后表示，如果再晚半个小时，就可能发生急性肾衰竭。
两天后，孙先生康复出院，并为智诊科技送来一面锦旗表示感谢。
谈起这个案例时，王锋直言：“普通的错叫Bug，但医疗错误可能直接关系生命。一旦模型出现幻觉，风险是不可逆的。”
类似经历也发生在他的家人身上。
去年10月，一位亲戚在县城突然昏厥，当地县医院做了大量检查，却迟迟无法明确病因。。
王锋把相关报告单输入好伴AI后，系统梳理关键异常信息后提示存在风险点，并给出“立刻做穿刺抽脑脊液”的建议。
随后，这位亲戚转诊至浙江省某三甲医院。神经外科主任会诊后的结论，与好伴AI建议高度一致，确诊为严重脑炎，在ICU住了18天后才脱离危险。
越是接近真实医疗场景，越需要技术保持边界感。
在访谈中，王锋反复强调，医疗AI最重要的能力正是“不敢随意下结论”。
面对普通的健康问题，好伴AI给出科普和建议；当发现指标异常或者有潜在风险时，AI会做风险提示；如果涉及复杂病情，则辅助医生梳理思路，提高判断效率，但最终诊断和治疗，必须交给医生。
这种边界感需要更强的医学理解能力：既要读懂文本、检验报告、影像资料和体征照片等多模态数据，也能够把分散信息放进完整病程中进行交叉分析和综合判断。
智诊科技自研的医疗多模态大模型WiseDiag承担这一角色。同时支撑C端“好伴AI”和B端WiseClaw等产品体系。
02
真实的付费客户：
B端客户要的是安全感
医疗AI的另一场战争，发生在客户选择层面。
互联网巨头有流量、有算力、有品牌，也有铺天盖地的广告。按理说，最头部的实体医疗企业更容易向巨头靠拢。
但王锋观察到的情况却恰恰相反：越是手握核心业务和敏感数据的大客户，越谨慎。
“市面上有铺天盖地广告的大厂，形成了碾压式的宣传，但其实他们都是‘生态封闭派’。实体企业要想接入它的服务，就必须贡献出自己的用户资料，甚至真实的业务数据。这触碰了B端大客户的敏感区。”王锋说。
智诊科技给自己的定位，是“专业开放派”。
王锋解释，作为第三方技术服务商，智诊科技既不争夺客户入口，也不拿客户的用户资料去沉淀自己的业务场景数据。
“我们只在背后提供最专业的服务。”
这份边界感，是智诊科技持续获得B端企业信任的关键。
但仅有边界感并不足够，B端客户真正关注的是三点：是否能接入现有系统、是否稳定运行、是否具备长期确定性。
近期，智诊科技旗下WiseClaw通过中国信通院企业级类Claw智能助手能力评估，并进入可信清单，在业务质量、安全防护与合规能力方面获得认可。
据透露，智诊科技目前已与500多家医疗健康行业客户建立合作，覆盖药企、互联网医院、IVD体外检测、医疗机构，体检中心、康养等多个领域。
客户名单中，包括全球市场占有率最高的血压/血糖检测国际硬件大厂、国内头部上市体检机构，以及知名百年中医品牌。
这些机构的共同点，是专业性强、决策周期长、风险容忍度极低。
王锋提到一个“盲测案例”：
某三甲医院院长将多款主流大模型与医疗产品同时用于一位72岁患者12页检查报告分析，最终评价为：
“只有智诊的结果与临床判断最接近。”
其关键原因在于：推理路径更符合临床逻辑，风险排序、指标关联与诊疗决策更接近医生思维。
03
真实的商业闭环：
不为概念买单，只为结果付费
在当下的商业与资本环境里，技术故事讲得再动人，如果不能变成收入，最后仍是一座空中楼阁。
对此，王锋向医线Insight阐述了智诊科技的商业思考：“B端客户绝不会单纯为AI的概念创新掏钱，但一定会为效率提升、服务质量和业务增长买单。”
