【文章来源：天天财富】
中信建投研报称，蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 「蚂蚁阿福」 新版 App 发布后，下载量迅速攀升，位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位。今年以来，国内 AI 医疗在政策、技术、产品及应用等方面均有持续进展，技术突破有望从单个产品走向场景全链条，应用场景从大医院下沉到基层和个体。AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。在国家政策和行业技术的持续催化下，AI 医疗应用场景有望加速落地，建议关注行业投资机会。
全文如下
中信建投：AI 健康应用蚂蚁阿福下载量攀升，继续看好 AI 医疗投资机会
蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 「蚂蚁阿福」 新版 App 发布后，下载量迅速攀升，位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位。今年以来，国内 AI 医疗在政策、技术、产品及应用等方面均有持续进展，技术突破有望从单个产品走向场景全链条，应用场景从大医院下沉到基层和个体。AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。在国家政策和行业技术的持续催化下，AI 医疗应用场景有望加速落地，建议关注行业投资机会。
12 月 16 日晚，蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 「蚂蚁阿福」 新版 App 发布后，下载量迅速攀升，位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位。
蚂蚁阿福月活量稳居健康管理 AI 首位，APP 下载量位列苹果应用商店第三
12 月 15 日，蚂蚁集团正式宣布旗下 AI 健康应用 「AQ」 完成品牌升级，全新命名为 「蚂蚁阿福」。「蚂蚁阿福」 目前月活跃用户已经达到 1500 万，稳居健康管理类 AI 应用首位，15 日新版 App 发布后，下载量迅速攀升，16 日位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位，显示出用户对其定位与价值的认可。
蚂蚁通过医保码和超 8 亿的医保用户，构建起覆盖支付、挂号、在线问诊、健康应用等完整的健康服务生态。通过联合上千位专家、院士，并组建千人规模的医学标注团队，持续调教底层大模型的思维，蚂蚁阿福的专业大模型在国内率先通过中国信息通信研究院医疗健康行业大模型双领域可信评估，并在 HealthBench、MedBench 等权威行业榜单中名列前茅。
政策支持+产品应用落地，共同推动 AI 医疗的场景应用
今年以来，国内 AI 医疗在政策、技术、产品及应用等方面均有持续进展，技术突破有望从单个产品走向场景全链条，应用场景从大医院下沉到基层和个体。政策端一季度的揭榜挂帅工作通知为 AI 医疗发展提供了有力支持和保障；工信部等七部门随后提出阶段性的工作目标，到 2027 年打造 100 个以上医药工业数智技术应用典型场景等；国务院、卫健委最新发布的政策强调 「场景落地优先」，重视基层医疗与慢性病管理；「安全可控底线」，从数据安全、诊疗责任、产品审核多维度设防；「产业生态共建」，鼓励政产学研用协同推进技术创新与成果转化。
AI 是医疗企业必须重视的创新方向，建议关注行业投资机会
AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。企业有望借助 AI 进一步提高产品竞争力和客户粘性，巩固行业地位和竞争优势。AI 医疗也是国内企业出海竞争的关键要素之一，在自主研发之外，并购、外部战略合作、建立数字化平台和生态圈等也是加快 AI 布局的重要途径。在国家政策和行业技术的持续催化下，AI 医疗应用场景有望加速落地，建议关注行业投资机会。
数据隐私与安全风险：AI 医疗依赖大量敏感的医疗数据，在数据收集、传输及应用过程中，存在数据泄露、隐私滥用等风险，可能引发患者信任危机和合规审查等法律问题。
技术落地及模型泛化风险：AI 医疗产品可能因实际临床数据复杂性、数据标准化难度大或技术瓶颈等因素，导致无法按计划实现预期效果，甚至在特定场景下出现误判、漏诊等问题。
政策、法律和伦理风险：AI 医疗应用高度依赖政策推动和行业监管，若政策或合规标准制定与调整进度低于预期，将直接影响产业化落地。
商业化进展和市场需求不及预期风险：由于 AI 医疗场景商业模式仍在探索，部分细分领域商业化落地速度、盈利能力、医保支付等存在较大不确定性。同时，AI 医疗的市场需求若未能按预期释放，或 C 端用户及院方客户接受度不高，将限制企业收入增长。
行业竞争快速加剧的风险：AI 医疗行业作为跨界新兴产业，国内外巨头及创业公司不断涌入，尤其开源大模型和 SaaS 平台促进行业门槛降低，导致市场竞争日益激烈。
（文章来源：人民财讯）
(原标题：中信建投：AI 健康应用蚂蚁阿福下载量攀升，继续看好 AI 医疗投资机会)
(责任编辑：70)
