8月20日，巴西政府宣布投入约23亿雷亚尔建设国家级AI基础设施。其中，约13亿雷亚尔将用于在里约热内卢建设超级计算基础设施，并与华为、科大讯飞开展合作，重点用于大语言模型及通用型、行业型人工智能应用开发。
同一天，科大讯飞发布2026年半年报。
两件事之间有一根线。巴西方面考察了多家中国大模型厂商，最终选讯飞，理由很朴素，他们要的是能服务于公共基础设施和民生的AI，尤其是教育和医疗。看中的不是模型跑分，而是它已经在中国学校和医院里跑通的那套东西。
这套东西长什么样，半年报给出了读数。讯飞医疗（2024年底在港股上市）上半年营收4.46亿元，同比增长49.4%；其中AI健康助手收入1.82亿元、同比增长74.9%，影像云同比增长超200%，诊后患者管理同比增长222%，半年收入超过去年全年的三分之一。
数字引出的不是财报点评。而是今天要讨论一个问题：当医疗AI的命题从“技术能不能做”转向“商业模式能不能成立”，讯飞给出的答案是什么。
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基层迎来政策窗口
7月15日，国家卫健委在合肥召开“数智赋能基层卫生健康工作推进会”，31个省市卫健委派人到场。他们看的是讯飞在安徽的医院和社区里，AI辅助诊断做到了什么程度。
看完之后，一件事从此变了。《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》原定2030年实现基层诊疗智能辅助应用全覆盖，合肥会议之后多地加速布局，期限被集体提前到2028年。
这样做的含义要拆开看。过去几年，讯飞在基层推AI辅诊是一个县一个县地跑，取决于当地卫健部门愿不愿意做、有没有预算。合肥会议之后，剩下约2000个区县不再是市场开拓的问题，是政策执行的排期问题——从“要不要做”变成“什么时候做完”。
这个时间价值只有先发者能吃到。2028年之前，没有新玩家来得及从零走一遍。讯飞的目标是拿到剩余区县80%的份额。
这个目标能不能兑现，答案藏在讯飞医疗铺下的三层结构里。G端以数字基座切入政府侧，建立政策与治理入口，B端从基层机构一路做到等级医院、做深临床渗透，C端在患者端验证持续付费。三层之间有一条因果链：上一层的产出，恰好是下一层的前提。
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G端：
政策与治理的入口
G端是最纯粹的一块，它的努力目标，是把AI放进一座城市的卫生治理系统。
它卖的不是某个医生、某个医院的AI能力，而是一个城市、一个省把健康数据连起来用的能力，买单方是卫健委和医保局。在数字医疗的政务考核里，这一层的覆盖率和接入率，本身就是被考核的指标。
这层入口的载体是AI数字基座。上海静安“AI驱动居民健康画像”经国家卫健委推介，在第79届世卫大会边会作为中国基层数字健康标杆亮相，已覆盖149万签约居民；AI疾控数字基座已在陕西、辽宁、福建、安徽四省落地。它们能进入政务序列，靠的正是把数字医疗做成了可考核、可推广的政绩样板。
上半年AI数字基座业务收入0.62亿元，同比增长7.9%，数字不大，但毛利率同比提升22.7个百分点。这个幅度说明，这一基座过了“第一个城市重投入”的阶段，进入模板复制期。
数字基座打开的是政府侧的政策空间。而真正把AI铺进一家家医疗机构、沉淀下流程理解和临床数据的，是下一层的B端业务。政策空间在上，机构落地在下，顺序不能反过来。
3
B端：
从基层机构到三甲医院
B端的客户是一家家医疗机构，从最底层的乡镇卫生室，一路到顶端的三甲医院。讯飞两头都占。
底层这一头，是智医助理。它覆盖31个省份、828个区县、7.7万家基层医疗机构，在已部署AI辅诊的区县市占率超80%，累计辅助诊断超12亿次。
