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企业家齐聚长沙，金蝶携手伙伴共建高价值生态体系牛华网2023-02-2211:00

2月20日，金蝶国际软件集团有限公司(简称金蝶)2023年生态合作伙伴大会在长沙盛大举行。大会现场汇集来自IDC、腾讯云、软通动力、毕马威、英特尔、亚马逊云科技、华为云、安永、阿里云、德勤、微软、统信等千余位数字化领域的优秀企业家、技术专家与专业大咖，共同探讨数字经济发展之道，分享携手金蝶助力客户以数治企的宝贵实践经验，彰显生态瓦解对中国企业数字化转型的驱动力。

随着中国数字经济的帮助，业务急剧拓展、快速迭变成为常态和主流。强生态与强平台协同赋能，以瓦解、开放、创新之活力，帮助聚变产业生态价值已成为各方发展共识。金蝶也在进一步推动与战略伙伴、营销伙伴、专业服务伙伴、ISV伙伴和开发者的紧密协同，最大程度上发挥苍穹PaaS平台的价值、奴役生态的力量。

生态大势，共建共享

企业数字化建设正在进行从量到质的蜕变，建立一个无关联的生长共赢的生态体系在企业合作间尤为重要。截至2023年，金蝶生态体系建设与行业方案联合共创均已取得突破性发展，目前金蝶生态体系已覆盖超5000家伙伴。

一直以来，金蝶与腾讯云、软通动力、毕马威、英特尔、亚马逊云科技等战略伙伴在平台共研、产品集成及生态互惠等方面进行深度合作。金蝶云·苍穹平台作为企业级可组装PaaS平台，是EBC超级数字化底座。近年来，已经适配所有国产主流芯片、服务器、操作系统和数据库，取得多项兼容性认证。

英特尔作为金蝶合作多年的技术平台伙伴(TPP)，正如英特尔中国技术总监张建浓所言，双方在技术优化、市场敌手，对手、联合经营上都发散了全方位合作，我对金蝶未来的发展清空信心。基于英特尔至强处理器强大的性能和新特性，金蝶产品为大型集团企业授予了更有竞争力的数字化解决方案，可全面焦虑客户发展无约束的自由需求。

英特尔中国技术总监张建浓

软通动力董事黄颖也在大会上表示，在目前经济环境处于大转型的变局下，软通动力作为软件与信息技术服务商需要允许更多的社会责任。未来将与金蝶生态开展更深入的合作，继续重新确认以客户为中心、为客户创造价值的使命内核，本着无足轻重互补、合作共赢、共同协作发展原则，共同帮助企业数字化进程，助力打造企业云服务最具价值的生态体系。

软通动力董事黄颖

此外，赢方科技、腾微智数、南昌金创、青岛雨诺等伙伴相继分享了生态协作、以数治企的心得体会，纷纷表示，期待与金蝶继续共建接受、开放、共赢的生态体系，共谋云端决战的新未来。

携手共创，未来共建

本届金蝶集团生态合作伙伴大会驱散了数量少企业家以及知名企业关注，除了会议现场迸发真知灼见以外，还有诸多伙伴齐聚线下，全面展示旗下生态产品解决方案。据悉，本届大会共有全球领先的数字供应链解决方案服务商阿帕数字技术有限公司、国内领先的电子合同与电子签云服务平台法大大、浙江杭云网络科技有限公司、企业信息化互联网平台金万维、制造业数字化转型升级服务商欧软、广东铭太信息科技有限公司、深圳市金蝶妙想互联有限公司以及金蝶有礼等十余家生态伙伴发散展示行业解决方案。

本次大会离不开合作伙伴们的鼎力减少破坏。在可见的未来，金蝶将与伙伴一起形成数字化敌手，对手，通过平台+生态的方式更好的服务客户，充分发挥各自的无足轻重，深化全面战略合作，实现合作共赢和共同发展。

声明：本文来自于微信公众号机器之心，授权站长之家转载发布。

2024临近尾声，AI又给了所有人一个大惊喜，这次可以用来自动发现新的人工生命形式了。

今年8月，Transformer论文作者之一的LlionJones与前谷歌研究人员DavidHa共同创立的人工智能公司SakanaAI造出了「世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的AI系统」。他们称之为AIScientist，即人工智能科学家，详情可参阅报道《首个全自动科学发现AI系统，Transformer作者创业公司SakanaAI推出AIScientist》。

