架構調整後,螞蟻繼續死磕醫療健康“硬骨頭”_風聞
连线Insight-9小时前

文/王慧瑩
編輯/子夜
螞蟻繼續探路。
11月7日,螞蟻集團CEO韓歆毅發佈全員信,宣佈原“螞蟻數字醫療健康事業部”正式升級為“螞蟻健康事業羣”,加速醫療健康業務成為螞蟻的新戰略支柱板塊。
調整後的螞蟻集團形成全新的業務矩陣:除螞蟻國際、數字科技、Oceanbase保持獨立公司運營外,支付寶事業羣、數字支付事業羣、財富保險事業羣、信貸事業羣與新成立的健康事業羣,共同構成螞蟻5大核心業務單元。
**這一架構調整背後,是螞蟻在醫療健康領域長達十一年的悄然佈局。**從2014年打造中國第一筆線上掛號繳費,到2019年推出首張電子醫保碼,再到2024年收購好大夫在線,螞蟻的醫療版圖正在系統性地拼接成型。

尤其是AI健康管家AQ的上線,開啓了螞蟻在AI領域的嘗試,也是螞蟻AI戰略在垂直領域的一次關鍵落地,標誌着螞蟻對新增長曲線的探索。
根據中研普華研究院《2025-2030年中國大健康行業競爭分析及發展前景預測報告》數據,中國大健康產業規模從2019年的8萬億元一路高歌猛進,增長至2025年的20萬億元,年均複合增長率高達15%。
隨着AI的落地與發展、醫療供需缺口增大,大健康是互聯網巨頭紛紛押注的賽道,也是最難啃的硬骨頭之一。
“投入高、週期長、難盈利”是要面對的幾個核心挑戰,信息割裂、數據孤島的現狀,也讓為不同需求的患者找到好醫生成為難題。
螞蟻能否用技術破解這些行業頑疾,仍需要時間檢驗。隨着健康事業羣的成立,螞蟻的醫療長征進入了新的階段,而真正的考驗才剛剛開始。
1、螞蟻為何要死磕醫療健康?
從單點業務,到戰略級事業羣,螞蟻和醫療健康死磕了11年。
2014年,支付寶推出中國第一筆線上掛號繳費服務,正式切入醫療數字化賽道,此後十年間,螞蟻逐步向醫療健康賽道深入。
2016年,螞蟻首創全國第一家醫院醫保線上支付在深圳落地,開啓醫保數字化變革;
2018年,作為標準組成員參與醫保電子憑證標準建設,將“一碼在手,醫保無憂”變為現實;
2024年,螞蟻完成了醫療健康佈局中最關鍵的一筆收購——拿下國內最大線上問診平台好大夫在線,完成了支付寶醫療8億用户與28萬好大夫醫生的鏈接。收購完成後,螞蟻推出AI 超級醫生助理為醫生提供病歷管理、科普創作等工具,實現“技術+醫療資源”的優勢互補。
截至目前,螞蟻健康已構建起三大核心業務模塊:醫保商保支付服務、數字化就醫服務、AI 醫療健康服務,形成了從支付入口到就醫服務,再到健康管理的全鏈條佈局。

**回到此次組織架構調整,將醫療健康提升至戰略高度,是螞蟻主動選擇的結果。**其中,原數字醫療健康事業部總經理張俊傑將出任健康事業羣總裁。據瞭解,他是支付寶醫療業務的首批員工之一,參與主導了線上掛號繳費、電子醫保碼、健康管家AQ等多項核心業務。
讓張俊傑掌舵,本質是想要把握螞蟻健康大方向,跟上醫療健康市場的變化。
據2025年衞健委發佈的《2024年全國醫療服務能力調查報告》,我國三級醫院僅佔醫療機構總數的7.8%,卻承擔了全國50%以上的門診量。
**隨着我國人口老齡化加劇,看病難、看病貴等問題帶來的供需缺口,讓大健康已成為確定性的藍海市場。**在中國,20萬億元級的大健康市場正處於數字化、智能化轉型的關鍵期,包括螞蟻在內的眾多互聯網企業紛紛佈局。
這是需求推動的結果。老齡化浪潮下的慢病管理、醫療資源分配不均、就醫流程繁瑣等痛點,亟待技術解決方案。
螞蟻之所以要死磕醫療,恰恰是因為很早就看到了行業痛點。從醫保數字化,到AI健康服務,再到數字化就醫流程,背靠支付寶這一流量池,螞蟻將健康業務深入到更廣泛的人羣中。
正如全員信中,螞蟻集團CEO韓歆毅強調的,用技術解決社會問題是螞蟻健康的初心。站在更大的視角下,死磕健康,既符合螞蟻的企業願景,也為其業務贏得政策與社會層面的雙重認可。

