蚂蚁阿福，开辟AI新战场

撰文 | 吴坤谚

编辑 | 吴先之

春节那波密集的营销攻势，算是让蚂蚁阿福在用户增长上抢占了先手。热闹过后，战场的重心开始转移——阿福正密集地向服务能力要增量。

早在今年2月前后，蚂蚁便联合阿里公益，推动基层村医培训，学习使用阿福来辅助了解患者病情。到了3月，阿福宣布与美年健康达成合作，将触角伸向了长期健康管理领域。4月的动作更大，阿福发布了“智慧医疗AI一体化方案”，将触手伸向医疗机构深处。这个方案包含面向患者的“云陪诊”全流程陪伴，以及面向医护的“AI医生助手”四大模块。

从村医工作站，到体检中心，再到医院导诊台，阿福正沿着医疗健康链条不断向内渗透。这一系列动作清晰地表明，阿福已不满足于轻量级的健康咨询，而是试图“包办”用户全周期的健康需求。

去年末，蚂蚁健康事业群总裁张俊杰为阿福定下了“个性化、专业化、自动化”三个迭代方向。在AI让千人千面的健康管理成为可能的今天，前两者相对直观。而“自动化”这三个字，则指向了一个比单纯提升服务能力更深层的命题。

从字面看，自动化意味着技术响应效率的提升；但从业务本质来看，它瞄准的是用户健康需求与实际行动之间的“摩擦”。

举个例子：大多数人都知道体检很重要，但从产生念头到最终完成，中间隔着预约、报告解读、复诊导引等多个环节。每多出一个步骤，就多出一分心理上的阻力，最终可能导致整个行动计划“流产”。

技术本身无法直接弥合这种行为的断裂，而这恰恰是阿福眼下试图破解的核心难题，也是它为何开始慢慢变“重”的逻辑起点。

老配方装进新入口

从模式上看，阿福这款产品希望通过生成式AI，重新组织用户那些零散的健康需求。与业内通常认定的低频“医疗”行为不同，阿福从一开始瞄准的，就是覆盖用户全生命周期的健康管理。

健康需求，并不总是直接通向医院。在AI时代之前，人们的处理方式相当碎片化：有人托亲戚朋友打听，有人去传统搜索引擎里拼凑关键词，还有人翻遍内容社区，试图从他人的经验叙述中找到参考。

蚂蚁CEO韩歆毅在访谈中，将这类需求概括为介于严肃医院和日常生活之间的“中间地带”。

搜索能提供信息，却给不了判断；内容社区能分享经验，却往往混杂着个人体质差异和情绪表达。关键在于，在用户意识到问题严重到必须就医之前，他们正是通过这些极为割裂的方式，来处理自己的健康疑虑。

这个过程不仅信息质量参差不齐，每一步都在消耗用户的决心和耐心。而阿福通过生成式AI提供的个性化健康咨询，正试图将这些散落的需求串联、组织起来，完成对旧有路径的替换与升级。

最新数据显示，阿福目前的总用户量已破亿，月活达到3000万。

技术层面，阿福主要依靠医疗垂类知识库的RAG（检索增强生成）技术来引导用户完成健康咨询。通常，基于RAG的对话产品会识别用户意图，并在回答中给出可点选的候选项，以帮助AI更快理解用户。阿福的不同之处在于，它格外注重交互环节的设计与意图引导。

例如，阿福的回答会以MarkDown格式，按照医学思考路径，分“院士解读”、“医学文献”等模块化呈现，专有名词还支持二次点击查阅。其“AI医生分身”会绑定真实专家，用其title和所属机构来建立用户的信任预期。

更重要的是，面对缺乏医学知识的普通用户，阿福需要持续引导追问，补充关键信息。比如一个简单的“感冒”症状，需要通过鼻涕清浊、咳嗽干湿、是否发热等细节，逐步缩小判断范围。用户无需一次性组织好所有描述，而是在对话中自然完成信息补全。

除了产品本身的设计，在组织零散需求、推广技术普惠方面，蚂蚁可谓驾轻就熟。不妨回顾一下2017年“收钱码”的推出：彼时支付宝刚经历微信支付的冲击与口碑的回撤，在支付正面战场处于守势。蚂蚁迅速成立线下支付事业部，倾集团之力，与大量ISV服务商一起，进行了高密度的线下渗透。

地推扫街、物料铺设、补贴激励之外，蚂蚁与服务商们还针对“免费”、“到账快”等具体利益点，对下沉市场商户进行反复教育。那枚小小的二维码背后，连接的其实是蚂蚁金服一系列小微金融信贷服务。

面对AI健康这场“必赢之战”，蚂蚁的策略如出一辙：组织调整先行。去年11月7日，原“数字医疗健康事业部”升级为“数字医疗健康事业群”。随后便是全方位的营销与心智渗透，春节前后的补贴、广告和线下地推即是明证。

默认关系与服务交付

需求的组织为阿福解决了用户基础的问题。若以张俊杰提出的“三化”方向审视，将“自动化”置于“专业化”与“个性化”之后，恰恰折射出蚂蚁对平台演进的阶段性规划。

个性化用于建立用户关系，专业化用于夯实信任基础，最后才是用自动化来弥合行为的断裂。

任何用户行为的发生，都取决于“动力”与“阻力”的博弈。健康管理之所以需要自动化，是因为其阻力（如繁琐的医疗环节、需要坚持的运动健身）是即时且具体的，而动力（保持健康）却是延迟而抽象的。

人类大脑天生为即时满足而设计，面对延迟回报时，默认选项往往是拖延。阿福的自动化，本质上是要把健康的长期行为“植入”给用户，更强调与用户建立一种长期的“默认关系”。一个是“按需索取”，一个是“默认陪伴”，这或许是阿福与通用AI产品的根本区别。

