近日，以“智启健康·AI领航”为主题的浙商大讲堂在复旦大学管理学院举行。本次活动由上海市浙江商会、中国金融信息中心、宁波银行上海分行联合主办，来自医疗健康、科技创新、金融投资等领域的约250位嘉宾齐聚一堂，共同探讨“AI+医疗健康”的发展趋势与产业机遇。
活动现场，云知声创始人兼CEO黄伟博士以《从生成到执行：原生Agent大模型如何重构医疗健康新质生产力》为题发表精彩分享。围绕大模型技术演进、AI医疗落地路径及原生Agent在医疗健康领域的应用价值，系统阐述了云知声对于AI医疗下一阶段发展的判断与实践。
过去几年，大模型快速发展，人们对AI的关注大多集中在生成能力上：生成文本、总结内容、回答问题。但在医疗这样高度专业、责任重大的场景中，仅仅“会生成”远远不够。
黄伟指出，医生每天面对的不只是疾病诊断与治疗，还包括病历书写、医疗质控、医保审核、患者随访等大量流程性工作。对于医疗机构而言，真正需要的不是一个“能聊天”的模型，而是能够进入真实业务流程、理解规则、协同任务并完成交付的智能系统。
“医疗行业对AI的要求，不是回答得有多精彩，而是能否完成一项严肃任务，并且结果可复核、过程可追溯、责任可界定。”
这也意味着，AI医疗的发展逻辑正在发生变化：从辅助问答走向流程协同，从单点提效走向系统重构，从内容生成走向任务执行。AI不再只是医生身边的“信息助手”，而是逐步成为医疗机构提升效率、质量与服务体验的新型生产力。
在我国，每年诊疗服务量已超过百亿人次。医生在有限的接诊时间内，既要完成临床判断，也要承担大量文书记录、规范管理和流程协同工作。如何让医生从高频、重复、耗时的事务性劳动中释放出来，是AI医疗最先能够创造价值的方向之一。
以病历生成为例，AI可以辅助医生完成结构化病历记录、信息归纳与文书生成，减少重复录入和事后补写压力。在医疗质量管理场景中，AI能够结合诊疗规范、病历规则和质控要求，对关键环节进行实时提示与辅助校验，推动传统人工抽检模式向全过程、实时化辅助转变。
在医保、商保审核等场景中，AI同样具备重要价值。面对复杂的支付规则、诊疗信息和审核要求，智能体系统能够辅助完成信息提取、规则匹配、风险提示和流程处理，提高审核效率与一致性。
这些场景具有共同特征：知识密度高、责任要求高、执行频次高。它们都要求AI不仅能理解医学知识，更要能够进入流程、遵循规则、完成任务，并保证结果可复核、过程可追溯。
谈及AI医疗的未来竞争，黄伟认为，下一阶段比拼的不只是模型参数和技术指标，而是系统能力与落地能力。
医疗场景天然复杂，既涉及医学知识与临床经验，也涉及医院管理规范、支付规则、安全治理和责任边界。任何AI技术要真正进入严肃医疗场景，都必须经历长期验证和持续迭代。
“医疗不是一个允许随意试错的行业。可信、可解释、可审计，是AI进入严肃医疗场景的前提。”
基于这一判断，云知声在新一代U2原生Agent大模型研发中，更强调任务执行能力。所谓“原生Agent”，并不是简单在聊天模型外部叠加工具，而是在模型设计之初，就围绕任务规划、执行反馈、纠错验证和结果验收等完整闭环进行优化，让AI具备理解规则、调用能力、协同流程的基础。
这种能力与医疗场景需求高度契合。无论是病历辅助生成、医疗质量管理、医保审核，还是患者服务与随访管理，真正需要的都不是一个单纯“会回答”的模型，而是能够在真实业务中稳定执行任务的智能助手。
在未来医院的智能化升级中，AI也不会只是增加几个独立应用入口，而是通过病历助手、质控助手、科研助手、随访助手等不同类型的智能体协同工作，融入诊疗、管理与服务全过程，成为医护人员身边可信、可用、可持续进化的数字化支撑。
随着人口老龄化加速、慢病管理需求增长以及优质医疗资源供需矛盾持续存在，医疗体系正面临效率与质量的双重挑战。AI的价值，不在于替代医生，而在于帮助医生更专注于真正重要的事情。
黄伟表示，如果未来每一位医生背后，都有一个可信的数字专家团队协同工作，那么技术释放出来的将不只是效率，更是人与人之间更多的理解、沟通与信任。
从“生成”到“执行”，AI正在重塑医疗健康产业的生产方式。它让知识、规则与流程能够更高效地协同，让医生从重复事务中释放出来，让患者获得更及时、更连续、更有温度的医疗服务。
面向未来，云知声将继续以U2原生Agent大模型为技术基座，深耕医疗健康等高价值场景，推动AI从能力展示走向业务交付，从单点工具走向流程协同，持续助力医疗机构提升服务效率、质量安全与患者体验，为医疗健康新质生产力发展注入更多智慧动能。
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