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中信建投研报称，蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 「蚂蚁阿福」 新版 App 发布后，下载量迅速攀升，位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位。今年以来，国内 AI 医疗在政策、技术、产品及应用等方面均有持续进展，技术突破有望从单个产品走向场景全链条，应用场景从大医院下沉到基层和个体。AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。在国家政策和行业技术的持续催化下，AI 医疗应用场景有望加速落地，建议关注行业投资机会。
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中信建投：AI 健康应用蚂蚁阿福下载量攀升，继续看好 AI 医疗投资机会
蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 「蚂蚁阿福」 新版 App 发布后，下载量迅速攀升，位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位。今年以来，国内 AI 医疗在政策、技术、产品及应用等方面均有持续进展，技术突破有望从单个产品走向场景全链条，应用场景从大医院下沉到基层和个体。AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。在国家政策和行业技术的持续催化下，AI 医疗应用场景有望加速落地，建议关注行业投资机会。
12 月 16 日晚，蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 「蚂蚁阿福」 新版 App 发布后，下载量迅速攀升，位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位。
蚂蚁阿福月活量稳居健康管理 AI 首位，APP 下载量位列苹果应用商店第三
12 月 15 日，蚂蚁集团正式宣布旗下 AI 健康应用 「AQ」 完成品牌升级，全新命名为 「蚂蚁阿福」。「蚂蚁阿福」 目前月活跃用户已经达到 1500 万，稳居健康管理类 AI 应用首位，15 日新版 App 发布后，下载量迅速攀升，16 日位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位，显示出用户对其定位与价值的认可。
蚂蚁通过医保码和超 8 亿的医保用户，构建起覆盖支付、挂号、在线问诊、健康应用等完整的健康服务生态。通过联合上千位专家、院士，并组建千人规模的医学标注团队，持续调教底层大模型的思维，蚂蚁阿福的专业大模型在国内率先通过中国信息通信研究院医疗健康行业大模型双领域可信评估，并在 HealthBench、MedBench 等权威行业榜单中名列前茅。
政策支持+产品应用落地，共同推动 AI 医疗的场景应用
今年以来，国内 AI 医疗在政策、技术、产品及应用等方面均有持续进展，技术突破有望从单个产品走向场景全链条，应用场景从大医院下沉到基层和个体。政策端一季度的揭榜挂帅工作通知为 AI 医疗发展提供了有力支持和保障；工信部等七部门随后提出阶段性的工作目标，到 2027 年打造 100 个以上医药工业数智技术应用典型场景等；国务院、卫健委最新发布的政策强调 「场景落地优先」，重视基层医疗与慢性病管理；「安全可控底线」，从数据安全、诊疗责任、产品审核多维度设防；「产业生态共建」，鼓励政产学研用协同推进技术创新与成果转化。
AI 是医疗企业必须重视的创新方向，建议关注行业投资机会
AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。企业有望借助 AI 进一步提高产品竞争力和客户粘性，巩固行业地位和竞争优势。AI 医疗也是国内企业出海竞争的关键要素之一，在自主研发之外，并购、外部战略合作、建立数字化平台和生态圈等也是加快 AI 布局的重要途径。在国家政策和行业技术的持续催化下，AI 医疗应用场景有望加速落地，建议关注行业投资机会。
数据隐私与安全风险：AI 医疗依赖大量敏感的医疗数据，在数据收集、传输及应用过程中，存在数据泄露、隐私滥用等风险，可能引发患者信任危机和合规审查等法律问题。
技术落地及模型泛化风险：AI 医疗产品可能因实际临床数据复杂性、数据标准化难度大或技术瓶颈等因素，导致无法按计划实现预期效果，甚至在特定场景下出现误判、漏诊等问题。
政策、法律和伦理风险：AI 医疗应用高度依赖政策推动和行业监管，若政策或合规标准制定与调整进度低于预期，将直接影响产业化落地。
商业化进展和市场需求不及预期风险：由于 AI 医疗场景商业模式仍在探索，部分细分领域商业化落地速度、盈利能力、医保支付等存在较大不确定性。同时，AI 医疗的市场需求若未能按预期释放，或 C 端用户及院方客户接受度不高，将限制企业收入增长。
行业竞争快速加剧的风险：AI 医疗行业作为跨界新兴产业，国内外巨头及创业公司不断涌入，尤其开源大模型和 SaaS 平台促进行业门槛降低，导致市场竞争日益激烈。
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(原标题：中信建投：AI 健康应用蚂蚁阿福下载量攀升，继续看好 AI 医疗投资机会)
