明珠国际埋头干大事，京东健康的AI引擎渐入佳境

2026年的AI医疗领域，单纯的模型参数、评测跑分、Agent Skills都已不那么“上头”，实实在在的落地交付和跑通商业化才更得人心。

依托强大的电商供应链，为数亿用户提供医药健康服务的京东健康正属于后者——没有独立的AI应用，似乎也从未铺天盖地的打广告抢夺声量，但AI能力却在平台生态里无处不在，它早已融入医检诊药全链条，既让C端大众用户享受到更高效的服务，也让医生和医院合作伙伴的效能提升触手可及。

这一务实打法，已经在业内树立起独具一格的标杆。

2026年世界人工智能大会（WAIC）期间举行的“AI+医健产业可持续创新论坛”上，京东健康成功入选由第一财经、健闻咨询和上海现代服务业联合会医疗服务专业委员会共同发起的“2026医健可持续创新卓越伙伴”，位居“医健+AI创新卓越伙伴”前列。

京东健康入选“2026医健可持续创新卓越伙伴”

获得业界首肯的同时，京东健康还在本届WAIC公布了好几件正在埋头干的大事：联合上海人工智能实验室共建MedBench v5.0行业评测基准，升级京医千询大模型核心推理引擎JoyAI-MedCode，开发面向医生的AI Agent工作台MedWork。

从构建医疗AI的能力标尺，到探索可信推理和规模化交付，一切都指向同一个目标，让AI在广泛而具体的需求场景里稳定、丝滑且安全地运转。正如京东健康CEO曹冬此前对媒体所言，医疗AI不是概念和炫技，京东健康做AI要回归三个核心：给医护减负、提高诊疗质量、改善患者体验。

而就在此前不久，京东健康的一场AI减重主题活动，上线3天报名人数就突破300万，京东健康App登顶苹果App Store免费总榜并至今连续霸榜一周。

出乎意料的活动效果，不经意间透出强烈的信号，京东健康或将不止是“国民级”在线问诊购药平台，还有成为“国民级”健康管理平台的潜质，而这也正对应了其成为“国民首席健康管家”的使命。

站在这个角度看，嵌入京东健康业务底层的AI引擎，不仅要加大马力，更需要可靠、可信。

做“能干活”的医疗AI

京东健康早就不缺能赚钱的在线医疗健康业务，因此，做AI的战略定位，从一开始就有别于那些试图以AI为支点，撬起新的商业版图和资本故事的大厂或独角兽。

AI作为连接软硬件、服务与用户的“基础设施”，这是行业通用的故事模版，对京东健康而言，连接已经存在于物理世界，AI要做的，是给医药供应链提速提效，增强韧性。

在京东健康，AI从一开始就要“能干活”，并且是此前医健行业干不成的重活。大模型只会考试、跑分，显然是不够的。

“刷榜不是很难的事情，”京东健康智能算法负责人刘思远在2026“AI+医健产业可持续创新论坛”上表示，“真正把医疗AI交付到用户手里，解决人民群众日益高涨的对医疗品质的追求和高质量医疗服务供给稀缺的不可能三角”，需要解答三个问题：AI好不好，推理是否可信，能否稳定、经济地规模化交付？

针对这些问题，京东健康正在给出解决方案。

如前所述，一是与上海人工智能实验室联合共建MedBench v5.0行业评测基准， MedBench v5.0覆盖了循证评测、多模态线上问诊、3D影像评测三大方向，其中MedRealIMM多模态真实场景评测集和Med3DVQA三维影像评测集均填补了行业空白。此举意在推动医疗AI从“各自为战”走向“行业共评”，为医疗AI的监管审批、支付落地与公众信任建立客观依据——这也是医疗AI在更广泛的场景里上岗干活的必要前提。

图片来自MedBench

二是致力于破除大模型的“黑箱”，从自然语言推理迈向“代码可验证推理”。其最新升级的JoyAI-MedCode v2.0引擎，便是以“指南即代码”为核心，将NCCN、CSCO等权威指南编译为可执行决策代码，诊疗建议由代码运行生成，简而言之，不是证据可追溯的结果透明，而是严格执行逻辑推理的流程透明。刘思远解释，有的循证模型可能会强行给出结果，并根据结果反向找证据，代码化推理则杜绝了这种可能，“推理到哪一步卡住了就老实卡住”，以此确保疾病诊断符合临床路径，让医生敢用、敢信。

三是探索医疗AI的规模化交付落地，真正做到给医生群体“减负”。据介绍，京东健康正在内测的医生工作台MedWork，便是定位于“医生的Codex或WorkBuddy”，支持云端、桌面及院端私有化部署，依托Agent OS实现百毫秒起停、内存控在10兆以内，高效赋能医生科研写作、询证支持、辅助诊断、AI-MDT多学科会诊等多场景长程任务。

