一個新應用，上線iOS不到24小時，沖上蘋果應用商店醫療榜榜首。

這在任何一個賽道都堪稱現象級。而這次的主角，是螞蟻集團的AI健康應用AQ。

大廠們正以前所未有的姿態涌入AI醫療健康領域。騰訊、百度、京東、字節，無一缺席。投資女王“木頭姐”Cathie Wood曾斷言，醫療保健是AI最具潛力卻也最被低估的應用領域。

當所有人都擠進這條價值萬億的賽道時，螞蟻的這張牌，究竟想打什么？

答案早已寫在其過去十年的布局里。

AQ，不止于“問”

要理解螞蟻的意圖，首先要看AQ本身。它并非一個簡單的“你問我答”式AI機器人。它的產品設計，是對真實診療流程的復刻。

傳統AI問診的一大痛點，是用戶往往無法準確描述自己的復雜癥狀。AQ試圖解決這個問題。它的“AI診室”功能，核心特點是“能追問”。它不是一個搜索引擎，而更像一個有經驗的預檢醫生，通過多輪引導式對話，循序漸進地幫助用戶厘清癥狀，收集必要信息，從而給出更具參考價值的建議。

如果說“追問”模擬了醫生的“聽診”，那么“看報告”則模擬了醫生的“閱片”。在中國，每天產生上千萬份專業醫學檢驗報告，但九成以上的人看不懂。AQ的多模態能力，允許用戶直接拍照上傳檢查報告、體檢報告甚至手寫病歷。它不僅能解讀單張報告，還能整合多份報告進行對比分析，覆蓋99%的常見報告類型，準確率超過90%。

此外，針對中國約1.5億皮膚病患者與醫生比例嚴重失衡的現狀（4200:1），AQ還支持通過照片識別痤瘡、銀屑病等50種常見皮膚病。

聽、看之外，AQ還引入了“名醫AI分身”的概念。它邀請了近200位來自協和、華山等頂尖醫院的專家，包括王俊院士、廖萬清院士等泰斗級人物，將其診療經驗和知識訓練成AI智能體。睡眠領域專家毛洪京主任醫師的AI分身，基于其超5萬篇論文資料和大量診療經驗訓練而成，上線至今已服務超400萬人次，單日最高服務量達11萬人次，遠超其線下每月最多600人的接診量。

從多輪追問、多報告解讀，到視覺識別和名醫分身，AQ的產品邏輯清晰地指向一個目標：它不滿足于做一個健康知識的搜索引擎，而是要成為一個智能化的“診前助手”或“家庭醫生助理”。

它的核心任務，是在用戶接觸到真正的醫療服務之前，完成高效、精準的信息整理與初步分診，為后續的醫療服務鋪平道路。

從軟件到硬件，蘋果只是一個開始

如果說模擬診療流程是AQ在軟件層面的革新，那么打通硬件生態，則是其走向主動健康管理的另一條關鍵路徑。

AQ的iOS版，深度集成了蘋果的HealthKit平臺。這意味著，經用戶授權，AQ可以讀取iPhone和Apple Watch記錄的步數、心率、睡眠、健身等數據。這些來自可穿戴設備的連續性健康數據，與用戶在醫院產生的離散型診療數據相結合，能夠勾勒出一個更完整的個人健康畫像。

這種結合的價值在于，它讓健康管理從“被動響應”轉向“主動干預”。

傳統的醫療數據，只有在生病時才會產生。而可穿戴設備則7x24小時不間斷地記錄著用戶的生命體征。當AQ能夠持續分析這些數據流時，它就不再僅僅是一個在你生病時才想起來打開的應用，而是一個時刻相伴的健康顧問。

更深層次的合作也在醞釀之中。據悉，螞蟻將與Apple Watch在跌倒檢測等安全功能上展開合作，探索緊急救援等創新服務。

這并非蘋果的專屬。

AQ的“健康檔案”功能，同樣支持與華為、Vivo等國產可穿戴設備，以及魚躍、三諾等家用慢病管理設備打通。

螞蟻的戰略意圖在此刻變得清晰：它試圖占據個人健康數據的中樞位置。通過連接不同品牌的硬件，將用戶生命體征、運動、飲食、用藥、就醫等信息匯集于一處。

從這個角度看，與蘋果和各種硬件廠商的合作，宣告著螞蟻意圖成為個人健康數據終極入口的決心。螞蟻的觸角，已從診療延伸到了更廣闊的個人健康管理領域。

十年“基建”：螞蟻構建AI醫療壁壘

將AQ與Apple Watch等硬件打通，螞蟻的目光顯然不只在“看病”，而在更廣闊的個人健康管理市場。這背后，是其長達十年的“基建”鋪墊。

螞蟻的醫療故事，始于2014年。那一年，支付寶在廣州上線了第一筆手機掛號繳費業務。此后，它又切入醫保線上支付，并深度參與了醫保電子憑證的標準建設與推廣。

截至目前，全國有超過7億人在支付寶上開通了醫保碼，每年超8億用戶通過支付寶使用醫療健康服務。這些數字背后，是螞蟻與全國超過5000家公立醫院、多地醫保部門建立的深度連接。

