北京
出品 | 網易科技《態度》欄目
作者 | 袁寧
編輯 | 丁廣勝
在醫療 AI 仍被質疑“能不能真的進醫院”的當下，百川智能率先把門檻推倒了。
1月22日，百川智能發布醫療大模型 Baichuan-M3 Plus，并同步宣布“海納百川”計劃——向中國醫療服務機構免費開放 API。
這也意味著，無論是公立醫院、民營醫療集團，還是區域醫療平臺，都可以在不承擔模型調用成本的情況下，直接接入百川的醫療大模型能力。
在官方披露的數據中，M3不僅在 HealthBench、HealthBench Hard 等權威評測中登頂，還在低幻覺率這一 OpenAI 長期占優的核心指標上，以3.5%的幻覺率實現反超。
為解決醫療 AI 最致命的“胡說八道”問題，M3 Plus 首創了“證據錨定（Evidence Anchoring）”技術。它摒棄了籠統的文獻引用，要求模型生成的每一句結論，必須精確“錨定”到原始指南或論文的具體段落。這種逐字溯源、逐條核驗的能力，使結論與證據的匹配準確率超過95%，也讓 AI 的判斷變得可核驗、可追責。
“我們就是醫生版的最強 ChatGPT 或 DeepSeek?！?a target="_blank" >王小川在發布會上如此定義這款產品。
但技術超越并非終點。王小川指出，中國醫生日均接診上百人的高強度工作環境，與國外截然不同，這注定了中國醫療 AI 不能只做簡單的工具。
百川之所以免費開放 API，是為了讓技術真正滲透進診療環節，輔助醫生高效工作，讓行業“大?！敝械母鄼C構加入，最終指向一個更宏大的終極目標——改善中國緊張的醫患關系。
以下為王小川與《網易科技》等的交流，經不改變原意的編輯。
提問：海納百川計劃宣布API免費開放，這是一筆多大的支出？
王小川：要是全部臨床醫生都使用AI，我們覺得一年的成本也就是1億左右。中國現在有500萬的醫學工作者，我們認為這種成本是可接受的，帶來的行業變化會非常大。
提問：主要目的就是想讓大家用起來是嗎？
王小川：要讓大家享受到今天世界上最好的模型，就是看到和體驗。不只是我們一家能用上，海納百川就是讓行業“大?！敝懈嗟臋C構都能夠做好醫學服務。
國家去年就一直在倡導AI+醫療，但今天美國跑得比我們快，醫生都在使用OpenEvidence，ChatGPT可以讓2億患者用到，中國需要追趕上去，由于國情不一樣，需要更多的機構參與，不管是廠商還是院外的服務，社會主義就是能夠共創，我們認為這是應該承擔的一種方式。
提問：“海納百川計劃”主要面向機構，但基層醫生（如三四線城市）對AI不了解且有被替代的憂慮，如何讓他們用起來？另外，美國OpenEvidence主要向醫生收費，但中國醫生很難付費，未來C端的營收模式怎么建？
王小川：我們對于機構的要求就是機構本身服務醫務工作者，所以這是我們的限定。
今天患者付費或者生命模型涉及的藥物研發更加長期，只要能夠把醫療水平提上去，讓患者受益，不管是患者還是藥廠都能夠得到新的商業模式。
并不是向醫生收費，其實之前向醫院、醫生收費的商業模式已經被證明是不成立的。
提問：現在有多少醫生在使用你們專業版的產品？他們使用的場景主要是什么？
王小川：我們看到醫生的留存率還是蠻高的，更多的是年輕的醫生在使用，更加擁抱AI，確實也有很多不懂的事情，面對需要決策場景的時候真正需要的是一個專家跟自己一起來做，但沒有那么多專家，AI就充當了很好的角色。
我們看到非常有意思的Case就是醫生說“我認為我的主任說得不對，這個病人不應該轉院，我還有幾分鐘跟主任討論，你給我一些證據支持我”，就是類似這樣的場景?？梢钥吹椒浅Ｘ撠熑?、非常上進的年輕醫生對于自己有很高的要求，需要更先進的工具支持，我們的服務是給他們提供幫助，最終還是患者受益。
