今年都在求「健康福」，我測完這個AI后決定直接轉發家庭群

最近支付寶集五福又開始了，我的朋友圈畫風突變——前幾年大家都在求「敬業福」，今年變成了求「健康福」。而發健康福，就是最近支付寶的親兄弟，最近很火的螞蟻阿福。

我知道現在 AI 已經很強，但要說把健康醫療問題放心交給它，多少還是有點遲疑。畢竟寫作、搜索中出現 AI 幻覺，大不了重新生成，但健康問題上要是 AI 瞎指揮，后果可嚴重得多。

但轉念一想，需求確實存在。

一邊是父母在家庭群里對「致癌謠言」深信不疑，追著問我是不是真的；而平時自己和家人有點頭痛發燒，經常手足無措，看著網上五花八門的建議卻又不敢信。

既然需求無法回避，同時我又真的很需要一個專業的幫手，不如放下成見，用生活中棘手的難題，在這個春節前后，給阿福做一個「壓力測試」。

阿福 VS 醫生，醫學常識誰更懂

面對家庭群里的「養生玄學」，它的醫學常識表現如何？

我看家庭群里有人轉發了一個「甲流就是重感冒」的圖片，還說「別大驚小怪，抗一抗就好了」，我挺想反駁但又擔心說不清楚，那我就把問題拋給阿福。

它開門見山解答了我的困境，「理解您在同事感染和家庭群信息不一時的困惑」，指出「長輩說的扛一扛不完全正確」，直接定性「甲流絕非普通感冒」，先劃重點十分清晰。

我也對比了一些三甲醫院醫生對這個問題的科普，關于這個誤區分析的關鍵點基本一致。

不過阿福回答有一點更討喜，雖然阿福都引用了權威文獻，但卻翻譯成了人話，從「像被車撞過一樣的全身酸痛」這種形象比喻，到「持續高熱3-5天」的具體指標，瞬間讓人明白了嚴重性。

它甚至最后附送了「對長輩的溝通建議」，教我怎么溫和地勸說：「現在病毒變了，硬扛容易拖成大病讓家人擔心」

面對清官難斷的育兒經，它能給個準話嗎？

接下來我再問來一個切身的問題，我的孩子不久前剛出生，但體重偏低喂養很關鍵，之前看我媽轉給我一篇「母乳 6 個月后就沒營養了，必須換奶粉 / 輔食」的文章，到底靠不靠譜。

第一句就是斬釘截鐵的「這個說法是完全錯誤的」，并直接搬出世界衛生組織和中國《嬰幼兒喂養指南》這兩塊「金字招牌」撐腰。

它解釋母乳會隨寶寶成長自動調整成分，這是任何工業奶粉做不到的。還幫我理清了一個邏輯陷阱：加輔食是因為寶寶需求增加了，而不是母乳沒用了。

但我還是不放心，去問了孩子的新生兒科主治醫生，他的回答如出一轍：「有母乳喂養可以繼續，輔食是補充。」

初步體驗下來，阿福給出的每條建議都有權威醫學指南背書，不只是從網上搜索信息。它更懂得用「人話」去解釋病情，在長輩固執時幫你溫和辟謠，在新手奶爸焦慮時給予科學建議。

PK 最強通用 AI ，螞蟻阿福有什么不同

一個更干凈的語料庫，或許能最大程度減少幻覺？

為了驗證阿福的含金量，上有老下有小的我再次拋出了一個很實際的場景：

「家里有奧司他韋，孩子現在發燒，我可以直接給她吃嗎？」面對這一提問，阿福展現了極強的「循證醫學」素養。它一口氣直接引用了 9 篇權威資料，包括醫學百科、三甲醫院醫生的問答和醫學指南。

熱知識，除了引用專業的文獻，阿福本身就不是普通的 AI，而是全國 200 家大醫院，500 多個名醫一起訓練出來的，其中甚至還包含了廖萬清、董家鴻、王俊、陳子江、王建安、王寧利六位國家院士。

畢竟是「科班出身」，其知識密度和準確性確實比通用模型更扎實。或者說，阿福的語料庫著實讓人比較放心，醫學論文、醫學百科，三家醫生的實戰指南，這些都是比較難被干預和污染的。

讓我意外的是，它甚至還能設置用藥提醒，提醒我按時吃藥。當然，最好的做法肯定還是像阿福說的，應該及時去醫院，讓醫生確診。

像老醫生一樣追問，這才是「AI 問診」的樣子

接著我試了個更常見的問題：

膝蓋疼，是不是缺鈣？

阿福真正厲害的地方，是在多輪對話中體現出來的。在 AI 問診模式下，當我問這個問題，它先給出一個比較全面的建議。通用 AI 一般到這就結束了，但阿福會像真人醫生一樣多輪追問：疼痛具體在哪個位置？ 上下樓梯時會不會加重？ 有什么誘發癥狀嗎？ 有沒有受過傷？ 做過相關檢查嗎？

這種邏輯，更接近真實的門診體驗。

根據我的回答，它一步步找準問題，最后告訴我該掛什么科、怎么治療、生活上要注意什么。術業有專攻，這種「追問-排查-確診」的診療思維，確實與通用 AI 不在一個層次。

