6月9日，訊飛醫療正式發布基於全國產算力訓練的星火醫療大模型V3.5，聚焦臨床診療、居民健康管理兩大核心剛需，多項核心應用完成從0到1的突破，率先實現從技術探索到規模化實用的跨越。

在如今AI醫療行業支付方日趨明朗、商業化迎來確定性拐點的背景下，這家港股「醫療大模型第一股」的此次升級實則傳遞了一個信息，技術堆參數的時代結束了，決定勝負的將是規模化落地能力。

為什麼說2026年是分水嶺？

在分析此次訊飛醫療大模型迭代的成果之前，有必要先釐清其升級的內在邏輯。市場環境的深層變化，早已給出了答案。

華福證券5月最新發布的研報中明確指出，中國AI+醫療健康行業已進入高速發展的快車道，2025年市場規模突破千億，預計2026年將跨越1500億元大關，年複合增長率保持在30%以上。

支撐這一增長預期的核心變量並非技術本身，而是支付端的變化。

今年，國家醫保局正式將12項AI輔助診斷項目納入全國統一醫保乙類目錄，70%至85%的比例由醫保基金支付，全國837家三甲醫院同步落地實施。

長江證券對此的評價是，過去行業核心痛點不是技術不成熟，而是缺乏收費編碼與醫保支付路徑，醫院採購更多停留在試點和項目制階段。此次統一納入乙類目錄，本質上意味着AI輔助診斷第一次具備全國性、制度化、可持續的付費基礎，行業商業模式開始跑通。其還預測，中國將成為全球第一大AI醫療單一市場。

早在年初中信證券研報就表示，2026年AI醫療的邏輯發生根本性變化，核心在於支付方更加明確且支付力更強，有望迎來AI醫療商業化確定性更強的一年。

但市場不會為所有AI醫療故事買單。

光大證券研報指出，未來的競爭核心不在於誰的參數更高，而在於誰擁有獨家的、高質量的私有數據，並能通過業務場景實現數據的持續迭代。場景剛需決定支付意願，在醫保控費的大背景下，市場看重的不僅是技術多先進，更是誰能幫醫院「省錢」或幫藥企「賺錢」。

這個判斷把競爭焦點從技術參數拉回到商業本質，賽道越是擁擠，就越考驗誰能跑通從技術到產品的最後一公里。

當前，國際市場OpenAI、谷歌、Anthropic三巨頭已全面切入AI醫療賽道，國內頭部互聯網醫療平台同樣在加速佈局，競爭格局向生態化競爭演進。

訊飛醫療選擇在這個節點發布V3.5，其用意既是用測評結果回應「模型能力比較」的行業競爭，也是用落地數據證明技術和產品已經走在行業前列。

三大亮點講清如何跨越實用門檻

在AI醫療領域，「實用門檻」是一個關鍵分界線。

跨過之前，技術往往停留在實驗室演示或指標參數層面，醫生會覺得有趣但不可靠，真要投入臨床還有待驗證。跨過之後，技術真正融入臨床工作流，醫生主動使用，效率提升也變得可量化、可復現，醫院因此願意為之付費。

星火醫療大模型V3.5的技術突破，正是跨過了這道門檻，可以拆解為三個關鍵詞。

一是多模態融合。

醫療語音識別是最直觀的一大突破。面對診室環境嘈雜，醫患對話涉及多人交替甚至重疊發言，傳統方案在此類場景下準確率急劇下降的挑戰，星火醫療大模型V3.5率先攻克真實診室場景中遠場多說話人語音識別與病歷自動生成的難題，使病歷醫生採納率達至91%，病歷書寫時間縮短52%，在業界首次達到實用門檻。

在影像報告生成方向，該模型將影像識別與診療推理深度結合，影像報告生成能力首次達到實用水準。

結合此前安徽、廣西兩地的影像雲落地經驗，其中安徽省影像雲接入近2000家醫療機構，日均遠程會診超1.5萬例；廣西醫保影像雲三個月完成330家機構接入，累計歸集影像數據超352萬例。一系列數據意味着，影像報告的AI生成不再是實驗室產物，而是醫保支付改革推動的真實需求。

二是容易被忽視的長文本高效推理底層能力。

星火醫療大模型V3.5率先在國產算力平台上實現了DSA（動態稀疏注意力）與MTP（多Token預測）的長文本高效訓練，使醫療長上下文場景的推理吞吐量提升4.5倍。

也就是說，醫院和區域醫療機構的本地化模型部署及迭代有了可行的技術支撐，不再依賴昂貴的雲端算力。對於需要處理長篇病歷、多輪會診記錄的場景，吞吐量的躍升將直接轉化為臨床響應速度的提升。