有时候，12亿次容易被当成使用量指标一划而过。但它沉淀下来的不只是用量——是一套对基层诊疗流程、常见病谱、村医决策路径的深度理解。
这套理解不在论文里，也不在评测榜单上，只存在于7.7万家机构日复一日的真实使用中。
做到这个程度，智医助理就不再是产品，而是基层机构离不开的工具。
再往上，是影像云。
安徽是最早落地的省份，联网机构超1980家、跨院调阅1230万次。今年2月中标广西，上半年即完成落地。按目前节奏，年底落地省份超10个，从一省到十省用了不到一年。目标是两年内全国60%份额、年付费服务量超3亿人次。
顶端这一头，是等级医院。
围绕等级医院需求打造的智慧服务、智慧医疗、智慧管理三位一体的智慧医院整体方案已落地全国700余家等级医院。依托星火医疗大模型的AI全诊疗系统在中山六院上线，覆盖入院、查房、手术、出院全流程，已在7个病区、20个诊疗组落地。
一个数字需要单独拿出来说，使用星火医疗大模型V3.5生成病历的医生采纳率达到91%。
采纳率不是准确率。准确率衡量AI说得对不对，采纳率衡量另一件事：医生在真实工作场景里愿不愿意直接用AI生成的内容。
一直以来，两者之间隔着一道很深的沟。让医生从“看一眼AI建议”变成“直接采纳AI输出”，中间跨过的是信任门槛。91%意味着门槛已经过了，信任已经有了。
这背后，是强大的技术支撑。
实盘可查配资平台讯飞自研的Harness双模式技术架构，立足临床应用痛点、药监合规要求与医疗机构业务逻辑，是模型外层的确定性工程管控底座——它不改动模型权重，靠刚性约束、标准化封装和全链路业务编排，把碎片化的医疗经验转化成可批量复制、稳定交付、合规可控的工业化能力。
模型再强，裸着放进诊疗场景，幻觉就是定时炸弹；Harness把它控制在可接受范围内，才谈得上在高风险领域稳定达到专家级水平。
工程底座之上，是模型本身的持续突破：6月发布的、基于全国产算力训练的星火医疗大模型V3.5，在医疗问答、诊断推荐、文书生成、多模态交互等关键任务上六大核心能力平均效果提升到92.4%，独创“证据对齐—反思校验—专家强化”框架，把医疗幻觉率从3%压到1.9%。
2026年6月9日，基于全国产算力训练的星火医疗大模型V3.5发布。
测试集合来源：按照《医疗健康行业大模型应用技术要求》，基于脱敏真实用户数据及居民健康档案，构建全新测试集合MedLLM-EHR-EVAL-V5。
可见，医生信任的不是模型参数多大，而是幻觉被这套工程和框架控制之后的稳定输出。
影像业务在等级医院这一层也在向纵深走。运用AI进行影像质控与压缩，三秒调阅、效果等同院内阅片，基础阅片每次约5元，由国家医保局承担。
5元听起来不起眼，但收费结构的意义远大于金额。影像云的收入不依赖财政专项债，也不依赖政府一次性采购，而是跟着患者的自然就诊量走。看一次病，付一次费。
AI一旦嵌进临床工作流，讯飞就顺势把出院时点的医患关系拿到了手里。这是C端持续付费的入口。没有临床医生的信任背书，患者不会在出院当天为AI诊后服务掏钱。B端的临床嵌入，恰好为C端的付费验证铺了路。
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C端：
诊后付费是最好的验证
患者出院，过去意味着一段医患关系的结束。其实，这并不符合医学规范。传统的诊后有随诊、复诊、健康管理等一系列流程。但在大城市的三甲医院里，这些工作根本没有人有时间去做，所以形同虚设。而随着AI把这套本该做、却没人做的流程重新跑起来，讯飞医疗正在把它变成一段新的付费关系的开始。