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中信建投研报称，蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 「蚂蚁阿福」 新版 App 发布后，下载量迅速攀升，位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位。今年以来，国内 AI 医疗在政策、技术、产品及应用等方面均有持续进展，技术突破有望从单个产品走向场景全链条，应用场景从大医院下沉到基层和个体。AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。在国家政策和行业技术的持续催化下，AI 医疗应用场景有望加速落地，建议关注行业投资机会。
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中信建投：AI 健康应用蚂蚁阿福下载量攀升，继续看好 AI 医疗投资机会
蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 「蚂蚁阿福」 新版 App 发布后，下载量迅速攀升，位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位。今年以来，国内 AI 医疗在政策、技术、产品及应用等方面均有持续进展，技术突破有望从单个产品走向场景全链条，应用场景从大医院下沉到基层和个体。AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。在国家政策和行业技术的持续催化下，AI 医疗应用场景有望加速落地，建议关注行业投资机会。
12 月 16 日晚，蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 「蚂蚁阿福」 新版 App 发布后，下载量迅速攀升，位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位。
蚂蚁阿福月活量稳居健康管理 AI 首位，APP 下载量位列苹果应用商店第三
12 月 15 日，蚂蚁集团正式宣布旗下 AI 健康应用 「AQ」 完成品牌升级，全新命名为 「蚂蚁阿福」。「蚂蚁阿福」 目前月活跃用户已经达到 1500 万，稳居健康管理类 AI 应用首位，15 日新版 App 发布后，下载量迅速攀升，16 日位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位，显示出用户对其定位与价值的认可。
蚂蚁通过医保码和超 8 亿的医保用户，构建起覆盖支付、挂号、在线问诊、健康应用等完整的健康服务生态。通过联合上千位专家、院士，并组建千人规模的医学标注团队，持续调教底层大模型的思维，蚂蚁阿福的专业大模型在国内率先通过中国信息通信研究院医疗健康行业大模型双领域可信评估，并在 HealthBench、MedBench 等权威行业榜单中名列前茅。
政策支持+产品应用落地，共同推动 AI 医疗的场景应用
今年以来，国内 AI 医疗在政策、技术、产品及应用等方面均有持续进展，技术突破有望从单个产品走向场景全链条，应用场景从大医院下沉到基层和个体。政策端一季度的揭榜挂帅工作通知为 AI 医疗发展提供了有力支持和保障；工信部等七部门随后提出阶段性的工作目标，到 2027 年打造 100 个以上医药工业数智技术应用典型场景等；国务院、卫健委最新发布的政策强调 「场景落地优先」，重视基层医疗与慢性病管理；「安全可控底线」，从数据安全、诊疗责任、产品审核多维度设防；「产业生态共建」，鼓励政产学研用协同推进技术创新与成果转化。
AI 是医疗企业必须重视的创新方向，建议关注行业投资机会
AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。企业有望借助 AI 进一步提高产品竞争力和客户粘性，巩固行业地位和竞争优势。AI 医疗也是国内企业出海竞争的关键要素之一，在自主研发之外，并购、外部战略合作、建立数字化平台和生态圈等也是加快 AI 布局的重要途径。在国家政策和行业技术的持续催化下，AI 医疗应用场景有望加速落地，建议关注行业投资机会。
数据隐私与安全风险：AI 医疗依赖大量敏感的医疗数据，在数据收集、传输及应用过程中，存在数据泄露、隐私滥用等风险，可能引发患者信任危机和合规审查等法律问题。
技术落地及模型泛化风险：AI 医疗产品可能因实际临床数据复杂性、数据标准化难度大或技术瓶颈等因素，导致无法按计划实现预期效果，甚至在特定场景下出现误判、漏诊等问题。
政策、法律和伦理风险：AI 医疗应用高度依赖政策推动和行业监管，若政策或合规标准制定与调整进度低于预期，将直接影响产业化落地。
商业化进展和市场需求不及预期风险：由于 AI 医疗场景商业模式仍在探索，部分细分领域商业化落地速度、盈利能力、医保支付等存在较大不确定性。同时，AI 医疗的市场需求若未能按预期释放，或 C 端用户及院方客户接受度不高，将限制企业收入增长。
行业竞争快速加剧的风险：AI 医疗行业作为跨界新兴产业，国内外巨头及创业公司不断涌入，尤其开源大模型和 SaaS 平台促进行业门槛降低，导致市场竞争日益激烈。
（文章来源：人民财讯）
(原标题：中信建投：AI 健康应用蚂蚁阿福下载量攀升，继续看好 AI 医疗投资机会)