組織變動次日,韓歆毅在世界互聯網大會烏鎮峯會上表示,此次組織升級承載了螞蟻的新使命:讓看病更簡單、生活更健康。
據接近螞蟻的人士向媒體透露,這標誌着螞蟻明確了該業務未來的發展目標:從通過數字技術連接醫療場景、讓就醫更便捷,向藉助AI技術提供普惠的健康管理服務延伸。
這種業務協同產生的價值,遠超過單一醫療服務本身,成為螞蟻持續投入的重要動力,也成為螞蟻在AI時代轉型的關鍵。
2、AQ的想象力,有多大?
從集團內部生態,到獨立作戰單元,螞蟻健康戰略升級的路上,AI是不容忽視的變量。
今年以來,隨着各大醫療機構接入DeepSeek,頂級醫生也紛紛用起AI工具,醫療行業正用前所未有的速度擁抱AI。
據弗若斯特沙利文預測,中國AI醫療市場規模將從2023年的88億元快速增長至2033年的3157億元,年複合增長率高達43.1%。
更重要的是,AI+醫療的組合,將AI應用的專業特性與醫療行業的剛需特性連接起來,將醫療普惠落到實地,AI醫療應用也成為科技巨頭、AI獨角獸們比拼的重點。
螞蟻健康推出的AI健康管家“AQ”奔跑的速度很快。

圖源螞蟻集團微信公眾號
內部信中,韓歆毅單獨介紹了AQ的成績。自6月推出獨立App後,AI健康管家AQ用户正快速增長,已成為中國首個月活突破千萬的行業AI應用,並升至中國AI原生應用榜第7位。
**可以説,AQ的出現是螞蟻健康佈局AI醫療的重要註腳,也成為螞蟻組織升級的關鍵節點。**乘着AI健康的東風,螞蟻已經看到了AQ的成長性。
上線僅四個月,AQ便成為國內第五個月活用户突破千萬的AI原生App。根據QuestMobile數據,其月活複合增長率高達83.4%,遠超行業平均13.5%。
目前,AQ已構建起“用户—醫生—醫療機構”的三維服務體系,連接全國超5000家公立醫院、近百萬可掛號或線上問診的醫生,以及王俊院士、廖萬清院士領銜的近200位三甲名醫的AI分身。這種資源整合能力,讓 AQ從答題機器人升級為全流程健康服務平台。
**尤其是在普惠醫療領域,AQ的C端使用價值尤為突出。**比如,“拍圖問診”功能使用頻次佔總諮詢量的42%,其中超六成用户是縣域及以下地區居民。對醫療資源相對匱乏的偏遠地區用户而言,拍張照片就能獲得皮膚病、外傷等問題的初步診斷,相當於擁有了隨身健康助手。