这句话某种程度上也揭示了医疗AI商业化的本质：客户买的不是模型，而是模型带来的业务价值。
在B端，智诊通过WiseClaw平台构建可组合的营收矩阵，同时推出“模算智一体机”，将医疗大模型能力、算力资源与智能体运行环境进行一体化封装，实现院内的本地化部署与稳定运行。
围绕上述能力，智诊科技形成了年费制、项目制、API调用付费以及技术授权等多元化收入模式。
在C端，好伴AI正从单次问答工具转向长期健康管理系统。
王锋认为，真正的健康管理，不能只看单次的体检报告。“很多指标可能都在正常范围内，但持续几年的上升趋势背后，其实已经隐藏着风险。”
基于这一判断，智诊科技即将推出旗舰级产品“好伴AI智三多”全景报告解读大模型。
所谓“三多”，指的是连续多年的报告、多学科的会诊、多维度的分析。
它要解决的，不仅是“看懂一张体检单”，更要帮助用户把分散在不同年份、不同科室、不同设备里的健康信号串起来，形成完整的健康画像。
未来，AI还将结合智能穿戴设备数据，实现血压、血糖等连续监测，沉淀长期健康档案，从被动问答工具，升级为主动提醒复查、慢病随访和风险预警的“数字健康管理助手”。
基于这三大支柱——底层模型能力WiseDiag，B端场景落地的WiseClaw和模算智一体机，以及C端健康管理好伴AI，智诊科技形成完整商业闭环：从技术输出到行业场景验证，再通过真实业务与用户反馈持续反哺模型迭代。
王锋也因此对公司在2026年的增长给出了更明确的预期：“随着我们几个核心爆品在标杆客户中的打磨成熟，预计在下半年，公司会迎来一次爆发性的增长。”
04
结语：
医疗AI竞争
本质是临床能力的数字化重构
当然，在更大的医疗服务体系里，AI的价值不止于一家公司的商业化。
长期以来，医疗行业始终面临一个经典难题：医疗质量、服务成本、资源可及性，很难同时满足。
优质医疗资源往往意味着更高成本，也意味着更低可及性。
而AI的机会，正是去撬动这个“不可能三角”。
“最重要的一点，AI可以将医学知识和临床流程能力标准化输出，让基层医疗机构获得专家级的支持；同时，它还能打破时空限制，提供7×24小时的在线服务。”王锋表示。
在他看来，作为一种“硅基生命”，AI最大的优势并不在于替代医生，而在于能够长期记录、持续学习和永久服务客户。医生解决的是当下的问题，而AI更擅长管理长期健康数据，提供连续性的健康服务。
一次问诊可以结束，但一个人的健康管理不会结束。真正有价值的医疗AI，必须服务用户跨越更长的生命周期。
此前，智诊科技自研的医疗多模态大模型，曾凭借严谨的临床推理，高分登顶更强调真实临床场景能力的全球医学大语言模型评测DoctorBench榜单。
但王锋认为，成为榜单第一只是阶段性证明，不是终点。
医疗AI最终要回答的仍然是三个最朴素的问题：用户是否信任、医生是否认可、客户是否复购。
这也是智诊科技试图回答的问题。
它想做的不只是一个更会聊天的健康工具，而是真正能够被医疗行业使用、信任并长期依赖的AI基础设施。
“我们的目标，是打造中国医疗健康领域最专业的模型体系。”
王锋表示：未来医疗AI的竞争将聚焦三点，技术持续进化能力，场景深度适配能力，安全可信与可追溯能力。
说到底，医疗大模型的竞争，从一开始就是长期积累的临床专业能力、高质量数据闭环与可信落地体系的角逐。能够持续创造价值的企业，才有机会穿越行业周期，成长为下一代医疗健康基础设施。
排版丨乔雨林
制图丨医线Insight
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