21世纪经济报道记者季媛媛 上海报道
近日,第93届中国国际医疗器械博览会(CMEF)在上海启幕。在这场全球医疗行业瞩目的盛会上,一个现象尤为突出:几乎每一家参展商都在谈AI,从大型影像设备到家用便携式器械,“AI+”成为展馆里最高频的标签。
然而,展台上的热闹背后,行业深处的焦虑同样真实:人口老龄化加速、健康消费持续升级,中国医疗器械行业正站在前所未有的风口,但产品同质化严重、用户依从性差、数据孤岛林立等长期痛点,并未因一两个热词而消解。
AI究竟是营销噱头,还是真正的破局之力?在CMEF同期的一场深度对话中,京东集团高级副总裁、AI创新业务负责人、IEEE Fellow何晓冬,BMC迈瑞特创始人、董事长庄志,微泰医疗董事长郑攀,邦邦机器人创始人兼CEO李建国围绕“AI+医疗器械”给出了各自的答案。
他们的共识是:AI不再是锦上添花的噱头,而是重构产品逻辑、重塑服务模式的核心驱动力。

AI正在改变什么?
走进2026 CMEF的影像、手术机器人等展区,一个明显变化是:AI不再是设备的附加功能,而是深度嵌入设备内核,成为“原生能力”。
例如,西门子医疗针对前列腺癌、阿尔茨海默症两大疾病,推出基于医学影像处理平台syngo.via VB80的诊疗全流程多模态AI解决方案。该方案率先实现机器视觉AI与生成式AI的临床级深度耦合——视觉认知层面对海量多模态影像进行亚像素级解析,确保影像征象提取的灵敏度与特异性;大语言模型则在语言生成层面驱动结构化报告输出,将医生工作转化为标准化、可复现的诊疗语言,减轻医生工作负荷。通过将AI技术深度嵌入疾病诊疗路径,这一AI解决方案最终在影像判读、风险评估、治疗决策等关键环节提供循证支持,以标准化、智能化进行流程再造,辅助临床提升诊断一致性与决策效率,为医疗机构提质增效提供了可验证、可复制的范式。
飞利浦将AI视为重塑医疗未来的关键驱动力。CMEF期间,飞利浦发布了多款深度赋能临床的AI和平台化创新解决方案,全球首发的Innovation AI3超脑平台,将AI嵌入磁共振成像全流程,让高清成像成为医院可增值的数字资产,为临床研究与药物疗效评估提供有力循证支撑。中国首发的Azurion S全域AI智能导管室,可实现0.1毫秒级姿态调整、最高降低83%辐射剂量、提升17%手术效率,以开放融合的AI介入生态重新定义诊疗标准。同为重磅展品的EPIQ CVx Transcend,搭载了紧跟学科前沿热点的8大心血管专用AI工具,标准化、自动化地完成复杂评估。
中国医疗器械行业正迎来“双重红利”:一方面,人口老龄化与慢病负担加重,催生了巨大的医疗健康需求;另一方面,居民健康意识提升和消费升级,推动行业向高品质、个性化方向发展。
“AI+医疗”被视为破局的关键。有业内人士专家判断,AI与健康的融合正从“辅助工具”迈向“核心引擎”,未来3-5年将从“单点工具”走向“全病程管理”。
“这次的AI,跟三年前、五年前有本质区别。”何晓冬指出,过去谈论AI,更多是人脸识别、语音识别等单点能力;而今天,以大语言模型为代表的新一代AI,具备了深度的认知与推理能力,能够进行多轮无障碍交互、任务拆解与执行。“这种级别的AI能力,对医疗器械应用场景的改造是革命性的。”
在何晓冬看来,AI带来的变化体现在三个层面:一是更温暖的交互,设备能感知用户的个性化需求,结合位置、历史信息提供主动服务;二是更自然的操控,AI作为“桥梁”,将用户的简单意图翻译为复杂器械的操作指令;三是更直观的数据分析,将健康建议以用户能理解的方式呈现。
这与李建国的思考不谋而合。他指出,行动辅具行业的终极命题不是“提供一辆轮椅”,而是“恢复用户原有的移动能力”。AI的介入,让设备第一次“有了生命力”。“以前我们专注在越障能力、动力性能这些单点技术上,现在AI把这些能力串联成了真正的服务。”
从“被动使用”到“主动陪伴”
医疗器械行业长期面临一个尴尬现实:设备再好,用户不用或坚持不下去,价值就是零。尤其是在慢病管理领域,依从性差直接导致治疗效果大打折扣。
这也是由于尽管前景广阔,但“AI+医疗器械”的规模化落地仍面临三大瓶颈:一方面,数据孤岛。居民健康数据散落在不同机构,难以贯通。多数医疗机构倾向于私有化部署大模型,导致模型“单打独斗”,无法受益于行业数据积累;另一方面,AI医疗服务多由医院或药企买单,尚未大规模纳入医保。若不能证明其“降本增效”的经济价值,商业化闭环将受限。
此外,部分AI产品存在“论文强、临床弱”的问题。未来监管将要求更严格的真实世界证据,而非仅看技术指标的提升。