诊后患者管理是半年报里增速最快的业务，也是最能说明商业模式转向的一条线。模式不复杂：患者出院时购买未来三到六个月的院外管理服务，费用从几百到上千元。约90%常规问题由AI自动处理，剩余部分由高年资护士介入，必要时安排主治医师到场。平台支持14省方言，语音识别准确率92.3%，覆盖158类病种。
但决定这个模式能不能跑通的，不是AI的交互体验，而是临床结果。
数据摆在这里。患者满意度从80%多提升到95%。用药依从性从49%提升到95%。三个月内意外入院率从2%降到零点几个百分点。出院后并发症发生率从3%降到接近0。
意外入院率和并发症率，才是患者掏钱的真正理由。不是“AI好用”，是“病没再犯”。
这就是为什么这条线跑通了，而过去十年大量互联网健康服务没跑通。那些服务不是技术不行，是没有临床结果兜底。你告诉用户“AI可以帮你管理健康”，用户不买单；告诉他“用了这个服务后你没再住院”，用户买单。临床结果先于商业模式成立。
运营数据与临床结果相互印证。月收入从年初约200万，到6月超500万，目前超700万，年内有望破1000万。累计服务40余万患者。而贡献这些收入的目前仅十几到二十家医院。目标是两年内覆盖93家头部医院，市场份额60%以上、力争超80%，同时覆盖400家地市级头部医院。放大空间还远远没打开。
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三重转化与真·竞争壁垒
三层结构讲完，回过头看讯飞在医疗行业整体上改变了什么，又发生了什么。
医疗AI这条赛道过去几年，共同的困境不是技术不够用。大模型能力在迅速趋同，评测分数越来越接近。困境在另一端：付费方不清晰，项目做完就结束，模型能力本身越来越难卖出价钱。
讯飞医疗在这份半年报里给出的路径，可以拆成三重转化。
第一重，项目交付转向平台复制。数字基座和省级影像云是同一种资产：第一个城市重、第一个省重，后面的轻。数字基座毛利率同比提升22.7个百分点，影像云从一省到十省用了不到一年，两个实测点画出一条成本递减曲线。
元股证券:ygzq.hk第二重，一次性收入转向持续运营收入。付费通道有三类：国家资金保障型（医保支持的影像阅片5元/次）、专项经费采购型（智医助理、数字基座）、个人自愿付费型（院后患者管理诊后患者管理）。
共同特征是资金来源明确、可规模化增长，不再受制于各地财政节奏。管理层原话是：“今年上半年最重要的工作就是把这几类商业模式跑通、把收费逻辑理清楚。”这句话是理解整份半年报医疗板块的钥匙，收入增长的方式变了。
第三重，模型能力竞争转向场景壁垒竞争。2026年6月，星火医疗大模型在上海人工智能实验室MedBench评测中以98.9分登顶。
但评测第一是入场券，不是护城河。护城河在每天每天承载超过171万人次的辅助诊断及52万次患者反馈的数据飞轮里：诊后患者管理积累的数据，用药方案、康复情况、生命周期延续，以及健康状况与用药、生活习惯、气候的关联，此前全球范围都不存在。评测分数别人可以追上来，这个飞轮两三年内追不上。
政策把窗口打开了，临床把付费理由打透了，平台把复制成本打薄了。医疗AI这个赛道的竞争焦点正在换，过去比的是模型能力，接下来比的是基层覆盖、临床嵌入、平台复制、持续付费这四件事能不能一起做完。
这套打法的意义，不止于讯飞医疗一家。从token计费转向任务价值付费，靠底座能力、行业刚需和数据飞轮建立比较优势——这正是科大讯飞在教育、医疗多条线上反复验证的同一套方法论，而医疗是其中商业闭环最完整的一条。
科大讯飞把基层覆盖、临床嵌入、平台复制、持续付费这四件事同时启动的时间点，比行业普遍节奏早了至少两年。半年报，只是这场变化的第一次读数。
*文中题图来自：摄图网，基于VRF协议。
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