懂醫術更懂人心的 AI，長什么樣？

「我媽看了個廣告，說納豆激酶能溶栓、通血管，一沖動花了2000多買了好幾盒。她現在來問我，這東西到底有沒有用？能不能把平時吃的阿司匹林給停了？」

這個問題其實很棘手，不僅容易引發家庭矛盾，甚至耽誤治病。 阿福一上來，沒有簡單粗暴地說是騙局，而是耐心地掰開了講：兩者的機制和用途完全不同。

更難得的是，它還教我怎么「哄」老太太——既要讓她知道藥不能亂停，又不要讓她覺得買東西被兒女嫌棄了，甚至連話術都幫我想好了。而最打動我的，是它能把那些晦澀的醫理說成「大白話」。

同樣的問題，我也問了問現在頭部的通用 AI。

結論倒是沒錯，邏輯也通，但就是太像教科書了。滿屏的專業術語，冷冰冰的。完全沒考慮到我該怎么去跟一個「固執」的老人溝通這件事，實用性上確實差了點意思。

AI 能不能有家庭醫生的記憶

上面提到的通用 AI 在健康場景下，其實還有一個問題，容易聊完就忘。雖然各家的上下文記憶已經越來越長，病歷數據往往是橫跨多年，通用 AI 還是不能完全記住。

而我們健康管理恰恰需要的是「長期跟蹤」和「動態記憶」，我留意到阿福是支持建立「健康檔案」的，下面就看看它能更好地應對這種情況嗎？

我先給剛出生不久的小女兒建立了一個健康檔案，把她的出院報告和體檢單都上傳。阿福會先進行脫敏處理保護隱私。她出生時只有 2180g，屬于低出生體重兒，我最焦慮的就是不知道孩子長得好不好，我定期讓阿福追蹤下她的體重增長情況。

可以看到，阿福記住了檔案里的出生體重，一個月內增重了 815g，平均每天增長約 27g，完全符合新生兒期的標準。

我繼續追問，由于寶寶有乳糖不耐受的問題，我把檢查單發過去，問問阿福這種情況喝早產奶粉會不會不好消化負擔太大？

阿福主動關聯了之前對話中的「體重 2.995kg」這個數據，指出「體重增長良好表明當前喂養方案有效，營養吸收充分，無消化負擔過重的跡象」，證明它確實把寶寶的健康信息記在心上。

解讀完畢后，阿福會主動提示「是否保存報告到健康檔案」，一鍵操作就能將信息存檔，這個功能看似簡單，但對新手父母非常實用，以后也不用在手機相冊里翻找半天，所有健康記錄都能系統化管理。

這輪測評下來，阿福最大的差異化能力就是它的「記憶力」。它有點像是你們家從小到大都看的家庭醫生，記得孩子出生時多重、爸爸在吃什么藥、媽媽去年體檢哪項指標偏高。

它還不是單純地記錄數據，會主動關聯、追問、優化建議。這也讓阿福能夠成為一個24 小時在線、熟悉全家健康的家庭醫生。

醫保碼、掛號、買藥，阿福還是個便民工具

若 AI 僅止步于文本對話，它充其量只是一個高級客服；真正的醫療痛點，往往在于就醫環節。而這正是阿福與通用大模型拉開差距的重要「賽點」。

「眼睛突然看東西模糊，有黑影飄，網上說可能是視網膜脫落，我該馬上去醫院嗎？掛什么科？」阿福在完成初步分診、建議掛「眼科」后，并沒有就此止步，而是直接推送了「快速掛號」入口。

在醫院排隊繳費最手忙腳亂的時候，你還能一步調出醫保碼。操作方式非常簡單，只需對阿福說一句「醫保碼」，它就能利用支付寶的生態優勢，立刻調出你的醫保碼。簡而言之，通用大模型止步于「生成內容」，而阿福做到了「連接服務」。

這可能是最適合給爸媽下載的 AI

測評完之后，實話說，如果讓我教會爸媽一款AI，我會選擇阿福。

做子女的，對爸媽最大的訴求就是保持健康。

阿福的回答引用自權威教材和指南，背后是 200 家大醫院、500 多位名醫甚至院士的經驗投喂 。這意味著，你不用擔心搜個頭疼被推銷莆田系醫院，也不用擔心爸媽被無良偏方收割。

對于不善搜索、容易被誤導的父母來說，它可能是一道安全的防線。

它有長輩模式，字大、能語音交互，甚至聽得懂方言。它不嫌煩，隨時都在。這些細節，對老人家來說特別重要。

當然，AI 永遠無法完全替代醫生，阿福自己也很清楚邊界——遇到復雜問題，它會建議你開啟「真人醫生兜底」服務，還能幫你一鍵呼叫好大夫在線的 30 萬公立醫生 。

在這個充滿不確定性的世界里，如果有一個工具，能用專業和克制，哪怕為你消解掉 1% 的健康焦慮，我覺得，它就值得在你的手機里占有一席之地。

作者：李超凡、莫崇宇