1899年，美国新泽西州，默沙东制药出版了一本192页的小册子——《默沙东诊疗手册》。

在听诊器刚刚普及、抗生素尚未发明的年代，这本书成为了医生和家庭获取医学知识的标准载体。

一百多年来，人类对健康知识的渴求从未改变，变化的只是载体形态。从纸质手册到PC时代的搜索引擎，再到移动时代的App，直至今天AI时代的智能助手

12月15日，蚂蚁集团宣布旗下AI健康应用品牌AQ全面升级，更名为“蚂蚁阿福”。

从AQ到“阿福”，不仅是名字更迭，更标志着产品逻辑的根本性转变：从一个健康工具，进化为一个懂用户、能主动关怀、会追问、能直连解决方案的有温度的AI健康朋友。

新版App上线后迅速攀升至苹果应用商店前列，并于今天下午冲到免费下载榜第2位。市场的热烈反响，印证了“阿福”切实击中了用户需求。

这也让我们看到，在中国，当AI技术应用与实际场景深度结合，会爆发出怎样的想象力。在这场全球AI竞赛中，中国正在走出一条注重实用、扎根场景的“应用创新”之路。

从“问”到“陪”：重新定义AI健康角色

阿福这次升级的核心，在于重新定义了AI在健康领域的角色——不仅仅只是工具，而是通过融入用户的生活，成为一个主动的健康管家。

对于大多数人来说，健康管理最难的不是“看病”，而是长期的“康复”和“预防”。阿福新上线的“健康陪伴”功能，正是为了弥合这个断层。

笔者最近对此深有体会。

两个半月前，笔者母亲不幸遭遇脊柱压缩性骨折。经过一段时间治疗，最近她终于可以尝试下床活动，但新的问题随之而来：怎么活动？什么程度才安全？

医生的叮嘱通常简洁，对缺乏专业医疗知识的患者和家属来说，把这些建议落到每天的动作和节奏上，并不容易。

为此，笔者尝试使用了阿福。

笔者把母亲的病情、病程和身体数据输入进去后，它生成了一套相对完整的康复运动计划：每天做什么、需要注意什么，都写得清清楚楚。

这种细致的指导，恰好填补了医院诊疗与居家康复之间的空白，对那些长期在外、无法时刻陪伴父母的子女而言，它带来的“在场感”，是搜索引擎给不了的。

这次更新后，用户还可以在“阿福”App设定更具体的健康目标，比如“30天减重”或“慢病管理”。它会结合计划与智能硬件上传的指标，主动提醒吃饭、运动、喝水；也会根据前一晚的睡眠情况，动态调整当天的运动建议。

对笔者来说，这类连续、双向的交互，让远程跟进母亲的康复进程更省力、更可控。

此外，在进一步的健康支持上，阿福推出了“AI诊室”。

它模拟医生的问诊路径：当你描述症状时，它会进一步追问疼痛的性质、持续时间、诱因等细节，用多轮对话把模糊的体感信息，逐步整理成更精确、更可描述的信息。对于有医疗需求的用户，阿福会直接帮你链接平台上的真人医生，让专业医生作出医疗诊断。

同时，阿福也强化了多模态能力。无论是复杂的体检报告、各类药盒，都能拍照后分析解读。

交互门槛因此被明显拉低，对中老年用户尤其友好。

为何是蚂蚁跑通健康AI？

健康领域的AI能在中国率先跑出来，底层肯定源于中国最庞大的健康管理需求，健康服务涵盖了挂号、咨询、慢病预防、信息甄别等方方面面。

其次，医疗健康是一个极度特殊的领域。

它对专业性、安全性的要求极高，容错率极低。AI不仅要求答得对，也要用得稳、管得久，这是一个极高的门槛，也是蚂蚁能切入健康AI的核心原因。

在此之前，蚂蚁已深耕行业十余年，从第一笔医保支付开始，目前已服务了8亿医保码用户。从第一次手机挂号起，蚂蚁更是链接了全国5000+医院、30万真人医生，它背后的庞大服务网络，使得阿福成为一个能真正“摇人”办事的服务平台。

为了确保专业性，阿福的底座是蚂蚁医疗大模型，依托了超万亿tokens的专业医疗语料底座。作为国内首个通过国家通信院医疗健康行业大模型双领域可信评估的大模型，它在国内外行业榜单中始终名列前茅，为AI服务专业可靠提供了坚实的支撑。

阿福的底座大模型背后，有一支千人规模的医学标注团队，持续“调教”大模型的思维，确保AI的回答更专业更准确。

此外，阿福还拥有一个豪华的“专家顾问团”，由全国百所三甲医院的学科带头人组成。他们参与指导问答思维、评估标准等顶层设计工作，持续提升健康服务的专业性、严谨性。包括中国工程院院士王俊、廖万清，中国科学院院士王建安、陈子江等六位国家院士，领衔全国超500名医生在阿福App开设了智能体。

这些智能体通过学习名医数十年积累的系统性经验，做到如同“AI分身”，“复刻”他们的医学逻辑给出准确的建议。

这使得优质医疗资源得以突破物理和地域限制，触达到更多用户。从阿福公布的数据看，App每天回答用户超500万个健康疑问，55%来自三线以下城市。

AI分野：硅谷向左，中国向右

将视野升至全球维度，阿福的崛起，折射出东西方在AI发展路径上的深刻分野。

美国作为AI技术的策源地，拥有顶尖的算力储备和算法人才，OpenAI、Google等巨头持续追求模型的通用能力、参数规模与智力上限，其发展主线是打造“全知全能”的超级大脑。

应用层，西方企业更倾向于SaaS（软件即服务）模式：把AI方案卖给医院、保险公司和药企；但在C端健康领域，这种模式遭遇挑战。

估值曾高达42亿美元的英国独角兽Babylon Health的倒闭，就是一个标志性事件。它试图用AI替代医生，却无法在复杂的支付与保险网络中找到可持续的盈利模式。

中国拥有14亿人的统一大市场，且数字化基础设施极其完善，这为AI提供了最丰富的场景土壤；同时，中国人早已习惯“掌上办事”，这也是技术推广无法替代的基建。

此前，以Deepseek为代表的大模型浪潮培育了用户对AI的认知与信任，当这种信任建立起来，庞大多元的应用场景就开始释放红利。

阿福上线数月，月活已经突破1500万，稳居第一大健康管理类AIApp，并跻身前五大AI应用。

这个增速清晰印证，健康是实实在在的刚需。伴随长寿化趋势和人们对健康意识的增强，市场对更可及、更智能的健康服务需求日益迫切。

结语：AI的普惠

126年前，《默沙东手册》的出版，是为了让医疗知识标准化。

今天，蚂蚁阿福的升级，让我们看到了健康服务可以更加普惠化。

杭州市第七人民医院副院长毛洪京的AI分身，已经服务了数百万人。在现实世界，一位名医问诊的时间是有限的，但在AI平台，他们的经验可以无限分发，流向每一个需要的角落。

这就是中国AI区别于西方的独特叙事——造“最灵活的手”，让1位医生变成10个医生。

在健康这一关键领域，我们看到了AI的生产力。中国AI正在用自己的方式，重写那本流传百年的《默沙东诊疗手册》。

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