应华为 AI 医疗军团之战，各方动态和反应
- [AI 医疗动态分析](#AI 医疗动态分析)
- 华为的医疗路线
- [百川的反应动态：超级医生 + 超级应用](#百川的反应动态：超级医生 + 超级应用)
- 跟进蚂蚁一体机
- 应对华为，开新路：力挺下一代知识体系，空间智能，做深医疗
AI 医疗动态分析
华为的医疗路线
3.10 华为 成立 AI 医疗军团，将重点构建 AI 辅助诊断解决方案体系，推动医疗大模型在临床场景应用。
- 秒级诊断与分钟级全基因组分析的 诊断效率革命（2025-2027） --- 基因数据能为AI提供更加精准的患者生物特征，帮助AI快速做出更准确的诊断
- 到低成本基因检测与基因编辑疗法 重构治疗模式（2028-2030） --- 从传统药物治疗转向基因修复与编辑，为慢性病、遗传病提供更具针对性的疗法
- 再到可穿戴设备催生预测型医疗，健康管理范式变革（2030-） --- 可穿戴设备与基因结合实时监控和提前干预预测慢病，为健康管理提供精准方案
华为医疗是：盘古医疗大模型（偏中医药） + 华大基因，同时会俩者，薪酬溢价可以涨 40%
百川的反应动态：超级医生 + 超级应用
百川在大模型六小虎公司中，现金流是最多的（存活最久），砍掉了金融等领域，全力押注医疗（差异化是关键）。
因为 1.20 号 DeepSeek-R1 发布，全力押注医疗，裁撤整个 B 端组，只留提示词团队，调至医疗。
内部员工说，目前百川还是拥有最强的医疗大模型。
为保持优势：高薪聘请了香港和海外顶尖医生 + 投资医疗数据服务商小儿方 + 成立医学产品部。
王小川：上个 20 年，VC 投了 1000 亿也没做起互联网医疗，因为只围绕医生做周边，帮医生做什么、帮医院信息化，这些模式其实都不成立，没有竞争力。
帮医生不如造医生，我们不是帮助医生，我们是造医生，助理是错误理解，TA比你更有知识，医学模型知道什么样的人，该给什么样的诊断和干预方法。
百川想法最大，超过医生，通过 强化学习医学领跑 + 最关键数据来自顶尖医院 这条路，造出 超级医生 + 超级应用。
百川的底牌：自建了天极更新的循证医学知识库，千万论文、千万院内医疗病例、几十万书籍、千万图谱词条、百万知识库、亿级问诊数据，强化学习合成数据。
跟进蚂蚁一体机
蚂蚁 + 华为 + 阿里云 + 近百家企业联手布局，共同开发大模型一体机
- 面向机构：通过大模型一体机向医院输出全栈式解决方案、面向卫健委的可复制"安诊儿"模式，面向各地医保局的医保智能体等
- 面向医生：好大夫发布包括AI科普、AI病历、AI科研等AI医生助手系列工具，助力医生"医教研"
- 面向患者用户：推出"AI健康管家"，提供找医生、读报告、问诊等刚需日常医疗健康服务
这给了一个启发，我也在搞 大模型+RAG一体机：
- 成本 30元的 U盘，装载了 大模型 + RAG算法，卖 199
- 在各平台引流（小红书、闲鱼、知乎、B站引流）
- 也有 llama.cpp 推理加速，避免像医院一样，部署 Deepseek 卡的要死。
不是卖给机构的，是给个人的，配备行业数据集 + 垂直领域功能（健康管理、AI垂直导师、塔罗牌等），省去部署流程，一键应用，随插随用。
针对行业痛点：许多年轻人愿意为个性化的解读 + 高质量卡牌设计付费
但卡片交互不精美、解读体验感差、付费高难持续消费、对国内用户访问限制等问题
网络上很多人反映Deepseek算明水平是真高......算明容易形成依赖，每天每件事都会想算算，用户感觉准很重要。
为什么算明这件事情是 100% 准确的？
因为意识形态的解释力 和 解读的空间几乎无限，任何想法、任何立场、任何解法都能从经典（比如易经）里面找出依据来。
如果再像风水学一样，算命是 100% 准确的，还额外 模糊了发生作用时长（你没有收到，你的子孙收到）+ 祸福大小。
所有的心理学，本质上都是自我暗示，把那些正向、勇敢、坚定、相信自己的念头种上，固定住，意志力和潜能才会最大程度发挥。
这力量就是凭空而来，这凭空而来的心力，就是最强的精神力量，信的越深，力量就越大。
目的：个性化解读、超精美高保真卡片、9.9/月不限、针对国内语言习惯优化、网页形式的差异化切入点、激发个人潜能
应对华为，开新路：力挺下一代知识体系，空间智能，做深医疗
自己要走独特的路，不能卷数据、卷算力，因为实在是卷不过华为，开新路。
实现【超级智能 + 超级应用】的核心关键是什么？
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生命医学等复杂领域具备多层次非线性反馈、强耦合与多重时滞，并非单靠海量语料就能"自动"推导出真实世界的动态机制。
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大模型本质上是在统计空间中捕捉关联与相似度，大模型自己做不到 "演算" 所有复杂动态
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大模型的"多步思考推理"能力虽在不断进步，但其背后数据过于笼统；
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大模型"懂"某些概念，不等于它能在不同情境下有条理地模拟、演算、预测那些概念之间的动态演化。
Claude 3.7、Grok 3 + 分析师，就解决 Claude 3.7 深思、Grok3 深思、R1等 误诊。
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大厂追求医疗复杂推理，能被 不断升级的开源模型 + 多位分析师 代替。
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图谱的上限决定了，只关注表象语义关联，而非深层逻辑机制关联。
我一直觉得 知识图谱 这路怪怪的，虽然能缓解幻觉问题，把 RAG 召回率提升了 20 个点。
功能：能清晰追溯每一条诊断建议的证据链（如指南依据、相似病例、影像特征），并实时验证其与患者个体特征的适配性（如基因类型、共病状态、用药史），AI才能真正从"高级版百度"进化为"超级临床助理"。
但是智能程度没有什么提升，和想象中的智能差异还是很多的。
我这么大的图谱，放进去加上各种复杂的检索优化算法，居然对智能提升没有效果......
