架構調整后，螞蟻繼續死磕醫療健康“硬骨頭”

文/王慧瑩

編輯/子夜

螞蟻繼續探路。

11月7日，螞蟻集團CEO韓歆毅發布全員信，宣布原“螞蟻數字醫療健康事業部”正式升級為“螞蟻健康事業群”，加速醫療健康業務成為螞蟻的新戰略支柱板塊。

調整后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，支付寶事業群、數字支付事業群、財富保險事業群、信貸事業群與新成立的健康事業群，共同構成螞蟻5大核心業務單元。

這一架構調整背后，是螞蟻在醫療健康領域長達十一年的悄然布局。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，開啟了螞蟻在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，標志著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，年均復合增長率高達15%。

隨著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、周期長、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。隨著健康事業群的成立，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，到戰略級事業群，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，此后十年間，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，開啟醫保數字化變革；

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布局中最關鍵的一筆收購——拿下國內最大線上問診平臺好大夫在線，完成了支付寶醫療8億用戶與28萬好大夫醫生的鏈接。收購完成后，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布局。

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杰將出任健康事業群總裁。據了解，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。

讓張俊杰掌舵，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年衛健委發布的《2024年全國醫療服務能力調查報告》，我國三級醫院僅占醫療機構總數的7.8%，卻承擔了全國50%以上的門診量。

隨著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于數字化、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布局。

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群中。

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，既符合螞蟻的企業愿景，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峰會上表示，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，這標志著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，向借助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，隨著各大醫療機構接入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，年復合增長率高達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后，AI健康管家AQ用戶正快速增長，已成為中國首個月活突破千萬的行業AI應用，并升至中國AI原生應用榜第7位。

可以說，AQ的出現是螞蟻健康布局AI醫療的重要注腳，也成為螞蟻組織升級的關鍵節點。乘著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戶突破千萬的AI原生App。根據QuestMobile數據，其月活復合增長率高達83.4%，遠超行業平均13.5%。

目前，AQ已構建起“用戶—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臺。

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”功能使用頻次占總咨詢量的42%，其中超六成用戶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戶而言，拍張照片就能獲得皮膚病、外傷等問題的初步診斷，相當于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端用戶的獨立應用外，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，僅略低于?？漆t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端并進的背后，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。

基于萬億tokens專業醫療語料訓練，能理解疾病特征、診療邏輯、醫學表述；同時，AQ的推理過程更貼近臨床思維，而非簡單地生成文本，可以為用戶提供量身定制的健康管理方案。

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。

與其說AQ想象力大，不如說AI醫療的天花板高。當AI為螞蟻注入動力，螞蟻注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發布時，不少人問過螞蟻集團副總裁張俊杰一個問題：支付寶已經是很強大的流量入口了，螞蟻為什么要做一款新的、獨立運營的APP？

他覺得這與“螞蟻在用戶的健康需求中扮演什么角色”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戶與醫療的連接者，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系的重構。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、公衛等不同系統，各機構數據標準不一、接口各異。患者在不同醫院就診需重復檢查，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于數據不通。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。

臨床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床流程，需要一系列嚴格的臨床試驗驗證、相關部門批準等流程。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?；涞卦鎏砹穗y度。

更關鍵的是，技術榜單的榮光并不能直接照亮商業化之路，醫療行業的復雜性和高成本，讓不少互聯網醫療企業在資本輸血后陷入沉寂。盈利模式與可持續性挑戰困擾著所有醫療健康平臺。

醫療服務的公益屬性與商業變現之間存在天然矛盾，AQ目前采用的免費咨詢模式，雖能快速積累用戶，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”，都無法急于求成，而是需要保持耐心去長期運營?；剡^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臺建設標準和技術規范。截至今年1月，全國醫保碼用戶超過了12億人，覆蓋31個省(區、市)和新疆生產建設兵團?！搬t保+商?！币徽臼浇Y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“蟻鑒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。

盡管取得了不少進展，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，關鍵在于其能否持續攻克行業痛點。對于螞蟻而言，健康事業群的成立不是終點，而是新的起點。