這十年，螞蟻選擇了一條最難走，但壁壘也最高的路徑。

它沒有從市場化的在線問診或醫藥電商切入，而是進入了監管最嚴、流程最復雜的支付和醫保環節。這個過程雖然緩慢，卻為螞蟻贏得了兩項無可比擬的核心資產：

1.龐大的用戶基礎：一個已經習慣于在支付寶上處理最敏感的醫療和金融交易的用戶群體。

2.體系內的信任：與公立醫院和醫保系統建立的、基于底層技術服務的信任關系。

從支付和醫保碼切入，螞蟻積累了龐大的用戶基礎和與醫療體系的連接。如今，通過一個產品矩陣——蘋果應用商店醫療榜Top20中，除了AQ，還有螞蟻收購的好大夫在線和聯合浙江衛健委推出的安診兒——螞蟻正試圖將其在支付領域建立的連接能力，復制到服務領域，構建一個連接用戶、醫生和機構的生態。一個解決醫生側，一個打通醫院流程。

至此，螞蟻的醫療健康戰略羅盤已經清晰地指向了三個維度：用戶（C端）、醫生（D端）和醫療機構（B/G端），形成以醫療大模型為核心的“醫療機構—醫生—用戶”的三維服務體系。

這片藍海市場的想象空間是巨大的。據弗若斯特沙利文預測，中國“AI+醫療”市場規模預計將從2023年的88億元激增至2033年的3157億元。而放眼整個大健康管理領域，其市場規模到2027年預計將達到2.59萬億元，這是一個真正的萬億級賽道。

賽博“大白”的戰國時代

當我們將視線從螞蟻拉回到整個行業，一幅AI醫療的“戰國七雄”圖景已然展開。巨頭環伺，各有打法。

騰訊依托微信的社交關系鏈，推行C2B戰略，手握電子健康卡和醫保憑證兩大入口，同時在B端深耕AI影像等基礎設施。

百度則發揮其技術優勢，將“靈醫大模型”定位為“產業級”AI底座，賦能醫院和藥企。

京東健康的核心是其強大的供應鏈能力，其“京醫千詢”大模型致力于打通“問診-開方-送藥”的閉環。

而字節的“小荷AI醫生”則更側重于發揮其內容和用戶運營的優勢，從C端體驗切入。

在這場競賽中，每家公司都從自身最擅長的領域出擊。而螞蟻的獨特之處在于，它占據了最核心、最受監管、也最難被替代的金融與醫保交易層。

盡管前景廣闊，但AI醫療依然是一個公認的“慢行業”。

數據孤島、語料質量參差不齊是第一座大山。嚴格的數據安全與隱私法規是必須時刻緊繃的弦。更重要的是，清晰、可規?；纳虡I模式至今仍在探索之中。AI輔助診療如何定價、由誰付費、如何進入醫院收費目錄，都是懸而未決的難題。

在這樣的大背景下，過早追求商業化無異于緣木求魚。這場競賽比拼的是誰能更有耐心地搭建最可靠、最深度的基礎設施。

從這個角度看，螞蟻“先基建、后生態”的策略，是一條“難而正確的路”。雖然支付、醫保、醫院系統對接耗時漫長，卻構建了最堅實的地基。只有當這個連接用戶、醫生、醫院、醫保的基礎網絡足夠穩固時，商業化的探索才能水到渠成。

結語：AI醫療的想象力，不止于看病

AI醫療的終極想象力，絕不止于讓看病更方便。

當AI能夠整合診療數據與來自可穿戴設備的連續生命體征數據，它將有能力從“治已病”走向“治未病”，實現真正的個性化、預測性健康管理。

AI醫療這條路依然漫長且充滿挑戰。

但螞蟻憑借其獨特的金融基因、龐大的用戶基礎，以及服務用戶、醫生、機構的長期基建，已經為自己爭取到了一個極為有利的出發位置。

AQ在IOS榜單登頂不是終點，而是它跑出下一圈的發令槍。

*以上內容不構成投資建議，不代表刊登平臺之觀點，市場有風險，投資需謹慎，請獨立判斷和決策。