引言
日前，2025年《财富》中国500强榜单发布，其中也包括AI医疗领域优秀的企业。在医疗资源分布不均和患者需求日益增长的背景下，平安保险、阿里巴巴、腾讯和京东通过其健康科技平台，将人工智能技术融入医疗服务，覆盖从在线问诊到慢病管理的全链条。这些企业不仅在技术创新上领先，还通过跨行业资源整合，为中国医疗行业的数字化转型注入了新活力。本文将介绍这四家企业的创立背景、主营业务及AI医疗布局，并分析它们的共性与未来潜力。后续会更新其他AI医疗公司的故事，欢迎关注。
01.平安保险：从金融巨头到健康科技先锋
1988年，平安保险在深圳蛇口的一间小办公室里悄然起步，创始人马明哲怀揣着打造中国领先金融服务集团的梦想。最初，平安专注于保险业务，但随着中国医疗需求的激增，公司敏锐地捕捉到健康科技的潜力。2011年，平安好医生应运而生，成为中国最大的在线医疗平台之一。平安好医生利用AI技术开发了智能诊断系统，通过分析患者数据提供初步诊断建议，显著提升了诊疗效率。截至2024年，平安好医生已连接5000多家医院，服务用户超4亿人次，其AI诊断工具在慢病管理和疾病预测方面表现尤为突出。2025年，平安保险在《财富》中国500强中排名第13位，收入1586.27亿美元，利润175.96亿美元，显示出其在健康科技领域的强劲增长。
近年来，平安好医生进一步整合了AI与远程医疗服务，与地方政府和医疗机构合作，推出了“互联网+医疗”试点项目。例如，其与上海某三甲医院合作的AI辅助诊断项目，使肺结节检测的准确率提升了20%。平安的AI医疗布局不仅提升了患者体验，还通过数据驱动的健康管理服务，为保险业务创造了新的增长点。然而，数据隐私和监管合规仍是其面临的挑战。
关联企业->平安好医生（平安健康）已独立上市。
02.阿里巴巴：电商帝国的健康新篇章
1999年，杰克·马在杭州的一间公寓里创立了阿里巴巴，目标是让中小企业通过互联网触达全球市场。从淘宝到天猫，阿里巴巴迅速成长为中国电商的代名词。2014年，阿里巴巴进军健康领域，推出阿里健康，旨在整合在线药房、医疗咨询和健康管理服务。阿里健康利用阿里巴巴的庞大数据资源和AI技术，为用户提供个性化健康推荐。例如，其AI系统可以根据用户的购买记录和健康数据，推荐适合的保健品或医疗服务。2024年，阿里健康服务了超2亿用户，药品配送覆盖全国300多个城市。
阿里健康的AI医疗布局还包括疾病预测和健康风险评估。2023年，阿里健康与浙江大学医学院合作，开发了基于AI的乳腺癌早期筛查系统，准确率达85%以上。2025年，阿里巴巴在《财富》中国500强中排名第18位，收入1380.65亿美元，利润180.29亿美元。尽管阿里健康在电商和数据领域的优势显著，但其在医疗领域的品牌影响力仍需进一步提升，以与平安好医生等竞争对手抗衡。
关联企业->阿里健康已独立上市。
03.腾讯：从社交平台到医疗AI的跨界王者
1998年，马化腾和几位伙伴在深圳创立了腾讯，凭借QQ和后来的微信，腾讯成为中国社交媒体的霸主。2014年，腾讯通过投资微医（WeDoctor）进入医疗领域，致力于打造一个连接医生、患者和医院的数字医疗平台。微医利用腾讯的AI技术，开发了智能问诊和疾病诊断系统，尤其在糖尿病和心血管疾病管理方面表现突出。2016年腾讯集团推出腾讯健康，依托腾讯生态和AI技术提供智能导诊、医保支付、智慧检验等服务。
腾讯的AI医疗布局还包括与医院的深度合作。2024年，AI传染病预测模型接入多地疾控中心，通过AI优化基层医疗服务，使患者就医效率提升、误诊率显著降低。2025年，腾讯在《财富》中国500强中排名第32位，收入1198.13亿美元，利润86.85亿美元。尽管腾讯在社交和数据领域的优势为其医疗业务提供了强大支持，但其盈利模式仍需优化，以应对激烈的市场竞争。
关联企业->腾讯健康未上市。
04.京东：从物流到健康服务的AI转型
1998年，刘强东在北京中关村的一家小店面创立了京东，最初专注于线下电子产品销售。2004年，京东转型为电商禁止在线销售，迅速成长为中国第二大电商平台。2017年，京东推出京东健康，整合在线药房、医疗咨询和健康管理服务。京东健康利用AI技术优化药品供应链管理和个性化健康推荐。例如，其AI系统可以根据季节性健康趋势预测药品需求，确保库存充足。2024年，京东健康服务覆盖全国，累计用户超1.5亿。
京东健康的AI应用还包括智能健康管理工具，2023年与北京某三甲医院合作推出的AI慢病管理项目，使患者依从性提升了25%。2025年，京东在《财富》中国500强中排名第11位，收入1610.55亿美元，利润57.48亿美元。京东健康的物流优势使其在药品配送效率上领先，但其在AI医疗领域的技术深度与平安和腾讯相比仍有差距。
关联企业->京东健康已独立上市。
平安保险、阿里巴巴、腾讯和京东在2025年《财富》中国500强榜单中的AI医疗布局展现了几个共性：首先，它们均依托强大的数据和技术资源，将AI融入医疗服务，覆盖诊断、慢病管理和供应链优化；其次，这些企业通过与医院和政府的合作，快速扩大市场覆盖；最后，它们都面临数据隐私和监管合规的挑战，需要在创新与合规之间找到平衡。
从行业角度看，这些企业的成功得益于中国庞大的市场和数字化基础设施。平安保险利用金融领域的资源整合能力，阿里巴巴和京东依托电商和物流优势，腾讯则凭借社交平台的数据和用户基础，各自在AI医疗领域形成了独特竞争力。然而，AI医疗行业仍需解决盈利模式不成熟和监管不确定性等问题。未来，这些企业有望通过技术迭代和国际化布局，进一步巩固市场地位，同时需关注数据伦理和患者信任的建立，以实现可持续发展。
05.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
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06.如何学习大模型 AI ？
🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
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✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
* 大模型 AI 能干什么？
* 大模型是怎样获得「智能」的？
* 用好 AI 的核心心法
* 大模型应用业务架构
* 大模型应用技术架构
* 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
* 提示工程的意义和核心思想
* Prompt 典型构成
* 指令调优方法论
* 思维链和思维树
* Prompt 攻击和防范
* …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
* 为什么要做 RAG
* 搭建一个简单的 ChatPDF
* 检索的基础概念
* 什么是向量表示（Embeddings）
* 向量数据库与向量检索
* 基于向量检索的 RAG
* 搭建 RAG 系统的扩展知识
* 混合检索与 RAG-Fusion 简介
* 向量模型本地部署
* …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
* 为什么要做 RAG
* 什么是模型
* 什么是模型训练
* 求解器 & 损失函数简介
* 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
* 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
* Transformer结构简介
* 轻量化微调
* 实验数据集的构建
* …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
* 硬件选型
* 带你了解全球大模型
* 使用国产大模型服务
* 搭建 OpenAI 代理
* 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
* 在本地计算机运行大模型
* 大模型的私有化部署
* 基于 vLLM 部署大模型
* 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
* 部署一套开源 LLM 项目
* 内容安全
* 互联网信息服务算法备案
* …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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