圖源AQ APP
值得注意的是,AI應用落地C端,雖然門檻低,但對醫療行業的介入不深,穩定性不高。尤其在眾多互聯網巨頭加碼的背景之下,僅靠C端顯然不夠用。
除了推出面向C端用户的獨立應用外,AQ也在探索與B端的合作。上海仁濟醫院的測試顯示,螞蟻與該院共建的RJUA泌尿外科智能體,診斷準確率達69.81%,超過社區醫生,僅略低於專科醫生的73.65%,而AI輔助基層醫生時,診斷正確率可提升4%-8%。
B端和C端並進的背後,是螞蟻醫療大模型在支撐。
據韓歆毅介紹,螞蟻醫療大模型在HealthBench、MedBench等國內外多個權威醫療評測中達到領先水平,在醫學視覺和報告解析等領域也刷新行業基準。
基於萬億tokens專業醫療語料訓練,能理解疾病特徵、診療邏輯、醫學表述;同時,AQ的推理過程更貼近臨牀思維,而非簡單地生成文本,可以為用户提供量身定製的健康管理方案。
當然,AQ也在為螞蟻打開新的變現空間。一方面,B端的醫療大模型一體機與AI醫生助手可通過服務費實現營收;另一方面,C端的健康服務數據能為螞蟻的商業健康險業務提供精準畫像,形成醫保+商保+個人健康賬的消費閉環。
與其説AQ想象力大,不如説AI醫療的天花板高。當AI為螞蟻注入動力,螞蟻註定要在這條路上跑下去。
3、最難磕的骨頭,還有待螞蟻攻克
當初AQ發佈時,不少人問過螞蟻集團副總裁張俊傑一個問題:支付寶已經是很強大的流量入口了,螞蟻為什麼要做一款新的、獨立運營的APP?
他覺得這與“螞蟻在用户的健康需求中扮演什麼角色”息息相關。
從起初的醫療便捷支付工具,到如今擁有獨立的AI醫療APP,螞蟻在醫療行業的角色也從用户與醫療的連接者,成長為一個有服務能力的參與者。
這條路上,效率、價格、質量被看作是不可能三角,市場都在期待AI掀起的技術革命能帶來生產關係的重構。不過,醫療行業事關人命,挑戰遠不止技術本身,是個不好啃的硬骨頭。
數據孤島和資源分配不均是首要問題。
**當前,我國醫療數據分散在醫院、醫保、公衞等不同系統,各機構數據標準不一、接口各異。**患者在不同醫院就診需重複檢查,醫保異地結算流程繁瑣,醫生難以獲取完整病歷信息,這些問題的核心都在於數據不通。此外,優質醫療資源集中在大城市三甲醫院,基層醫療機構與偏遠地區資源匱乏,如何讓優質醫療能力下沉,是行業長期面臨的課題。

臨牀落地與監管合規壓力也不容忽視。醫療AI應用想要真正融入臨牀流程,需要一系列嚴格的臨牀試驗驗證、相關部門批准等流程。此外AI診斷的責任界定、隱私問題、醫療糾紛處理等法律問題,尚未形成完善的解決方案,這些都為產品的規模化落地增添了難度。
更關鍵的是,技術榜單的榮光並不能直接照亮商業化之路,醫療行業的複雜性和高成本,讓不少互聯網醫療企業在資本輸血後陷入沉寂。盈利模式與可持續性挑戰困擾着所有醫療健康平台。
醫療服務的公益屬性與商業變現之間存在天然矛盾,AQ目前採用的免費諮詢模式,雖能快速積累用户,但長期來看需要持續的技術與運營投入。如何在保障服務普惠性的同時,找到可持續的盈利路徑,避免陷入燒錢換流量的困境,是螞蟻必須解決的問題。
這些“硬骨頭”,都無法急於求成,而是需要保持耐心去長期運營。回過頭來看螞蟻,正在一點點攻克。
比如,在數據互聯互通方面,螞蟻以醫保數字化為突破口,已實現顯著成效。作為醫保電子憑證標準組成員,螞蟻參與制定了移動支付平台建設標準和技術規範。截至今年1月,全國醫保碼用户超過了12億人,覆蓋31個省(區、市)和新疆生產建設兵團。“醫保+商保”一站式結算中心實現了公共醫保與商業保險的系統打通。
針對數據隱私保護,螞蟻推出“蟻鑑2.0”技術,實現數據“可用不可見”,在杭州醫保局、北京中醫醫院等機構的試點中,既保障了數據安全,又實現了數據價值的挖掘。
儘管取得了不少進展,但螞蟻要真正在醫療健康領域站穩腳跟,還需跨越一系列深層次挑戰。這考驗的不僅是技術與產品,更是對醫療行業本質的理解與生態協同的能力。
**醫療健康行業的特殊性,決定了這注定是一場漫長的長征。**在AI技術與大健康市場需求的雙重驅動下,螞蟻正站在新的戰略風口,但能否真正成為醫療健康行業的變革者,關鍵在於其能否持續攻克行業痛點。對於螞蟻而言,健康事業羣的成立不是終點,而是新的起點。