64 | AI 应用也有五个阶段，现在发展到哪里了？

本期节目来自2025外滩大会—外滩BOX

晚上失眠难受，你打开 AI 问，“我睡不着，怎么办？”

这期节目我们探讨了，当AI进入医疗和金融，能解决什么问题？
AI应用不是遥不可及的“黑科技”，也不是“一刀切”的通用工具，它可以是7×24小时在线的健康助手，或者是在医疗、金融等行业里“深耕细作”的专业帮手。

在医院里，AI负责“秒级读片”，医生负责“灵魂安慰”。

AI医疗不仅能在深夜解答失眠疑问，还能帮用户解读检测报告 ，但这背后也藏着挑战：医生的临床经验难数字化，不同科室诊疗逻辑天差地别。通用 AI 像本科生懂通识，行业 AI 像硕士生会解行业普通问题，专业 AI像博士生能啃复杂难题。

AI下半场拼的不是模型参数，而是数据的质量。

什么样的AI人才会吃香？既懂行业又懂技术的复合型人才

未来，AI不会替代医生等专业人才，“人机协同”会让服务更优质、更公平。

👩 本期人物

罗亦丹：新京报AI研究院内容总监、科技记者

顾进杰：蚂蚁集团AI健康管家AQ技术负责人、InclusionAI Aworld 项目负责人

刘少轩：上海交通大学中银科技金融学院执行院长、安泰经济与管理学院副院长

⏱️本期时间轴

04:20  蚂蚁AQ在哪个AI阶段？

AQ行业此刻正踩在L2与L3的交界线——从局部赋能到体系优化。L3阶段的AI已是行业头部水平。

14:12  医疗AI的“西天取经”日常

临床数据稀缺、医生经验难以数据化......医疗AI的九九八十一难才刚刚开始。

高质量数据的构建、医疗AI的发展不仅需要技术突破，更需跨学科合作，尤其在专病专科领域，数据清洗和医生共创成为关键。

29:04  不会调参数的医生不是好AI

“AI时代，发现问题比解决问题要重要，定义一个问题比解决一个问题还要可能难”技术主导转变为业务主导和技术协同成为新的趋势。

AI的数据孤岛与非结构化问题、AI智能如何辅助医疗行业，复合型人才成为AI+破圈的关键。

医疗AI发展需培养既懂医疗又懂技术的复合型人才，从教育入手，制定培训计划，促进医生与工程师知识交叉融合。

46:39  多模态应用：医疗AI的“任督二脉”还没打通

语音识别、OCR及影像报告解读、方言与专业术语的识别......AI在医疗场景中“泛而浅”的多模态应用捉襟见肘。

现在，端到端模型的构建仍是技术发展的瓶颈。未来，多模态技术有望在医疗领域发挥更大价值，特别是在数据清洗与整合方面。

01:00:05   村头缺大夫？AI边开弹幕边坐诊：偏远地区秒挂“专家号”！

“我们觉得做一个小的事情，然后他真的能有一些小小的价值，但重要的还是不会的。这个事情可能是有非常大的能量的。”顾进杰坦言。

AI在医疗领域的应用特别是如何通过AI辅助系统提升偏远地区医生的诊疗水平，以及AI在医生科研和临床工作中的辅助作用，推动医疗资源的普惠化

01:05:22  中小企业ROI保命指南：大钱玩大模，小钱养智能体

S9灵魂三问：场景值钱不？老板背锅不？数据能摸不？——识AI之术，有效识别和投入有潜力的AI应用场景。

指导企业识别高价值场景、明确责任主体、评估数据和技术可行性，科学选择AI应用领域，确保投入产出比，避免高风险投资。

01:12:45   低代码只是序章，推理体才是正片

“今年的确是智能体爆发的元年”

智能体系正从低代码工作流向具备推理能力的智能体演进，人机协同的智能体已在多个行业涌现。2～3年后满级号批量上线。

🎯 核心观点

智能体在医疗、金融等领域已经爆发：蚂蚁集团的AQ应用在心理和服务睡眠领域，24小时在线为用户提供贴心的咨询服务，累计服务用户已达650万，尤其在二三线城市，它如同一束光，照亮了那些在健康问题上迷茫的人们。

企业AI应用分为五个阶段：划分为实验探索、局部赋能、体系优化、生态赋能和认知引领这五个阶段。通过六个维度及21个二级指标、72个三级指标来评估企业AI应用成熟度。

当下AI复合人才稀缺：医疗领域的AI应用需要与医生紧密合作，将临床经验转化为可利用的数据，这一过程中不仅需要技术专家，还需要懂医疗的跨学科人才。通用大模型、行业大模型和专业大模型分别对应本科生、硕士生和博士生，每个阶段都需要不同层次的复合型人才来推动。

未来三年AI发展推演：明年医疗、金融、汽车……各行各业都会刷出智能体；两年后各行业智能体自己会拆任务、写代码、做报告；三年后进入智能体相互竞争，销售Agent、供应链Agent、财务Agent组局打“团战”，相互协作完成任务。

名词解释：

AI应用成熟度模型：是一种用于评估和指导组织在人工智能技术应用、整合及影响力方面所处发展阶段的战略框架。可以划分为实验探索、局部赋能、体系优化、生态赋能和认知引领五个阶段

智能体：能够自主感知环境并做出决策的AI系统，从简单的聊天机器人到复杂的推理型智能体，其能力不断发展。

多智能体协同：多个智能体之间相互协作，共同完成复杂任务，是AI应用的高级阶段。

数据孤岛：指不同机构或部门之间数据难以共享和流通的现象，限制了AI应用的数据基础。

推理型智能体：能够理解模糊目标并分解为具体任务的智能体，具有更强的自主性和适应性。

生态赋能：AI应用从企业内部扩展到产业链上下游，形成生态系统，推动整个产业的智能化升级。

内容策划：常常

运营：狐狸

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