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浙江发布医疗Token工厂1.0:算模数一体化新基建配上首批14家医学AI临床验证中心,蚂蚁安诊儿医疗大模型升级到124B

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浙江发布医疗Token工厂1.0:算模数一体化新基建配上首批14家医学AI临床验证中心,蚂蚁安诊儿医疗大模型升级到124B

第五届全球数字贸易博览会数字医疗健康产业对接活动上,浙江发布医疗Token工厂1.0,由国家人工智能应用中试基地(医疗)·浙江、浙江省数据集团、蚂蚁集团、浙江省安诊儿公司四方联合打造。同场披露首批14家医学人工智能临床验证中心,并发布参数规模达124B的蚂蚁·安诊儿医疗大模型2.0。

浙江建起一座医疗Token工厂:把算力、模型和数据装进同一个计量单位

数据要素视角 × 产业分析师 | 产业格局视角 × 医疗数据从业者 | 行业观察

**9月23日,第五届全球数字贸易博览会数字医疗健康产业对接活动在杭州举行,浙江正式发布医疗Token工厂1.0版本。**该版本由国家人工智能应用中试基地(医疗)·浙江、浙江省数据集团、蚂蚁集团、浙江省安诊儿公司四方共同打造,被定位为核心医疗AI基础设施,目标是实现算模数一体化,破解数据安全、模型调用、能力标准化等产业化落地堵点。同一场活动上,首批14家医学人工智能临床验证中心与参数规模达124B的蚂蚁·安诊儿医疗大模型2.0一并落地。

堵点下沉:医疗AI卡在了基础设施

过去两年,医疗AI的公开讨论大多停留在模型能力本身:能不能读懂影像,能不能写好病历,能不能应付复杂问诊。但当通用能力变得可预期,真正限制产业化的变量开始浮出水面——数据能否合规流通、算力能否按需取用、能力能否被标准化调用。这三件事互不隶属,却卡在同一个位置上。

**它们都不在模型层,而在模型层之下的基础设施层。**浙江此次发布的医疗Token工厂1.0版本,正是被放在这个位置上:它不是一款应用,也不是一个模型,其定位明确写的是核心医疗AI基础设施。

四方共建的组合也印证了这种定位。中试基地提供场景与验证环境,数据集团承担数据要素侧职责,蚂蚁集团提供技术与平台能力,安诊儿公司负责应用侧连接。把数据方、算力方、模型方放进同一个项目,难点不在技术集成,而在责任边界的重新划分。

Token工厂在做什么:把算、模、数装进一个计量单位

官方给出的运行机制可以压缩成一句话:通过统一的Token机制打通医疗智能资源流通通道,实现医疗智能能力共建共创共享,形成集约化建设、精准化计量、标准化服务的新模式。

对投资人而言,这里的关键不是Token这个名词,而是它背后的会计含义。**当算力、模型调用与数据使用被折算进同一个计量单位,医疗AI的成本结构第一次具备了被拆解、被比较、被定价的可能。**在此之前,医院采购一套AI系统买的是一个黑箱;若能力被拆成可计量单元,采购逻辑就会从买系统转向买服务量。

**从产业分析的角度看,这是一种把不确定性前置处理的尝试。**数据安全、模型调用、能力标准化,这三件事长期以合规条款的形式存在,缺少工程化的承载体。统一Token的价值在于提供一个结算层,让合规要求可以被写进计量规则,而不是写进合同附件。

对医疗数据从业者来说,更值得追问的是颗粒度。从一次影像推理到一次全流程随访管理,能力差异极大,如何折算进同一个单位,目前公开的机制描述中尚未给出答案。而计量单位一旦定得太粗,节约成本的效果会被掩盖;定得太细,交易成本又会回到谈判桌上。

另一层现实约束是需求侧的成熟度。集约化建设意味着重复投入被压缩,这对已自建能力的机构并非全是利好。**共建共享四个字的成立条件,是参与方相信共享得到的比让渡出去的多。**这种信任不会在发布当天形成。

14家验证中心:给AI产品补上临床验证这一段

与Token工厂同场发布的另一条线索是临床验证。浙江省卫生健康委联合浙江省药监局,依托国家人工智能应用中试基地(医疗)·浙江启动医学人工智能临床验证中心建设,经资质审查、专家函审和路演答辩,遴选出首批14家机构承担真实世界临床验证任务,名单包括浙江省人民医院、浙江省肿瘤医院、浙江大学医学院附属第一医院等。

**这道流程的意义,在于把真实世界验证从企业自证变成机构背书。**器械有注册检验,药品有临床试验,而软件形态的医疗AI长期缺少对应的中间环节。遴选同时设置函审与路演答辩,说明评审关注的不仅是资质,还有承接验证任务的实际能力。

活动现场,中国科学院院士、浙江大学医学院附属第二医院院长王建安作主旨演讲,主题为全景智能医院建设的中国实践与探索。当验证中心、Token工厂与医院端智能化改造被放在同一场活动里发布,指向的是同一件事:让医疗AI的每个环节都有可对照的落点。

124B与安诊儿2.0:模型层同步升级

模型层也在同一天升级。活动现场发布蚂蚁·安诊儿医疗大模型2.0,参数规模达124B,新增自主任务规划与多维度智能推理能力,可针对不同医疗任务切换适配思考模式。

**能按任务切换思考模式,比参数规模更值得关注。**临床任务之间的差异极大,问诊、随访、报告解读、健康宣教对准确性与响应速度的要求并不一致。一个能依据任务类型调节推理深度的模型,才可能在真实场景中兼顾质量与成本。

应用侧的动作同样在扩展边界。安诊儿平台上新健康消费服务板块,开放国际医疗、个性化体检、自费疫苗、商保快赔等模块;服务入口从手机端延伸至家庭电视屏、社区服务屏,搭建多终端全场景的智慧健康服务矩阵。从终端延伸的方向看,医疗AI正从看病时用向日常里用迁移,而这条路径能否跑通,取决于支付方是否跟上。

冷静观察:统一计量能走多远,取决于谁愿意把能力放进来

需要克制看待的是,1.0版本意味着这套机制才刚刚起步。统一Token要真正成立,需要三件事同时发生:有足够多的能力被拆出来,有足够多的机构愿意把能力放进去,有足够多的需求方愿意按这个单位结算。这三者互为前提,任一环节缺位,计量单位就只是一个统计口径,而不是流通媒介。

对医疗数据从业者而言,更现实的疑问在边界。数据的可用范围、模型调用的权限划分、结果的责任归属,这些答案不在发布稿里,而会在后续运行细则中逐步显现。基础设施的价值不由发布当天决定,而由第一年有多少人真正按它结算来决定。

还有一个变量是可复制性。浙江这套模式依托于特定的机构组合与地方协同能力,其他区域未必具备同等条件。若只能在单一省份跑通,其意义更多是示范性的;若计量规则可以被迁移复用,讨论的层级才会上升到行业标准。

原文链接:中国新闻网


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