文 / 陈龙研习社创始人 陈龙

当全国最多的人工智能企业、最多的三级医院、最完整的医药产业链集聚北京，一场以“需求牵引、场景驱动”为核心的“人工智能+医药健康”创新浪潮正在首都加速兴起。

12月30日，北京市卫生健康委召开医疗健康人工智能政策发布媒体沟通会，正式发布《北京市支持医疗健康领域人工智能应用发展行动计划（2026-2027年）》（以下简称《行动计划》）和《北京市医疗健康领域支持人工智能产业创新发展若干措施（2026-2027年）》（以下简称《若干措施》）。两份文件以行业应用需求为牵引，旨在推进人工智能技术与医疗健康行业深度融合，助力前沿技术突破和行业产业双向赋能发展。

作为长期深耕大健康产业整合的观察者，陈龙研习社从这两份政策文件中捕捉到一个清晰的信号：北京正以“场景开放、数据赋能、医企协同、创新治理”为核心，构建起全国最具竞争力的“人工智能+医药健康”产业生态体系。 这不仅是对国家“人工智能+”行动的落地实践，更是北京建设国际科技创新中心的关键一招。

一、北京凭什么领跑“人工智能+医药健康”？

北京在医疗人工智能发展上具备得天独厚的优势，这些优势构成了政策出台的底层逻辑：

AI产业高地：北京汇聚了全国最多的人工智能企业和人才，人工智能产业链完整，大模型产品登记备案占全国总数近一半。

医疗资源富集：北京拥有全国最多的三级医院和国家医学中心，三甲医院数量位居全国第一。13类国家医学中心中有12类在北京，涉及病种多、专科化程度高、诊疗手段丰富，汇集了多种专病数据库。

医药产业发达：去年8家全球排名前列的制药企业将研发中心落户亦庄Biopark，今年还将持续汇聚国内外知名药企。北京正逐渐发展为人工智能和生物医药科技创新重地。

基地资源先发：今年5月，全国首批国家人工智能中试应用基地落户北京，聚焦精准诊疗及生物医药制造方向。

综合考虑医疗资源、科研资源、人才储备、政策支持、产业链完善程度和国际合作机会等要素，北京在全球范围内脱颖而出，已成为推动全球人工智能创新前行的重要力量。

陈龙研习社洞察： 这与我们此前关注的江苏“人工智能+医疗健康”创新热土形成南北呼应。如果说江苏的优势在于“全要素创新生态”，那么北京的优势则在于“顶级资源的高度集聚”——全国最多的大模型企业 + 全国最多的三甲医院 + 全球顶尖药企研发中心，三者形成的乘数效应，是任何城市难以复制的。

二、《行动计划》：以行业应用需求为牵引，推动AI全流程赋能

《行动计划》以行业应用需求为牵引，聚焦医疗健康领域主要矛盾和优先重点，充分释放人工智能与医疗健康融合发展的创新潜能，在疾病防、筛、管、救、治、康全流程得到广泛应用。

工作原则：加强顶层设计、分步实施；需求导向、赋能行业；示范引领、逐步推广；包容审慎、遵循伦理。

三大维度、16项重点任务：

维度一：聚焦核心场景应用

• 聚焦辅助临床诊疗、基层卫生和健康管理的核心场景，鼓励医疗机构与优质AI企业开展应用研发合作，培育并遴选成熟产品，推广至全市相关医疗机构

• 构建人工智能技术驱动的药械研发新范式，依托电子病历共享应用系统和AI产品赋能药企

维度二：进一步拓宽应用场景

• 拓宽赋能公共卫生管理、医疗机构智能管理、行业智能监管以及面向公众的智能服务

• 鼓励医疗机构开展诊前、诊中、诊后全流程智能化服务

维度三：加大支撑保障力度

• 建设医疗专属的千卡算力集群

• 在市卫生健康委官网开设专题栏目，实现供需双方精准对接

• 打造医疗人工智能产品测评、推广、监测、评价机制

• 对应用场景开放多、推广范围大、示范引领强、人才培育好的医疗机构给予绩效考核加分

• 开展医疗健康人工智能专题活动，加强国际合作交流

安全与伦理底线：

• 推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设

• 健全人工智能技术监测、风险预警、应急响应体系

• 禁止将人工智能完全替代医务人员的专业判断

陈龙研习社洞察： 《行动计划》最值得关注的是“需求牵引”的定位——不是“技术有什么，就推什么”，而是“临床需要什么，就研发什么”。这种“由临床出题、由AI答题”的模式，正是解决“AI医疗落地难”的关键。 同时，“禁止AI完全替代医生”的底线设定，与人民日报关于“AI医疗边界”的探讨一脉相承。