提問：你們跟兒童醫院、腫瘤醫院合作的話，這一部分的AI應用是處于什么階段？哪些事情AI能夠做到，哪些事情AI做不到？
王小川：去年我們就在醫院里面部署系統，腫瘤屬于皇冠上的明珠，我們已經在和醫院深入合作，不僅推動醫院的使用，甚至把百川作為藥廠進行Clinical Trial，就是注冊開展研究，下次我們會再和大家分享這方面的進展，我們在最硬核的醫學學科會有新的突破。
提問：API會不會成為比較重要的競爭入口？剛才提到價格降低70%，要是拋開免費計劃的話，你們的成本在行業大概是什么水平？
王小川：API開放是我們戰略的一部分，一方面是讓行業有更多伙伴們，共同來服務醫生，另一方面是改善醫患關系，所以通過醫生可以直接服務患者。我們跟其他廠商的想法不太一樣，終極目標解決改善醫患關系，開放目的也是讓醫療機構擁抱AI，帶來一些快速的理解，有利于醫生與患者共同做好服務關系。國內沒有我們這種做法，我們的重點主要是改善醫患關系。
鞠強：我們的專業度肯定是最高的，成本要比通用模型的價格還要低，至于低多少，我們后續會正式匯報，肯定是比DeepSeek、千問模型的成本更低。
王小川：Token的成本是比DeepSeek更低，但是幻覺會引入額外的計算，同樣的Query其實是比DeepSeek更貴，但醫療場景就不應該和DeepSeek對比。
提問：免費時間有大概的預期嗎？
王小川：對于加入海納百川計劃的機構，我們是永久免費的，可以得到完整的生態服務。
提問：之前的M3模型更強調患者（To C），這次更強調To B（醫生/機構），未來這兩條線是并存還是階段性的？最終是做制藥嗎？
王小川：我們的布局是很完整的，今天不會完全公開背后的思路，但M3不是給患者的，M3屬于開源模型，本身就是為行業賦能，M3 Plus是前進了一步，能夠更好地為醫生、行業機構提供服務，再往下就會接觸患者，不斷地為大家公布產品。
今天醫療本身就是有患者、醫生、藥械、科研的整體，醫學是一種不發達的科學，需要大量的數據積累才能提升醫學性能，包括藥物的有效性評價。
只有在行業中串聯起來，我們有足夠多的解決醫學真實世界的痛點以后，我們就能夠更好地幫助制藥，因此要在真實世界使用才能獲得數據。藥廠的研發大概會有12億美金，十年時間研發一款藥物，只有10%的成功率，大部分的錢都是花在臨床，所以臨床就需要引入醫生和患者，AI就是輔助真實世界。
提問：API服務的主要客戶群體有哪些？量級多少？
王小川：M2本身就有醫院在使用，也有一些是給醫生提供科研能力的中小型企業，我們覺得還沒有分析占比，M3 Plus發布以后結構可能會有很大變化，無論是降價還是合作伙伴關系。
原來通用集團也是我們的用戶，我們認為科研、臨床都會有使用。今天正好是一個分水嶺的起點，M3 Plus就是足夠在醫療臨床可用的狀態。
提問：在構建模型時，除了強化學習，在人類專家反饋（RLHF）和數據質量上做了哪些工作？
鞠強：我們與其他大模型公司最大的不同是有一個專門的醫生團隊。
其中有來自三甲醫院的專業醫生全職加入百川，還有跟我們合作的腫瘤醫院也有醫生長期駐廠，為我們提供醫學指導。此外，我們還管理著涵蓋各學科的數百人兼職醫學專家團隊，提供專業知識和數據反饋。
提問：AGI和造醫生的關系是什么？您的觀察和思考是什么？
王小川：大家應該會驗證我們的觀點是正確的，之前我們的觀點都在被驗證，包括共情、低幻覺、多模態、強記憶，這些都跟醫生的需求一致。