第三則是面向臨床決策全面提升的循證思維鏈技術。

在循證長思維鏈技術加持下，星火醫療大模型V3.5能夠實現多步推理、深度反思、完整證據溯源的臨床決策支持。考慮到中國醫療體系中基層醫生與三甲專家之間的信息鴻溝客觀存在，其整合權威診療指南、專家共識等海量醫學證據，覆蓋線上問診、門診、住院全診療場景，在降低誤診漏診風險的同時，提高醫生的診療規範性。

參考海外市場，美國循證醫學AI工具OpenEvidence已跑通這一模式，目前其估值飆升至120億美元。

公開資料顯示，全美近80%的醫生已將AI深度融入診療流程，僅OpenEvidence一家就覆蓋超65%的醫生群體，用戶滲透率相當可觀。僅今年4月，美國醫生就在2700萬次臨床診療中使用該工具，其2025年年度經常性收入將達到1.5億美元。這些數字背後是循證智能體在成熟醫療市場中的剛性需求驗證。

訊飛醫療在做的，就是中國醫療體系中最適配的循證智能體。與OpenEvidence主打英文醫學文獻、側重美國臨床路徑不同，公司優勢在於兼容中國診療規範與中西醫雙體系，且已具備全科輔助診斷、跨專科診療支持等剛需場景的落地能力，有望在循證智能體的用戶規模和臨床滲透率上走出自己的增長曲線。

當然，技術上的跨越式突破，已經轉化為可量化的優勢，充分驗證出該模型的行業領先性。

從測評結果來看，星火醫療大模型V3.5在醫療知識問答、診斷治療推薦、醫療文書生成等關鍵任務上的表現已超越GPT-5.5和DeepSeek-V4-Pro等主流模型，並獲IDC、上海人工智能實驗室等權威機構評測榜首。

數據飛輪與政策卡位奠定長期增長確定性

將視角拉長，訊飛醫療的長期確定性，可以從兩個維度來探討。

先看內生邏輯，數據飛輪驅動持續迭代。

訊飛醫療以脫敏的16億人次醫療語音和12億次診療數據為基礎，疊加每天新增超220萬份涵蓋語音、影像、病歷等跨模態的真實醫療數據，持續反哺模型訓練。而性能的不斷提升，也將帶來更高的醫生採納率和更多的機構採購，進而推動更多數據迴流，形成正向循環。

在B端，目前醫療語音、病歷生成、影像輔診等產品在頭部三甲醫院完成驗證，病歷生成醫生採納率達91%，影像報告採納率75%，臨床醫生的主動使用將產品推入了常態化採購階段，收入增長具備強確定性。C端方面，訊飛曉醫APP下載量突破3000萬次，通過企業採購、保險合作等B2B2C路徑，健康管理服務的變現閉環正在形成。

簡單來說，頭部三甲醫院的臨床使用沉澱高質量診療數據，C端龐大健康諮詢量則貢獻多樣化真實需求。數據飛輪的轉動，讓訊飛醫療在無需外部依賴的情況下，構築起行業獨有的自主演進壁壘。

再看外生確定性，政策卡位鎖定先發優勢。

從最新動態來看，國家衛健委6月發布的《關於進一步健全城市社區衛生服務體系 提升服務能力的通知》，明確要求探索人工智能輔助診斷、處方前置審核等技術，積極利用人工智能加強病歷、處方等輔助審核。

訊飛醫療正在承建的國家唯一「AI+基層醫療」中試基地項目與之形成直接呼應。合肥中試基地項目金額4.3億元，已於2025年12月啓動，採用政府主導、國資運營、生態共建機制。這不僅帶來財政資金支持，更關鍵的是讓訊飛醫療在國家基層AI醫療技術標準制定中佔據了先發卡位。

數據飛輪驅動內生增長、政策卡位提供外部護航，讓訊飛醫療的商業化落地的確定性愈發強勁。對投資者而言，這或許是比任何單一技術參數都更有說服力的長期邏輯。

結語

說到底，AI醫療的商業化沒有捷徑。訊飛醫療這次升級，是其在行業支付端打通、競爭焦點轉向規模化落地之際的關鍵一步。技術測評登頂、臨床採納率驗證、數據飛輪自循環、政策中試基地獨家承建等多重因素疊加在一起，不僅僅是講一個增長故事。

投資者真正關心的，從來不是參數排名，而是誰能在真實的診室裏站穩腳跟。從這個角度看，訊飛醫療已經領先了一個身位。