(责任编辑：70)
【文章来源：天天财富】
中信建投研报称，蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 「蚂蚁阿福」 新版 App 发布后，下载量迅速攀升，位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位。今年以来，国内 AI 医疗在政策、技术、产品及应用等方面均有持续进展，技术突破有望从单个产品走向场景全链条，应用场景从大医院下沉到基层和个体。AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。在国家政策和行业技术的持续催化下，AI 医疗应用场景有望加速落地，建议关注行业投资机会。
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中信建投：AI 健康应用蚂蚁阿福下载量攀升，继续看好 AI 医疗投资机会
蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 「蚂蚁阿福」 新版 App 发布后，下载量迅速攀升，位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位。今年以来，国内 AI 医疗在政策、技术、产品及应用等方面均有持续进展，技术突破有望从单个产品走向场景全链条，应用场景从大医院下沉到基层和个体。AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。在国家政策和行业技术的持续催化下，AI 医疗应用场景有望加速落地，建议关注行业投资机会。
12 月 16 日晚，蚂蚁集团旗下 AI 健康应用 「蚂蚁阿福」 新版 App 发布后，下载量迅速攀升，位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位。
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12 月 15 日，蚂蚁集团正式宣布旗下 AI 健康应用 「AQ」 完成品牌升级，全新命名为 「蚂蚁阿福」。「蚂蚁阿福」 目前月活跃用户已经达到 1500 万，稳居健康管理类 AI 应用首位，15 日新版 App 发布后，下载量迅速攀升，16 日位居苹果应用商店下载总榜的第 3 位，显示出用户对其定位与价值的认可。
蚂蚁通过医保码和超 8 亿的医保用户，构建起覆盖支付、挂号、在线问诊、健康应用等完整的健康服务生态。通过联合上千位专家、院士，并组建千人规模的医学标注团队，持续调教底层大模型的思维，蚂蚁阿福的专业大模型在国内率先通过中国信息通信研究院医疗健康行业大模型双领域可信评估，并在 HealthBench、MedBench 等权威行业榜单中名列前茅。
政策支持+产品应用落地，共同推动 AI 医疗的场景应用
今年以来，国内 AI 医疗在政策、技术、产品及应用等方面均有持续进展，技术突破有望从单个产品走向场景全链条，应用场景从大医院下沉到基层和个体。政策端一季度的揭榜挂帅工作通知为 AI 医疗发展提供了有力支持和保障；工信部等七部门随后提出阶段性的工作目标，到 2027 年打造 100 个以上医药工业数智技术应用典型场景等；国务院、卫健委最新发布的政策强调 「场景落地优先」，重视基层医疗与慢性病管理；「安全可控底线」，从数据安全、诊疗责任、产品审核多维度设防；「产业生态共建」，鼓励政产学研用协同推进技术创新与成果转化。
AI 是医疗企业必须重视的创新方向，建议关注行业投资机会
AI 医疗在提升医疗器械功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。企业有望借助 AI 进一步提高产品竞争力和客户粘性，巩固行业地位和竞争优势。AI 医疗也是国内企业出海竞争的关键要素之一，在自主研发之外，并购、外部战略合作、建立数字化平台和生态圈等也是加快 AI 布局的重要途径。在国家政策和行业技术的持续催化下，AI 医疗应用场景有望加速落地，建议关注行业投资机会。
数据隐私与安全风险：AI 医疗依赖大量敏感的医疗数据，在数据收集、传输及应用过程中，存在数据泄露、隐私滥用等风险，可能引发患者信任危机和合规审查等法律问题。
技术落地及模型泛化风险：AI 医疗产品可能因实际临床数据复杂性、数据标准化难度大或技术瓶颈等因素，导致无法按计划实现预期效果，甚至在特定场景下出现误判、漏诊等问题。
政策、法律和伦理风险：AI 医疗应用高度依赖政策推动和行业监管，若政策或合规标准制定与调整进度低于预期，将直接影响产业化落地。
商业化进展和市场需求不及预期风险：由于 AI 医疗场景商业模式仍在探索，部分细分领域商业化落地速度、盈利能力、医保支付等存在较大不确定性。同时，AI 医疗的市场需求若未能按预期释放，或 C 端用户及院方客户接受度不高，将限制企业收入增长。
行业竞争快速加剧的风险：AI 医疗行业作为跨界新兴产业，国内外巨头及创业公司不断涌入，尤其开源大模型和 SaaS 平台促进行业门槛降低，导致市场竞争日益激烈。
（文章来源：人民财讯）
(原标题：中信建投：AI 健康应用蚂蚁阿福下载量攀升，继续看好 AI 医疗投资机会)
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