火热AI竞赛京东健康跳出参数比拼，高质量数据撑起B端破局核心

云币网 2025年09月29日 16:47 1 Connor

本报（chinatimes.net.cn）记者卢晓北京报道

“在我们长期投入AI能力建设的过程中，实践证明，医疗AI的价值，绝不是单纯技术参数的比拼，而是要融入临床场景、解决实际问题。”9月25日，京东健康CEO金恩林在京东全球科技探索者大会（下称“JDD大会”）期间对《华夏时报》等媒体记者这样说道。

当天，京东健康宣布京医千询医疗大模型2.0版本升级，并推出全新的“AI医院1.0”。在这背后，随着全球AI热潮掀起，AI正在重构各个产业的供应链，大模型与产业间的深度融合也正加速落地，而高质量数据则成为这场融合的关键。

AI加速落地健康产业

不同于大模型在C端市场的应用多聚焦于泛娱乐化以引流，在B端市场，大模型的应用天然要求精准、高效，健康产业尤其如此。

据《华夏时报》记者了解，京医千询大模型于2023年上线，今年2月对外全面开源，6月升级至2.0版本。据京东方面介绍，京医千询2.0实现了对文本、影像、检验报告等多模态医学数据的深度融合解析，是行业首个能看懂医学报告、听懂病情描述的医疗大模型，也是行业首个可信推理模型。京东健康探索研究院相关负责人还表示，京医千询的核心目标是通过技术渐进式逼近人类医生的临床认知边界。

此外，在大模型的应用层面，京东健康AI医院1.0也在9月25日正式上线，汇聚包含模拟医生、药师、营养师等多专业角色智能体，以及模拟行业专家个体诊疗经验的超千个专家医生智能体，为用户提供从导诊到问诊、从检查到买药等全流程服务。

京东健康在互联网科技企业中较早布局AI技术。

据金恩林介绍，早在2018年开展互联网医院业务时，京东健康就在业内率先推出了AI分诊、AI审方等应用；在2023年发布自研医疗大模型京医千询后，其还陆续推出康康、AI京医、京东卓医等面向用户、医生、医院的一系列AI产品。

“截至目前，我们已经上线超过一千位来自全国三甲医院的专家医生智能体；我们的‘AI京医’系列产品，推出了10多类专业服务角色智能体，从今年1月上线以来，已经在京东平台累计服务超过1.5亿用户；而面向医院全场景的大模型产品‘京东卓医’，也已在全国多家三甲医院合作落地。”金恩林说。

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此外，据记者了解，京东健康当日还发布了“AI普惠医疗加速计划”，计划面向全国社区医生和基层医疗机构，提供AI智能体量身定制的建设方案，邀请有意向的社区或家庭医生入驻京东医生平台，为其打造专属数字分身。

公开资料显示，京东健康2019年从京东集团拆分独立运营，2020年12月登陆港股。今年上半年，京东健康总收入353亿元，同比增长24.5%；非国际财务报告准则指标下（Non-IFRS）净利润为35.7亿元，同比增长35%，截至今年6月末，京东健康过去12个月的年度活跃用户数量突破2亿。9月26日，京东健康股价收于64.5港元，总市值约2065亿港元。

数据质量成关键

京东健康的AI进展，是近年来大模型在各个垂直产业快速落地的缩影。

以京东为例，除了健康领域，其JoyAI大模型（原言犀大模型）在物流、工业、电商等产业场景也都有深度应用相继落地。京东方面还告诉记者，其将面向大模型、具身智能企业的模型训练及应用测试需求，逐步开放各类产业场景及供应链数据，包括仓储、分拣、配送等物流场景，药品管理、在线问诊等健康场景。

据京东方面介绍，JoyAI大模型目前涵盖从3B到750B的全尺寸模型，其中，JoyAI 750B大模型在推理数据集Rbench上取得英文评测国内第一名，中英文评测国内第二名，全榜综合第六名。

在大模型的推理过程中，数据是至关重要的燃料。

京东集团高级副总裁、京东探索研究院副院长何晓冬在接受采访时就对《华夏时报》等媒体记者表示：“为了强化模型的智能，我们需要给它通用的互联网数据，但当你希望造出比人类更聪明的智能体时，就需要给它更聪明的数据，数据本身就是一个前沿方向，需要很多高等级的推理。”

不过需要提及的是，有业内人士在跟本报记者交流时认为，在大模型与产业融合的过程中，B端数据的碎片化、高隐私性与强行业壁垒尤为突出，这也导致高质量、规模化的标注数据获取成本高昂，因此健康、机器人等产业目前还在使用合成数据、仿真数据来解决问题。他认为，如何提升数据的质量与真实性，是大模型能否真正应用于产业市场的关键。

对于大模型在B端市场集体面对的数据质量难题，何晓冬表示，京东在数据质量严选上进行了一系列工作：“我说的数据并不是无中生有造出来，而是有输入和输出，但中间的过程缺失了，这里面能不能推理出来，会有人进一步简单标注，使得数据的质量得到一定的保证。同时我们也希望通过各类测试的方式覆盖到那些比较稀少的Case。”

他进一步向《华夏时报》等媒体记者举例，目前健康领域很多数据是有输入和输出的，比如体检拍的片子是输入，输出的内容可能是最后的治疗方案，但中间有一些推理过程可能不全，也可能遗漏，怎样通过算法补全，形成一个完整的长推理链的数据，最后通过这种方式训练模型更加智能，“我个人认为思考和推理的过程是无处不在的。”

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