博鳌论坛工程院外籍院士-张亚勤 | 健康中国·大健康医药产业理论体系

2026年3月25日，海南博鳌“‘AI+’：数智赋能产业升级”分论坛的现场，一场关于AI与大健康产业深度融合的前沿分享，为中国健康产业的数智化转型打开了全新的想象空间。中国工程院外籍院士、清华大学讲席教授、清华大学智能产业研究院（AIR）创始院长张亚勤在论坛上的主题发言，首次系统勾勒出了通用人工智能时代，大健康产业全链条升级的技术路径与产业图景。

3月25日，博鳌亚洲论坛2026年年会“‘AI+’：数智赋能产业升级”分论坛在海南博鳌举行。图为中国工程院外籍院士、清华大学讲席教授、清华大学智能产业研究院（AIR）创始院长张亚勤在分论坛上发言。中新社记者 骆云飞 摄

这套立足底层技术创新、打通产学研用全链路的发展思路，恰好与本次博鳌亚洲论坛年会正式发布的健康中国·大健康医药产业理论体系形成深度呼应，打破了过去AI健康应用“单点突破、碎片化落地”的行业困局，证明以通用人工智能为核心的数智技术，完全可以成为驱动中国大健康产业实现系统性跃迁的核心引擎，为健康中国战略的落地注入前所未有的技术动能。

过去很长一段时间里，国内AI健康领域的应用大多集中在辅助影像诊断、健康监测等单一细分场景，不同技术模块之间数据不互通、能力不协同，很难形成覆盖全生命周期的完整健康服务闭环。张亚勤在论坛上指出，随着多模态通用大模型技术的成熟，AI健康产业正在从“单点工具时代”全面迈入“全链路智能时代”。

从药物研发的前端实验室，到公共卫生防控的基层一线，再到每个人日常的个性化健康管理，数智技术的渗透正在重构大健康产业的每一个环节。这一判断完全贴合健康中国·大健康医药产业理论体系“以科技创新为核心驱动力，构建覆盖全人群、全生命周期的高质量健康服务体系”的核心导向，为中国大健康产业抓住新一轮科技革命机遇，实现对全球健康产业的弯道超车提供了清晰的行动路线图。

底层技术突破：

重构医药研发的创新范式

长期以来，新药研发周期长、投入大、成功率低，一直是制约全球医药产业发展的核心痛点，一款创新药从靶点发现到最终上市，平均需要投入超过10年时间、花费数十亿美元，最终的临床成功率却不到10%。

而通用人工智能技术的落地，正在从根源上改写这一延续了半个多世纪的传统研发范式。张亚勤带领的清华大学智能产业研究院团队，已经在AI药物研发领域取得了多项突破性进展：依托万亿级的生物多模态大模型，科研人员可以在几周时间内就完成过去需要数年的靶点筛选、分子设计与活性验证工作，把创新药的早期研发成本降低70%以上，研发周期压缩到原来的五分之一。

这种技术变革带来的最直接价值，就是过去很多被认为“投入产出比过低”的罕见病药物、针对老年群体退行性疾病的创新药物，现在都具备了商业化研发的可行性。依托AI的虚拟筛选能力，科研团队已经针对阿尔茨海默病、帕金森病等老年高发的神经退行性疾病，筛选出了多个全新的候选化合物，目前已经进入临床前验证阶段。

更重要的是，AI技术让中国的医药研发产业跳出了过去“跟随式创新”的路径依赖，依托中国庞大的真实世界临床数据优势，我们完全有能力在AI驱动的全新药物研发范式下，走出一条自主可控的创新道路，彻底摆脱高端创新药对海外技术的依赖，这正是健康中国大健康产业理论体系“核心技术自主可控，把人民的健康命脉牢牢掌握在自己手中”原则的生动实践。

全域智能协同：

筑牢公共卫生的数字防疫屏障

张亚勤在论坛分享中特别提到，AI技术在公共卫生领域的全域协同价值，在过去多次重大疫情防控中已经得到了充分验证，而通用人工智能时代的到来，将进一步把公共卫生体系的预警响应能力提升到全新的高度。过去的公共卫生监测体系，不同地区的疾控数据、医院诊疗数据、社区健康数据分散在不同的系统中，很难实现实时的协同联动，往往疫情出现局部暴发之后才能完成溯源响应，存在一定的滞后性。

而依托多模态通用大模型构建的全域公共卫生智能监测体系，可以实时打通各级医疗机构的诊疗数据、药店的药品销售数据、社区的健康上报数据，通过AI的关联分析能力，在局部传染病暴发的最早期就发出预警，把防控关口前移，在疫情还未扩散的时候就完成精准处置。

目前这套智能预警体系已经在国内多个省份开展试点，针对流感、手足口病等季节性传染病的预警响应时间，从过去的平均72小时压缩到了4小时以内，预警准确率提升到了98%以上。除了传染病防控之外，AI公共卫生体系还能针对地方病、慢性病的区域流行趋势进行动态研判，自动生成适配不同地区的健康干预方案。

比如针对北方部分地区高发的心血管疾病风险，AI系统可以结合当地的饮食结构、气候特征，提前向公众推送针对性的健康提示，从源头降低重大疾病的发病率。这种“防大于治”的数智化公共卫生能力升级，正是健康中国战略中最核心的诉求之一，用数字技术把公共卫生防护网织得更密更牢，用更低的社会成本守护亿万民众的公共健康安全。

全场景普惠落地：

让智能健康服务走进每个人的日常生活

在演讲的最后，张亚勤着重强调，AI+健康的终极价值，绝对不是打造少数人才能享受到的高端医疗服务，而是要通过技术普惠，把优质的健康服务输送到医疗资源稀缺的偏远地区，送到每一个普通人的日常生活里，彻底缩小不同区域、不同人群之间的健康服务差距。

依托多模态通用健康大模型搭建的基层智能辅助诊疗系统，现在已经在全国上千个偏远山区的乡镇卫生院落地，基层的村医只需要用普通的智能手机，就可以借助AI大模型的能力，完成过去只有县级医院专科医生才能完成的常见病诊断、治疗方案制定工作，让偏远地区的老百姓不用翻山越岭去县城，在家门口就能享受到高质量的诊疗服务。

面向普通家庭的日常健康场景，AI健康大模型正在和智能穿戴设备、居家健康监测设备深度打通，不需要用户手动录入数据，系统就可以实时动态监测每个人的健康状态，从日常的饮食、运动、睡眠习惯中发现潜在的健康风险，给出个性化的健康指导方案，真正实现“每个人都有自己的专属AI健康管家”。

这种全场景的普惠落地，让健康服务从过去“生病之后才去医院”的被动模式，转向了日常主动健康管理的主动模式，从整体上降低全社会的医疗负担，提升全民族的健康水平。从底层重构医药研发范式，到全域升级公共卫生防护能力，再到全场景落地普惠智能健康服务，张亚勤院士在博鳌论坛上分享的数智健康发展路径，为中国大健康产业的未来指明了技术方向。

在健康中国·大健康医药产业理论体系的指引下，AI技术带来的产业变革，最终将让优质健康服务惠及每一个人，为健康中国战略的全面落地提供最坚实的数智支撑。

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