基于此,不少业内专家纷纷强调:AI+医疗健康是抢占国际竞争制高点的关键领域,但国内在模型部署、数据打通、院外服务衔接与支付保障等方面仍需协同加速。
而如何重构“AI+医疗健康”的院内模式,使得AI从“辅助工具”走到“决策核心”也成为破局关键。
庄志对此深有体会。他以所在的呼吸健康领域为例,无论是睡眠呼吸暂停还是慢阻肺,治疗过程对个性化服务要求极高。“在欧美,服务成本甚至超过设备本身。”庄志表示,AI的出现使得个性化、舒适化治疗成为可能——呼吸机可以实时感知患者呼吸状态,自动调整最合适的压力;能根据季节、环境变化,给出最舒适的温度和湿度。
更重要的是,AI正在构建完整的慢病管理闭环。“通过大数据平台,我们可以提前预测慢阻肺患者的病情加重风险,及时介入干预,避免急性发作。”庄志说,这不仅能提升患者居家康复质量,更能将80%~90%的问题解决在院外,大幅降低公立医院负担。
微泰医疗董事长郑攀则从糖尿病管理的角度补充道,利用动态血糖数据和大模型推理,他们已经可以实现对未来1-2小时低血糖风险的预测。但他也坦言,医疗行业的强监管特性,使得AI的落地远比消费领域复杂。
高临咨询对接的一位医疗信息化行业专家表示,随着医院数字化转型推进,医疗机构的需求正在发生变化。2025年DeepSeek等技术带动了一波AI相关采购浪潮,不过目前项目金额普遍不大,多在百万元级别。
该专家指出,当前通用大模型在医疗场景中仍存在一定局限性和准确性问题,因此未来行业仍需要更加专业化的垂类模型。从竞争格局来看,目前AI厂商的竞争仍处于早期阶段,仅通过现有招投标情况还难以判断领先玩家,关键仍取决于项目交付效果。
“医疗信息化整体需求仍然稳健,核心系统更替、高质量发展项目以及区域性大项目(如亿元级标的)仍将持续落地,同时AI预算申报有望成为新的增长点。市场竞争预计将进一步加剧,但差异化能力也将为部分企业创造新的机会。”对于2026年市场展望,该专家如此说。
技术之外,更是治理问题
数据是AI的燃料,但在医疗领域,数据恰恰是最稀缺、最敏感的资源。不同设备、不同厂商、不同医院之间的数据壁垒,长期制约着AI模型的训练与优化。
为了推动“AI+医疗健康”的融合,政策层面,国家对“人工智能+医疗健康”的支持力度持续加大,为行业发展提供了有力保障。例如,鼓励创新,明确鼓励发展高端医学影像、体外诊断等领域的智能化医疗器械;加速审批,截至2025年12月5日,已有207款人工智能医疗器械获三类注册证,行业连续三年实现年度审批量超40款;标准建设,行业正加速推进数据标准、互操作规范和伦理治理体系的建设,为产业健康发展划定“跑道”。
何晓冬强调,AI要真正走入医疗,必须从“数字世界走入物理世界”,从“数字智能走向物理智能”。而这一过程中,个性化和隐私保护必须找到平衡点。“很多计算和记忆要放在端上,在终端设备本地完成,而不是全部上传云端。”他说,这样才能让用户建立真正的信任。
郑攀则直言不讳:“隐私问题不是技术问题,是监管问题。”他指出,当前大模型在医疗咨询中的一大痛点是“幻觉”——编造不存在的文献或数据。这在普通知识查询中或许可以容忍,但在严肃的医疗场景下绝不能接受。他特别提到与京东健康“京医千询”平台的合作,通过引入规则化查询系统,大幅减少了模型幻觉,提高了医疗建议的可靠性。
这也意味着,AI对医疗器械行业的改造,远不止于给产品加一个“智能”标签。它正在重构从研发、生产到服务、支付的整条价值链。
庄志提出,AI帮助构建了“真实用户数据—工程模型算法—医疗临床验证”的良性飞轮。大量真实世界数据的积累,反过来又能指导产品迭代和临床研究,形成正向循环。
李建国则展望了主动安全的未来:“我们正在上辅助驾驶技术。它不只是让轮椅更好开,还能预判用户潜在的出行风险——比如低血糖导致的驾驶能力下降——提前介入,把安全从‘被动防护’提升到‘主动预防’。”
何晓冬表示:“我们希望AI提供更温暖的服务,把AI带入物理世界的医疗器械场景,让物理世界变得更加智能、更有效率。”
头豹研究院认为,中国AI医疗器械行业正加速向多模态技术融合与生成式AI应用深化,多模态技术可构建患者全景画像,提升疾病诊断精准度,生成式AI成为临床决策核心引擎,空间计算技术则推动诊疗流程向沉浸式、精准化演进。
对于正处于同质化竞争泥潭中的中国医疗器械行业而言,这或许正是破局的方向:不是比拼谁的功能清单更长,而是看谁能用AI真正理解用户、服务用户、陪伴用户。从冰冷的工具到有温度的伙伴,这不仅是技术的跃迁,更是价值的回归。