从AI能力迭代的角度看，阿福不仅需要持续获得用户反馈，更需要更完整的行为样本与健康数据。如今的推理大模型，已基本具备对单次上传健康数据的解释能力，但它们的逻辑往往停留在“你问我答”的层面。阿福的重点，在于寻找能够持续获取数据、并将其沉淀为能力的手段。没有足够的上下文沉淀，AI对用户的理解就只能停留在单次对话中，更遑论做出合理的长期建议。

由此，阿福的自动化大致有两个发力方向。

产品层面，阿福需要培养与用户的日常默认关系。为此，它在健康咨询的基础上，增加了提醒、目标设定、家人健康档案等功能，试图将一次性的健康疑问，延展成持续性的产品关系。如果用户只在身体明显不适时才打开阿福，那么它很难积累足够的行为样本，也无法真正融入用户的健康管理日常。

蚂蚁渴望将这款产品从一个冰冷的AI工具，转变为一个有温度的陪伴式角色。产品从“AQ”更名为更具亲和力的“阿福”、推出长辈模式、加速智能硬件生态扩张，都是这一意图的外化体现。

然而，阿福可以即时解答健康疑问，却无法完成即时的服务交付。这正是它当前面临的挑战。

在这一层面，阿福正从“信息入口”向“服务入口”进化。除了基础的AI健康咨询，阿福还连接了超过30万真人医生和5000家医院的挂号跳转服务。

AI抹平了部分信息差，但后端医疗资源的专科化、碎片化、地域化壁垒依然厚重。即便在蚂蚁收购好大夫之后，阿福后端能连接的真人医生约30万，面对上亿量级的用户池，供给缺口依然显而易见。

自动化的深度，直接决定了阿福平台化的难度。如果说“入口”考验的是产品设计和旧能力的底蕴，那么“平台化”考验的，则是蚂蚁能否在高度专业、资源稀缺且强监管的医疗行业里，持续推进后端资源的整合与协同。阿福的终极目标，是让用户一切与健康相关的行为，都能在阿福App内一站式完成。

这也解释了，为何在春节取得阶段性用户胜利后，阿福没有停留在C端趁热打铁，而是转身开始补课。

值得一提的是，除了外部生态扩张，蚂蚁既有的禀赋也为阿福的自动化提供了部分服务交付能力。据了解，用户在阿福App内已经可以实现“医保直付”与“商保直赔”。用户在阿福内完成问诊、购药或就医后，系统可自动触发医保结算和商业保险理赔，无需再手动提交单据、等待审核或垫付资金。

离用户越近的产品，越有机会成为入口。但入口并不等同于最终的胜利，很多时候，它更像一个极其消耗资源的“甜蜜陷阱”。

1亿用户和3000万月活，证明了“中间地带”的健康需求真实存在。但需求被验证之后，蚂蚁必须回头补上更重的课。只有为阿福的自动化寻找到更坚实的资源支点，它所组织起来的这个入口，才不至于沦为空中楼阁。

AI健康的大道小路

有业内人士指出，AI健康领域最早的爆款，很可能会集中在细分场景，比如某个专科的专病管理。这既符合医疗资源供给的固有形态，也契合当前推理时代下，出于多种因素（如数据安全、专业性）而成为主流的专家小参数模型技术范式。

在他看来，摆在当下AI健康玩家面前的路，主要有两条。

更快的一条路，是选择几个特定病种，不断通过医患数据强化学习，做出符合医疗机构端交付标准的专家模型产品。例如，钉钉联合壹生检康推出的“豆蔻医生超级助理”聚焦妇产科，上线10天内便有超300家医疗机构主动开通；百川智能的“百小应”专攻循证医疗，通过API将六源循证推理能力标准化输出，直接嵌入医院工作流。

这类产品切口窄、临床价值明确、商业路径清晰，可以说是每一步都踩在了实地上。而阿福选择的，显然是另一条更慢、也更重的路。

打个比方，专病路径像“打井”，切口窄、突破深，需要一个萝卜一个坑地拓宽能力；而平台路径像“修路”，需要自己一点点清理障碍，站到更上游的位置，直面医疗资源供给不均衡的根本性问题。

最直观的影响，是专病AI产品的商业化速度，开始与阿福形成“时差”。张俊杰多次强调，阿福的问答结果中没有任何广告推荐，不受商业因素干扰。这种克制在建立用户信任的同时，也意味着阿福必须依赖集团更长期的投入，而无法像专病产品那样快速实现自我造血。

另一重挤压，则来自同样在快速AI化的传统互联网医疗巨头。

以京东健康为例，其在过去数年已经建立了相对完整的“医+检+诊+药”服务闭环。今年以来，京东健康一边升级AI医生智能体集群，强调长期记忆、主动管理和体检报告后的闭环方案；另一边则持续整合自营药房和即时配送等既有履约能力，试图把AI健康管家与线下服务捆得更紧。

同样具备强大履约网络优势的还有美团。4月14日，美团发布了家庭健康管理产品“小团健康助手”，提供与阿福相似的AI健康咨询与健康档案管理等功能。凭借庞大的本地生活服务网络为支撑，美团AI健康与线下的结合，有希望拓展到药店、医美等更广泛的机构。

类似这般已被市场验证的医疗服务能力，正是阿福自春节后密集布局与合作的对象。在高强度的资源需求下，蚂蚁为阿福所提供的腾挪与支撑空间，也需要持续加强。

回顾历史，“赤脚医生”下乡曾帮助新中国度过了建国初期医疗资源严重不均的阶段。假如说AI是桥接医疗健康供需的新媒介，那么蚂蚁阿福的渗透，就绝不能止步于C端用户。

医疗健康领域真正最难、最重、也最慢的那一部分，阿福还在路上。

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