一、行業概覽與戰略地位：從輔助工具到新型基礎設施的躍遷醫學人工智慧（Medical AI）已從實驗室和概念驗證階段，全面步入規模化、場景化落地的新周期。其內涵不再侷限於單一的影像識別工具，而是演進為融合巨量資料、雲端運算、大模型和機器人技術，貫穿疾病預防、診斷、治療、康復及健康管理全鏈條的綜合性技術體系。全球市場正處於快速增長階段，全球市場正處於爆發性增長前夜，據權威機構預測，全球醫療AI市場規模在2024年已達約290億美元，並預計將以約44%的年複合增長率高速擴張，到2032年有望突破5000億美元。中國在該領域的活躍度尤為突出，已發佈的醫療健康大模型數量佔全球總量的70%以上，顯示出強大的創新動能和產業抱負。圖表：全球與中國醫療AI市場規模及預測對比圖（2023-2030E）資料來源：弗若斯特沙利文、IDC、中投產業研究院這一處理程序與國家“十五五”時期培育新質生產力、推進“人工智慧+”行動的戰略導向高度契合。國家多部委聯合印發的《關於促進和規範“人工智慧+醫療衛生”應用發展的實施意見》（以下簡稱《實施意見》）為行業繪製了清晰的路線圖。其核心邏輯在於，將醫學AI定位為解決醫療資源供需矛盾、提升服務體系整體效能的關鍵槓桿。檔案設定了明確的發展目標：到2027年，要在基層診療、臨床輔助決策等領域實現廣泛應用，並建成一批國家級人工智慧應用中試基地；到2030年，推動二級以上醫院普遍開展AI技術應用，並建成全球領先的科技創新基地。這標誌著醫學AI正從“錦上添花”的技術試點，轉向支撐醫療衛生體系高品質發展的“剛需”型基礎設施。圖表：醫學AI戰略定位演進路徑圖資料來源：市場公開資料、中投產業研究院二、技術演進與模式創新：大模型驅動下的全鏈條融合與生態重構當前，醫學AI的發展呈現出鮮明的“雙輪驅動”特徵：一方面是垂直場景應用的持續深化和滲透，另一方面則是由生成式人工智慧和大模型技術帶來的範式革命與生態重構。在技術路徑上，行業正經歷從“小模型”專項突破到“大模型”通用賦能的轉變。早期醫學AI主要基於特定任務的“小模型”，如在肺結節、眼底病變篩查等單點實現突破。然而，以GPT-4、Med-PaLM等為代表的通用大模型，以及如“京醫千詢”、華為“盤古”、瑞金醫院與華為聯合開發的“RuiPath病理大模型”等垂直領域大模型的興起，正推動行業進入新階段。這些大模型通過海量醫學文獻、臨床指南和脫敏資料訓練，展現出強大的自然語言理解、多模態資訊融合與邏輯推理能力，使其能夠處理更複雜的臨床任務鏈條，例如從解讀影像報告、生成初步診斷意見到推薦個性化治療方案。圖表：醫學AI“大模型”與“小模型”能力對比雷達圖資料來源：市場公開資料、中投產業研究院技術的演進直接催生了應用模式的深刻變革，新模式、新機會在多個維度湧現。首要表現是診療模式的重構，“數字醫生”與“人機協同”成為現實。大模型使得建構覆蓋全科或專科的“數字醫生”成為可能，其不僅能提供24小時線上的健康諮詢和報告解讀服務，更能深入到臨床診療環節，作為資深醫師的“智能助理”，這有效放大了優質醫療資源的供給，《實施意見》也將“建立基層醫生智能輔助診療應用”置於突出位置。其次，AI的應用正從下游臨床向上游研發和生產環節加速延伸，驅動產業環節貫通。在藥物研發領域，AI能顯著縮短臨床前階段的研發周期和成本；在醫療器械領域，AI深度嵌入高端醫療裝備的研發中，推動產業向智能化升級。