大家沒有共識的使用，可以引用哈薩比斯的分類方法，弱AGI，強AGI、ASI。弱AGI就是能夠取代大多數今天人類的職業，可能寫代碼就是一個很大的輔助。醫療行業要是能夠達到跟醫生同樣的水平，也能夠上崗，代表著對于人類職業的Benchmark。
AI和代碼是兩個很好的場景，甚至AI比代碼更加復雜。強AGI就是達到人類頂尖水平，就像愛因斯坦、貝多芬。ASI就是人類不能企及的了，所以要和人類職業和個體進行對比。
提問：您認為什么時候能夠達到這種水平？
王小川：具身智能做手術會晚一點，要是表達、察言觀色的話，應該是三年以內。
提問：剛才您提到美國醫生對于AI的擁抱更快，中國比較偏保守，主要是因為模型層面的差別還是其它原因？
王小川：不是模型層面，我們的模型水平應該是超過OpenAI的，主要有幾個原因：今天中國醫生的工作環境不一樣，中國醫生太忙了，美國醫生可能一天看十個病人，中國醫生要看上百人，每個患者只有三五分鐘時間，所以美國醫生可以閑下來好好用AI，他們是預約制，頭一天就知道第二天誰來看病，中國醫生要用AI的話就會難很多。
中國沒有像美國那么真實地表達進展，就像我們發布一個模型，我們說好的話大家都不信，美國人說大家才信。不管是公司還是媒體，很多時候沒有那種求真的狀態，假的東西太多了，真的東西出來也難以快速取得信任，成本就會高很多。
醫療行業需要大家更加真誠地評價表達自己真實的狀態，發布M2的時候，我們說比GPT5要差，高于市面上的開源模型，我們真的是這樣想、這樣做、這樣說，M3超過GPT5就是真正超過，M3 Plus幻覺真的低于OpenEvidence，但友商會說他們跟DeepSeek一樣，其他廠商幻覺比OpenEvidence多2-3倍，大家不是真誠地擁抱這種環境，導致進展慢很多，會有很多新的成本產生。
一些行業媒體說是某些模型完敗百川，其實不是認真嚴肅的，就像手機和汽車行業的黑公關很多，醫療行業同樣有這種現象。張文宏說的是AI不能服務腰部醫生，頭部醫生可以用。大家習慣了真實環境，醫生造模型是挺扯的，都是更加相信國外，國內應該更加良性競爭，把醫療行業做得更真實，這樣速度才會加快，否則就會有很多“皇帝的新衣”。
提問：現在推理成本很高，為什么還引入外部工具降低幻覺？
王小川：必須以模型為核心加上循證方式，我們力所能及走到今天，已經是最優的道路了，要是有更好的技術方式，可以跟我們講一講。
提問：具體技術層面的區別是什么？
鞠強：我們是從最能夠快速降低幻覺，最應該去做的事情兩個角度思考這個問題，為什么M2 Plus采用六源循證范式？
因為循證醫學是現代醫學的根基，經過專家共識的權威證據，確實就是降低幻覺最有效的方式。M2、M2 Plus已經發布了幾個月，很多友商都在Follow我們的技術路線開發醫療AI，我們覺得這是好事情，應該從模型本身優化的角度繼續去做硬核，M3 Plus本著負責任發布的態度，把我們已有的技術積累進行結合，然后做到細粒度證據等級的校驗。今天已經發布API，接下去我們還會繼續開發硬核技術，因為幻覺降低和通用完全不一樣。
提問：未來百川有沒有可能針對垂直?？疲ㄈ鏜DT）做細分分析，幫助醫生提效？
王小川：MDT一般都是大專家來做，對于AI的擁抱度不夠，可能是我們自己的宣傳和產品不匹配，但現在已經夠用了，關鍵是怎么做到場景。我們是敦促行業伙伴更多地理解和使用這樣的系統，所以要看其中有沒有問題。
我自己對于技術是有信心的，但產品適配需要更多公司進來，海納百川就是針對一些技術工作者用好這樣的模型，不是等著這個事情。
提問：假如AI輔助下出現罕見疑難雜癥的誤診，責任和風險怎么判定？
王小川：按照今天的現行法規，模型是不能直接給出最終診斷的，因此權力和責任都是醫生的，醫生可以一起負擔責任。美國已經開始有了一些進步，猶他州可以直接讓AI開出處方藥，所以這是我們可以學習的。