其实，我真正想先提升的是智能，不是稳定性。
没有因果和反馈深度融入，对细微变化缺动态回路，难体现个体差异和情境变化
真正的知识体系，并不是画出来多个分支就行，是能参与计算的软件。
比如历史的知识体系，可以用来分析每一段历史。
比如中医的理论体系，可以分析每一次病症和用药的逻辑合理性。-
建知识体系，深度调研体系Agent
设计对一个医疗子领域知识体系的自主构建 + 自主科学发现Agent
大模型的数据太散只有平面关联，缺少立体关联，平面都是盲人摸象。 空间智能独特价值：场景化动态决策与"治未病"思路
将多种干预耦合、考虑滞后期和反馈环，不仅看"这一刻怎么办"，更关注"长期演化会不会导致慢性失调"。
相当于把知识图谱中"静态关联"直接升级为"动态机理模型"------不仅知道"什么病和什么症状有关"，还知道"如何随时间和干预变化"
从平面经验推测（仅能分析平面题目） -> 立体空间模型计算（让 LLM 在三维动态结构实现可执行推理）-> 空间智能（对复杂机制系统级掌控）
像神经科学教科书：大脑 有一个 三脑理论（爬行脑-情绪脑-皮层）
整体结构过于笼统，难清晰追踪各功能区交互，太老落后没结合最新论文的新知（当前科学理解）。
为了动态计算，把三脑理论变成下图这样：
分析师重新构建更完整、更精细的框架 【更全面的结构】
同时在框架中添加逻辑链路形成的各种系统回路【模块+回路组织】
无论是焦虑、恐惧、好奇心、心流、抑郁，还是失眠【各种现象】
我们都已经非常明确运作机制，且知道哪些脑区参与 【底层机制】
将大脑拆为多个功能模块（如输入、输出、情绪处理、控制器、存储）
并强调 TA 们之间的动态连接和信号回路。
就能追踪情绪或行为时每个模块参与程度、信号流动顺序，
进而"计算"出不同情境下的神经活动。
解决多逻辑链、多模块、多回路动态演化，助深层次推演与反应，针对【人体健康 = 稳态调节】、【多药物相互作用】、【慢性病的动态演化】、【多重干预、多重并发症】场景。
- 要推演抑郁患者服用多种药物（抗抑郁药+镇静剂+辅助营养素）带来的交互影响，这个动态知识体系如何展开计算？
在回路中分别设置三种干预对突触传递、激素分泌或神经可塑性的影响，再考虑药物间的增效或抵消关系，模拟大脑不同区域激活度变化。
最终输出可能的情绪波动曲线或副作用风险评估。
如，多重用药交互管理、重症监护中脓毒症治疗策略、 三高合并症（高血压、高血脂、高血糖）的长期控制等，避免只盯住某个指标而忽略了对整个身体系统的影响。
从"变量---因果链---反馈回路---滞后"四个方面深入剖析，预判不同策略的长期效果，从而兼顾多重因素，实现真正的个性化、精准化医疗。
我觉得，人对症状的早期觉察、早期干预，治未病，才是终点。
相比于，华为对重构治疗方式的认知，在基因检测上做，那费用是很高的。
虽然在降低成本，但那还是收割有钱人的。
虽然健康是有基因影响，但个体认知，行为，社会环境，都大于基因影响的，仅生活方式作用就超 60% 。
刺激（闻到火锅很好吃） -> 输入（点了一桌菜吃） -> 反应（身体产生消化反应） -> 效应（血糖/ATP供能已完成），任何环节偏离正常值，身体就会产生异常反应 -> 提醒回归稳态
将生理稳态调节拆成可计算变量和回路，模拟人体对各种刺激（饮食、运动、压力等）反应过程，找到在哪个环节容易偏离正常值、如何提前预警，以帮助人在每一阶段保持稳态。
我觉得，这就是超级医生 AGI 的雏形：物体运行基本规律 + 生物体动态变化和演进。