超前布局协和10年，这家国产AI「三冠王」终于藏不住了

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文章摘要

医疗AI正从工具蜕变为临床协助者，云知声的山海·知医大模型5.0在权威医疗评测MedBench4.0中斩获大语言模型、多模态模型和智能体评测「三冠王」。这一成就标志着AI在医疗领域的应用进入新阶段，不仅重新定义行业天花板，更推动AI走向严肃临床。尽管通用大模型在医疗场景中面临幻觉频出、缺乏临床验证等问题，医疗领域对专家级大模型的需求日益凸显。云知声通过13年深耕，构建了兼具专业性与实用性的解决方案，试图打破医患之间的信任壁垒。

全球医疗AI发展迅速，但现实与理想之间仍存在显著差距。调查显示，尽管22%的医疗机构已部署特定领域AI工具，但用户对AI建议的信任度仅为三分之一。技术层面的挑战包括诊疗路径的多元性、数据稀缺性以及临床工作流的复杂性。医疗数据分散、标准不一，且标注成本极高，导致难以形成自增强的数据闭环。此外，许多医疗AI产品未能融入医生实际工作流，仅将其视为「搜索用户」而非「任务执行者」。山海·知医大模型5.0的推出，旨在解决这些痛点，通过全栈能力融合、高阶推理进化、多模态深度赋能和专业能力提升，成为可靠的「临床协作者」。

山海·知医大模型5.0的核心突破在于其「双核引擎」架构与任务型强化学习策略。该模型采用医学文本与多模态结合的架构，实现了文本处理、智能体协同和影像分析的深度融合。其数据体系分为三层：底层为医学知识图谱，中层为权威医学文本，上层为真实临床任务数据。通过任务级强化学习，模型能够从医生操作中学习奖励信号，优化输出。此外，模型内化了智能体能力，将工具调用与规划直接嵌入参数中，提升了稳定性和效率。在慢病管理等场景中，模型还采用选择性记忆机制，优先保留高价值信息。

云知声的技术落地已取得显著成效，覆盖全国近40%的百强三甲医院。例如，北京友谊医院的门诊病历生成系统采纳率接近90%。弗若斯特沙利文数据显示，云知声在中国医疗服务AI市场中排名第四，电子病历细分市场稳居前三。未来，山海·知医大模型还将扩展至语音模态、医学科研及生物医学建模领域。云知声的商业模式从医院延伸至区域平台、医保和商业保险，试图将AI医疗从项目交付转变为系统供给。随着国家政策推动基层诊疗智能辅助的广泛应用，云知声的持续创新或将为AI医疗的普惠化奠定基础。