三、《若干措施》：打造“需求精准对接、数据高效流通、技术快速转化”的产业支撑体系

《若干措施》以带动产业发展为目标，打造医疗人工智能产品的全流程研发应用模式，助力人工智能医疗健康前沿技术突破和行业产业双向赋能发展。到2027年，在医疗健康领域建成“需求精准对接、数据高效流通、技术快速转化、生态协同发展”的人工智能产业支撑体系。

工作原则：需求牵引、场景驱动；数据赋能、安全可控；医企协同、生态共建；创新治理、包容审慎。

四大维度、15项重点任务：

维度一：聚焦临床需求，构建开放场景体系

• 建立线上线下多元化供需对接机制

• 开放试点应用场景，形成“由点及面、上下联动”的应用体系

维度二：强化数据治理，释放数据要素价值

• 完善数据基础设施，制定数据标准规范

• 通过可信数据空间，建设多模态、多病种数据集

维度三：优化科技服务，加速成果转化落地

• 构建全链条科技服务体系，打通“研发-验证-转化-推广”关键环节

• 提供数据标注服务、测评验证服务和成果转化服务

维度四：完善行业机制，构建可持续发展生态

• 强化政策保障，凝聚发展合力，形成共创协同生态

• 完善激励支持政策，创新支付与定价机制

政策保障：

• 争取多渠道资金支持，形成多元化资金投入机制

• 探索“监管沙盒”机制，确保产业安全有序发展

陈龙研习社洞察： 《若干措施》的核心突破在于“场景开放”与“数据治理”的双轮驱动。没有高质量的数据，AI就是空中楼阁；没有真实的临床场景，AI就是纸上谈兵。 北京同时在这两个维度发力，为AI医疗产品的“研发-验证-转化-推广”提供了完整的闭环路径。特别是“监管沙盒”机制，为创新企业提供了“试错空间”，这在全球范围内都是领先的治理探索。

四、陈龙研习社的深度洞察：北京模式的三大示范价值

从《行动计划》和《若干措施》的发布，我们提炼出北京“人工智能+医药健康”创新发展模式对全国的三重示范价值：

1. 资源集聚的“乘数效应”示范

北京拥有全国最多的AI企业、最多的三甲医院、全球顶尖的药企研发中心。政策的核心不是“另起炉灶”，而是“促进融合”——让AI企业走进医院，让医院数据赋能药企，让药企需求牵引研发。这种“存量资源的高效配置”，比“增量资源的盲目投入”更具可持续性。

2. 需求牵引的“场景驱动”示范

政策明确将“辅助临床诊疗、基层卫生、健康管理”作为核心场景，而非“泛泛的AI应用”。这避免了“为了AI而AI”的跟风投入，确保每一项技术落地都指向真实的临床痛点。这与我们此前关注的“江苏专病垂类大模型”“湖北高价值专利转化中心”逻辑一致——场景越具体，价值越清晰。

3. 安全可控的“治理创新”示范

“禁止AI完全替代医生”“探索监管沙盒”“建立伦理审查制度”——北京在鼓励创新的同时，划定了清晰的安全与伦理红线。这种“包容审慎”的治理思路，为全国AI医疗监管提供了可借鉴的范式。

技术与医疗的融合，不是“谁替代谁”，而是“谁在什么场景下发挥什么作用”。 北京的政策，正是对这一命题的系统回答。

五、结语：北京，正在成为全球“人工智能+医药健康”的创新策源地

从全国最多的大模型备案，到全国最多的三甲医院；从全球药企研发中心的集聚，到国家人工智能中试应用基地的落地——北京已经具备了“人工智能+医药健康”从“跟跑”到“领跑”的所有要素。

《行动计划》和《若干措施》的发布，标志着北京从“要素集聚”迈向“系统赋能”的新阶段。当临床需求、数据资源、AI技术、产业资本、政策支持在同一个城市形成闭环，我们有望看到：全球领先的AI医疗产品从这里诞生，重塑诊疗范式的创新应用从这里扩散，惠及全民的健康服务从这里启航。

作为长期关注大健康产业整合的实践者，陈龙研习社将持续关注北京“人工智能+医药健康”的落地进展。我们相信，当政策红利转化为创新动力，当“北京样板”辐射全国、影响世界，“健康中国”的智慧图景将更加清晰。

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