醫療健康產業的AI化進程似乎正遭遇一個結構性矛盾：單點工具層出不窮，卻難以穿透產業場景的複雜性。當通用大模型湧入醫療賽道，多數產品停留在輔助診斷、智能客服等碎片化應用，缺乏對醫藥流通、商業決策、終端服務等全鏈路的深度適配。數據孤島、場景割裂、合規門檻高企，讓AI在產業端的落地始終「叫好不叫座」。

8月13日，在西普會期間，中康科技（02361）董事長吳瀚面對媒體專訪中給出的判斷頗為直接：中國健康產業正站在舊動能退潮與新動能崛起的斷裂帶上，AI能否從「工具」進化為「操作系統」，將決定產業能否跨越這道鴻溝。

面對「近年來在智能體方面做了哪些佈局」的提問，吳瀚給出了清晰的路線圖。兩大模型之上，一座適配醫療健康產業的AI智能體平台已然成型，並在五個關鍵場景落地開花。商業決策智能體或許是醫藥工商企業最為關注的領域，它讓行業在面對瞬息萬變的市場環境時，能夠用同一套數據語言、同一個大腦完成分析判斷，結論基於海量數據集成生成，具備強支撐性。研發決策智能體則像一位全天候的情報官，通過追蹤全球各管線的研發情報與進展，為醫藥企業的研發戰略判斷提供全面支持。

在醫生工作場景中，軟硬件的融合帶來了更直觀的改變。他特別提到了配套推出的「AI醫聲卡」——這款硬件能在醫生與患者溝通時實時採集對話內容並轉化為醫療文檔，將醫生智能體的部分能力植入硬件，提供患者管理、循證支持、科研支持等功能。

藥店智能體的核心則是會員智能體模塊，基於卓睦鳥醫療大模型，融合藥店會員管理與營銷管理能力，支撐藥店從「單純售賣藥品產品」向「健康驛站」轉型。

此外，一款面向未來的健康管理智能體定位為家庭7×24小時健康管理專家，可基於消費者的體檢報告、診斷報告及可穿戴設備產生的動態數據，實時輸出涵蓋運動、營養、飲食等維度的綜合健康管理建議，後續還將打通醫生數據庫，為消費者就醫提供精準引導。

如此大的佈局，難免讓人疑問：醫療健康產業覆蓋範圍極廣，單點突破尚且不易，全場景覆蓋是否貪多？對此，吳瀚解釋道，當前不少AI公司能產出優質的單點產品，卻因功能單一無法深度適配產業場景，加之缺乏高質量醫療數據，獨立落地時往往力不從心。中康的解法在於打造一個AI生態中心作為產業連接器，將AI科技界的技術能力融合到醫療健康產業的AI應用體系中。「通過'一個底座+五大場景智能體+一個生態連接器'的架構，我們最終要打造適配醫療健康產業的AI操作系統。」他補充道。

與此同時，醫藥行業正處於從戰略藍圖落地為產業現實的轉型階段，當前醫藥企業正身處集採持續深化、院外市場加速擴容、營銷趨向精細化發展的多重變革當中。針對「AI戰略如何匹配行業周期變化」這一問題，吳瀚直言，集採帶來的最直接衝擊是毛利大幅下降，而院外市場的極度碎片化與顯著的區域差異，又讓許多從院內轉向院外的藥企出現"水土不服"。在此背景下，精準高效、低風險的決策能力變得至關重要。

事實上，在零售終端整體變革的行業圖景中，藥店的轉型格外值得關注，而吳瀚也並未迴避這一議題。他指出過去三年客流下滑、毛利下降、會員變現能力弱等壓力持續籠罩行業，但其本質並非行業衰退，而是舊的經營模式已無法匹配新的健康需求。全國60多萬家藥店構成了中國醫療健康領域網絡最密集、與消費者面對面接觸頻次最高的健康服務終端，其未來角色應當從「賣藥品、賣產品」轉向為社區居民提供健康服務的「健康驛站」，成為社區健康入口。

一組數據頗具說服力：一名糖尿病患者一年的健康消費總支出約1萬至1.3萬元，但在藥店的藥品消費僅2000元左右，輔助用藥、營養保健品、健康服務等領域的空間遠大於單純賣藥，而這部分價值過去恰恰被忽視了。

智通財經APP也注意到，為支撐業務發展，中康正嘗試搭建雙重生態體系。一方面，整合AI科技領域適配藥店場景的優質技術，搭建起完整的AI技術生態；另一方面，依託大會平台整合藥品、器械、健康服務、醫療服務及商業保險等支付方資源，打造能夠滿足消費者全周期健康需求的服務體系，為藥店搭建全生命周期健康管理能力提供生態化資源支撐。

當然，就中康此次的戰略升級轉型，吳瀚堅定回答道，「關上一扇窗的同時，也打開了新的門。我們要做的，是幫行業更快地找到那扇門。」