正规配资公司排名对话王小川：死磕用AI重构医患权力格局，账上还有30亿有机会明年IPO

出品｜搜狐科技

作者｜郑松毅

“账上还有30亿元”，深耕医疗AI的王小川还不太着急。

2026年开年，近一年来很少在公众面前露面的百川智能创始人兼CEO王小川，与搜狐科技等媒体坐在一起，聊了聊对当下AI发展的看法，并发布了最新医疗大模型Baichuan-M3。

在权威评测HealthBench中，M3以65.1分的综合成绩位列全球第一；在测试复杂决策能力的HealthBench Hard上，以44.4分的成绩夺冠，对GPT-5.2实现超越。值得一提的是，M3的幻觉率降至3.5%，为目前全球最低水平。

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前不久，同属“六小虎”的智谱与MiniMax接连上市，乐观派的王小川认为，“他们是踩在了通用模型的技术红利和国家对于科技强国扶持的基础上，AI医疗成熟的会晚一点，肯定也是奔着上市去的。”谈及有机会上市的时间，王小川给出的答案是2027年。

对于医疗AI的可用性，业内长期以来有着分歧看法。王小川坚信，AI对医疗来说是一场巨大变革，能有效缓解医疗行业目前存在的核心痛点。他表示，AI的价值不是取代医生，而是当“翻译官”和“信息补充者”——把专业医学知识转为普通患者能理解的语言，把决策权还给患者，实现医患权力的合理让渡。

以下为精编对话内容：

媒体：百川多次强调医疗是大模型的核心赛道，从行业本质来看，为什么医疗领域迫切需要 AI 介入？

王小川：AI对医疗来说是一场巨大变革，医疗行业目前存在四个核心痛点：

第一，好医生供给严重不足，这是互联网时代无法破解的难题。上一代互联网只能连接现有医生，却解决不了“优质医疗资源稀缺”的本质。中国有大量基层地区，五年规培的村医占比仅26%；医院的医生承载了过多诊疗压力，患者排队几小时却只能沟通几分钟。

第二，医患权力不对等，信息鸿沟难以跨越。医疗是少有的“受益方（患者）与决策方（医生）分离”的行业，患者听不懂专业术语，看不懂检查报告，面对保守或激进的治疗方案只能被动接受。

AI 的价值不是取代医生，而是当“翻译官”和“信息补充者”——把专业医学知识转为普通患者能理解的语言，把决策权还给患者，实现医患权力的合理让渡。

第三，医疗场景需要重构，院外增量空间巨大。中国没有美国那样的家庭医生体系，大家习惯挤三甲医院看小病，导致医疗负担过重。但 AI 能改变这种场景格局：小毛病不用跑医院，居家就能通过 AI 问诊获得专业建议；患者出院后的康复指导也能通过 AI 持续跟进。

第四，医学机制本身仍有巨大认知空白。很多人觉得医生 “什么都懂”，但实际每个科室的医生都只掌握局部知识，复杂疾病需要跨科室会诊，甚至有些病症连医生都无法完全解释。AI能通过蛋白质解码、临床数字孪生，建立更全面的生命模型；还能实现 “看病即入组”，收集日常诊疗中的真实数据，帮助人类更深入地理解疾病规律，这是传统医学难以实现的突破。

媒体：Baichuan-M3 相比前代模型，核心突破在哪里？

王小川：M3 补齐了医疗AI的三大核心能力：一是临床推理能力，在HealthBench榜单上超越所有开源模型，达到榜首水平；二是幻觉控制，通过Fact-aware强化学习，在大幅降低幻觉的同时提升推理能力，避免误诊风险；三是问诊能力，通过SPAI优化算法，实现医生级别的动态追问，能关联多科医学知识系统问诊。

媒体：行业普遍认为医疗 AI 依赖院内高质量数据，百川的态度为何不同？

王小川：数据很重要，但不是核心，大模型行业至今没有“靠海量数据成功”的案例，虽然这样说可能会得罪人。

我们的核心是建立医生级别的评价体系（比如百川 SCAN-bench 动态评测体系），通过 AI 自动优化模型，而非依赖医生大量标注数据。

媒体：面对蚂蚁“阿福”等健康赛道玩家的竞争，百川的护城河是什么？

王小川：我们的技术路线和阿福不同，阿福还是泛健康的概念。我们是聚焦严肃医疗，而非泛健康，在推理、循证、问诊等核心能力上形成代差。

媒体：你怎么看中美在AI医疗发展上的优劣势？

王小川：中国比美国拥有的优质医生更稀缺。你待在北京没感觉，但在基层区域和农村，医生水平是严重不足的，有的村医诊断准确率只有26%，AI有更大的作为空间。

媒体：未来百川的发展规划还包括哪些方向？

王小川：首先是推动C端产品落地，覆盖儿科、肿瘤等核心领域；同时布局硬件接入，比如正在研发的睡眠相关硬件；长期会推进出海，不能出海的医疗公司不是好公司。还会继续探索AI for Science。

媒体：可以详细说说C端产品接下来的落地路线吗？

王小川：能帮助患者产生辅助决策的价值就是有意义的，因此我们可以向患者收费，也可以形成服务包，后面的医疗资源和药械就以服务包的形式收费。我倒不担心商业模式本身，只要过了医疗门槛能为用户创造价值，不管直接收费还是生态收费都是很容易的事情。

媒体：大概会在什么时间实现？