提問：OpenEvidence在美國通過藥企營銷收費（取代醫藥代表），百川有無此計劃？
王小川：應該會有一些不一樣，需要符合中國國情。就像現在藥廠打廣告本身是不被允許的，通過學術會議進行營銷，我們有機會滲入進去。
提問：醫療領域會不會有像AI代碼工具那樣巨大的商業機會？
王小川：中美不一樣。美國醫院有巨大的提效預算（2000多億美金），中國醫院沒有這個市場空間。我們必須通過更符合中國國情的生態，從藥物研發和患者服務中獲得回報。
提問：關于AI制藥，你們會做前端的分子發現嗎？
王小川：我們不做分子發現，也不做傳統的患者招募。而是藥效評價、藥物伴隨、Digital Companion的體系提高藥效，變成提高藥物療效的一部分。
提問：幻覺率有沒有一個可接受的值？對標的是哪類醫生？
王小川：全科、?？坪突鶎游覀兌紩袛?，但概率多低是醫院接受的事情，不是百川能夠判斷的，就像無人駕駛出一例事故可能就是特別大的事情，雖然人類司機的事故率遠遠高于無人駕駛。
我們是先給醫生輔助，再給患者建議。以前大家要是用百度看病，醫生直接把你趕出門，現在醫生已經開始接受通過DeepSeek討論，所以未來兩三年接受度會有很大的提高，就是從國家政策到行業伙伴共同努力的事情。
提問：如何讓更多醫生使用？市場推廣有什么計劃？
王小川：我們在計劃中，也希望媒體朋友多幫忙呼吁。
提問：AI發展會讓醫生焦慮，如何解決這個問題并分配利益？
王小川：焦不焦慮跟技術沒有什么關系，沒有AI，醫生也會焦慮，比如別人比自己晉升更快，所以焦慮的問題我們解決不了，也不是AI能夠解決的。
更多的是要有溝通機會，能夠讓醫生用好，所以我們要有合作伙伴共創，可能“上船”以后就不焦慮了。現在一邊說AI有問題，不能干這個不能干那個，一邊又在焦慮，這個誰管得了？醫生要接受AI有些方面比他們強，有些方面比他們弱，真實了就不焦慮了。
提問：模型訓練中如何平衡安全性（不踩紅線）和有效性？
王小川：我們給醫生的都是安全的，醫生已經把關之后，AI再給出提醒，明顯是有意義的，但是不踩紅線。
提問：你們API向醫療開發者開放，具體會有什么二次創新？有沒有代表性的案例？畢竟醫療應用不像娛樂那么有感知。
王小川：我們希望能夠有好的案例，今年是特別好的一年，就是技術Ready，希望醫生不要自己造模型，更多的機構可以有更多的對話，更好地幫助醫生。
提問：之前不是用專業廠商的模型，非要自己做模型的原因是什么？
王小川：我也不知道。
提問：今年會推出的C端產品收費嗎？
王小川：會有收費模塊，但針對患者或藥企收費，不針對醫生和醫院。
提問：中國C端用戶付費難，醫療入口收費真的可行嗎？
王小川：患者對自己健康是負責的。以前不付費是因為沒有好的供給。如果產品能創造真正的價值，患者是愿意付費的。我們有真實案例，患者因AI解決了長期困擾的用藥問題而非常感激。
提問：競品（如支付寶、阿里）也在做，如何占領用戶心智？
王小川：競品大多繞著“嚴肅醫療”走，做泛健康。
我們現在更多的是要把模型做得更加專業，因為有大量的模型數據，不是當成互聯網產品來做研發，能夠讓醫生和患者體驗到我們是更加負責任、更加有醫學推理、更加低幻覺，就像小朋友上學找最好的學校，去醫院看病找最好的醫生。
提問：目前同類產品都在爭奪醫院入口，你們會怎么介紹自己的產品？
王小川：我們就是醫生版的最強ChatGPT或者DeepSeek，用過的都覺得挺好的。
本文來源：態℃
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徐沛瑤_NBJS31644