最後，服務邊界也從疾病治療拓展到“全周期健康管理”，基於可穿戴裝置資料和AI演算法為使用者建構動態“健康畫像”。在生態建構模式上，領先企業致力於從“產品供應”轉向“平台共創”，國家推動的“人工智慧應用中試基地”正是建構全端式共創平台的關鍵舉措。圖表：醫學AI全景融合應用模式示意圖資料來源：市場公開資料、中投產業研究院三、市場格局與競爭態勢：多元化主體競合下的生態化發展中國醫學AI市場已形成由科技巨頭、專業AI公司、醫療器械廠商、大型藥企以及醫療機構自身共同參與的多元化競爭格局，各類主體基於自身資源稟賦，選擇了差異化的戰略路徑，共同推動生態繁榮。科技巨頭主要依託平台與生態，進行縱向深耕與橫向整合。例如，華為聚焦於提供堅實的AI算力底座和盤古大模型，並與頂尖醫院進行深度繫結；螞蟻集團則憑藉其龐大的支付入口和使用者觸達能力，建構連接使用者、醫生、醫院和醫保的綜合性健康服務平台；騰訊則持續發揮其連接優勢，建構從C端服務到B端賦能的矩陣。傳統醫療產業參與者，如領先的醫療器械公司（如聯影醫療）和大型醫院（如上海瑞金醫院），則主要以臨床需求為導向，積極將AI演算法整合到其影像裝置中或主導醫學大模型的研發，確保產品貼合臨床實際工作流。與此同時，大量創新型企業聚焦於藥物發現、數字療法、專科病種AI診斷等細分賽道，憑藉靈活的機制和深厚的技術積累，成為推動技術前沿探索的重要力量。總體來看，市場已從早期的技術比拚，進入以“臨床價值驗證、商業閉環實現、生態資源整合”為核心的綜合能力競爭階段，合作共贏、生態化發展已成為行業主流共識。圖表 中國醫學AI市場生態合作網路圖資料來源：市場公開資料、中投產業研究院四、挑戰分析與應對思考：邁向可信、可控、可持續的新階段儘管前景廣闊，但醫學AI要實現全面、健康的規模化落地，仍需系統性應對以下核心挑戰。首要挑戰是資料瓶頸，涉及質量、標準與流通的三角難題。醫療資料存在敏感性高、標準化不足、異構性強且易形成“資料孤島”等固有難題，破解之道在於國家與行業層面加強高品質資料集和可信資料空間的建設，並大力推進醫療資訊的標準化。其次，監管與倫理挑戰要求建立與發展速度相匹配的治理框架。必須堅持“人工智慧賦能而不替代”的根本定位，未來的監管需趨向於“分類分級、動態評估”的精細化管理模式，並建立覆蓋全流程的倫理審查機制。第三，商業落地挑戰的核心在於明晰支付方與證明長期價值。醫院作為主要採購方對成本敏感，因此產品必須能清晰證明其臨床效益提升或營運成本節約等切實價值，探索與醫保支付改革結合、按服務收費（SaaS）等多元化支付方式將是關鍵。最後，行業亟需彌補頂尖AI演算法人才和既懂醫學又懂AI的複合型人才的雙重短缺，這需要改革教育體系鼓勵學科交叉培養，並建立面向在職醫生和技術人員的培訓機制。圖表：醫學AI面臨的核心挑戰與應對策略框資料來源：中投產業研究院五、未來發展展望醫學人工智慧行業正站在一個歷史性的交匯點。技術的革命性突破、國家戰略的強力引導、醫療體系轉型的迫切需求，共同構成了其高速發展的底層動力。行業的發展主線已從單一技術點的突破，轉變為以臨床價值為核心、以資料與算力為基礎、以安全倫理為底線、以生態協同為方式的全面發展。可以預見，在“十五五”期間，隨著《實施意見》等政策的全面落地，醫學AI將更深層次地融入中國醫療衛生體系的肌體，不僅在提升醫療服務可及性、均等化水平方面發揮關鍵作用，更將作為引領生物醫藥與高端醫療裝備產業升級的新質生產力引擎，為健康中國建設提供堅實而智能的科技支撐。 (中投未來產業研究中心)