事实上，京东健康的上述举措，核心思路与当前行业内对医疗AI发展的主流观点高度一致。从国内院士级专家到硅谷大佬都认为，医疗AI继续扩大参数规模，边际收益已经接近于零，适配医患需求，嵌入临床诊疗工作流，解决真问题，才是众望所归——C端需要更优质的医疗资源、更好的服务，D端需要更趁手的工具，B端/H端需要提质增效，这些方面，都在京东健康的服务生态之内，并且实现了AI能力全覆盖。

全场景落地，解决真痛点，创造真效益

过去一年，京东健康依托自研“京医千询”大模型，持续在C端、D端、H端和B端产业上下游推进AI规模化落地。核心主线就是锚定真实需求场景，以“AI+供应链+专业服务”破解具体痛点，让AI“办实事”，转化为实际效益。

在C端，用户最核心的痛点在于健康服务割裂、慢病管理依从性低，以及居家养老的安全与孤独，等等。2026年4月，京东健康升级AI医生智能体集群，打通京东APP、健康APP与微信小程序三端生态，AI医生“大为”深度融合“医检诊药”闭环，覆盖超千种病症，2026年一季度服务用户已超2025年全年，“618”期间用户数同比增长超过4倍，满意率超过98%。

此外，京东健康还重点推进“AI+医疗器械”战略，比如依托京东附身智能平台JoyInside和京医千询大模型的邦邦车AI轮椅，可实现智能语音交互与控制、电子围栏和用药提醒。京东健康计划和医疗器械品牌伙伴，在未来一年接入百万台设备，依托HomeCare服务体系，将传统器械升级为适配老年群体居家护理需求的主动关怀伙伴。

对京东健康而言，这些渗入消费者健康管理“毛细血管”的AI能力，并非“锦上添花”。在2026年3月的全年业绩电话会上，京东健康管理层透露：AI导购的转化率已超过真人。这意味着增长驱动力的结构性改变，AI开始为京东健康换档提速了。

在D端，医生群体是医检诊药服务链条的核心枢纽。针对医生长期受困于文献检索、病历书写与科研压力等实际痛点，2026年1月，京东健康发布免费循证支持工具“知医”，整合4000万医学文献、4万临床指南及3万药品说明书，由近400名顶尖专家把关，设立Medscope循证体系；6月，“知医”继续接入中国抗癌协会CACA指南覆盖的29个癌种，升级支持图片PDF解析与动态证据定位，可让医生一键获取结构化结论。

加上正在内测开发的MedWork，从医学知识到临床工作流，京东健康逐步构建起服务医生群体的全场景工具链，为医生减负提效的同时，也进一步增强了平台服务生态的稳定性。

在H端，营养、药事等资源错配与院外断层，一直是医院的痛点。京东健康的“AI+供应链”模式，为之提供了可行的解决方案。在与温医大附一院共建临床营养服务的落地实践中，通过大模型自动筛查、生成方案，京东供应链将特医食品直送居家，实现风险筛查率接近100%，全院风险检出率达35%，营养师效率提升50%。在院内未获妥善营养补充的患者，开始能在术前术后获得更好的健康支持；营收承压的医院，也在合规框架下找到兼具公益性导向和经营效益的平衡点，营养科也从原来的成本科室，一跃成为“效益科室”；而对于京东健康，这堪称AI进院落地跑通商业化的里程碑式进展，且难以复制。

B端也是一片广阔天地。过去，品牌与厂商的痛点是智能化路径与供应链协同。京东健康以“AI+供应链”切入，迄今为止，已与鱼跃、可孚、欧姆龙、雅培等国内外头部器械品牌达成合作，通过开放的JoyInside平台，连接血压、血糖、呼吸、心电等器械，形成“AI+硬件+专业服务”闭环，消费者可以足不出户获得一体化、个性化居家慢病管理服务，器械厂商可从单纯售卖硬件升级为软硬件+健康服务的高价值模式，京东健康则进一步深化服务场景，带来主营业务增量的同时，构建起比单纯医药零售更具韧性的差异化生态壁垒。

这几乎是业内唯一覆盖全场景、全链条，且都跑通模式形成闭环的AI医疗版图。

顶层免费工具，获取用户和建立心智；中层增值服务，衔接医院和药械企业；底层是医药供应链——三层漏斗，构成完整的AI价值转化逻辑。并且，“三端联动”的飞轮效应正在形成，临床路径、真实世界数据，反哺模型优化，用户行为洞察则使医药服务推荐更为精准，这是任何纯技术公司或纯电商公司或纯医疗公司都难以短期复制的。

比起讲一个用技术“颠覆医疗”的故事，这套“笨重”的打法或许更艰难，但胜在稳扎稳打，底盘坚实。当AI引擎渐入佳境，一切皆有可能。

健闻咨询：临川

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