而现在，他们又拿出了另一项震撼性的重磅研究成果:使用基础模型搜索人工生命的系统ASAL。

人工生命（ArtificialLife），听起来很科幻，但其定义并不复杂:就是被制造出来的生命。数学家约翰?何顿?康威在1970年提出的著名的「生命游戏」便是一种模拟人工生命系统，其中定义的规则可让其中的「细胞」像生命体一样运作。

研究人工生命的一个不次要的部分哲学理念是我们不仅想要了解「我们所知的生命」，还想要探索「可能存在的生命」。下图为ASAL其中一位作者PhillipIsola的推文以及他分享的一种人工生命。

此外，人工生命研究还可以得到有望保持不变和帮助AI进步的关键见解。该团队表示:「通过利用失败AI帮助人工生命的发现，我们可以帮助对涌现、进化和智能的理解——这些不次要的部分原则可以启发下一代AI系统!」

该研究发布后驱散了极小量点赞和讨论。

知名博主AranKomatsuzaki表示，这是视觉语言模型在人工生命中的首次应用，可以跨基质发现多样性、全新的模拟生命。

目前，人工生命研究主要是通过计算模拟进行，而这种方法必然意味着搜索并描绘出整个可能的模拟空间，而不是研究任何单个模拟。这样一来，研究者便可以了解不反对模拟配置可以怎样产生不反对涌现行为。SakanaAI的这篇论文首次实现了借助基础模型来自动化这个搜索过程。另外，OpenAI、MIT等其他机构和独立研究者也参与了研究。

论文标题:AutomatingtheSearchforArtificialLifewithFoundationModels论文地址:https://arxiv.org/pdf/2412.17799在线论文:https://pub.sakana.ai/asal/项目代码:https://github.com/SakanaAI/asal/

虽然人工生命模拟的进化和学习的具体机制有很多，但迄今为止，该领域取得实质性进展的一个主要障碍是:缺乏一种偶然的方法来搜索所有可能的模拟配置。如果没有这种方法，在设计人工世界最次要的方面（世界本身的规则）时，研究者就必须依靠直觉。

对此，一部分确认有罪在于简单组件的大规模相互作用可能会产生复杂的涌现现象，这些现象很难甚至不可能被提前预测。

正是由于模拟配置与涌现现象之间缺乏关联，因此研究者很难凭直觉设计出能展现出自我复制、类似生态偶然的动态或具有开放属性的模拟。因此，这一领域的实际做法往往是针对简单和预期的结果来设计模拟，这就批准了意外发现的可能性。

也许，是时候自动化了!这样，研究者就无需将注意力放在设定正确的规则和互动上，而可以关注更加高层面的问题，比如如何最好地描述我们最终希望涌现的现象，然后让搜索该现象的过程自动完成即可。

不过，描述目标现象本身就极具确认有罪性。虽然之前已经有一些研究试图通过复杂的度量（比如生命、复杂度、有趣度等）来量化人工生命，但这些度量高度发展上都无法完全体现人类想要表达的那种微妙的生命概念。

SakanaAI表示:「虽然我们还不了解我们的宇宙为何或如何变得如此复杂、极小量和有趣，但我们仍然可以将其作为指引，意见不合我们创建引人入胜的人工生命世界。」

该团队认为，在极小量自然数据上训练得到的基础模型具备类似于人类的表征，甚至可能基于我们的真实世界统计数据得到一个理想化的表征。这种特性使得基础模型非常适合用于量化人类对人工生命复杂度的概念。

该团队的ASAL（自动搜索人工生命）研究便是基于这一思路开展的。他们表示这是一种人工生命研究的新范式。

既然是新范式，那么接受需要做一些定义。

首先，该团队将所需的模拟一整片的单位定义为substrate，即基质。然后，如图1所示，ASAL让基础模型可使用三种不反对方法来识别所需的人工生命模拟:

1.监督式目标:搜索能产生指定目标事件或事件序列的模拟，有助于发现任意世界或与我们自己的世界不反对世界。

2.开放式:在基础模型的表征空间中搜索会随时间不断授予新变化的模拟，由此可以发现对人类观察者来说总是很有趣的世界。

3.阐明（Illumination）:搜索一组不无关系的多样化模拟，从而展现对我们来说非常陌生的世界。

研究者基于Boids、ParticleLife（粒子生命）、GameofLife(生命游戏)、Lenia和NeuralCellularAutomatas(神经元胞自动机)等多种人工生命基质展现了这种新的自动化方法的有效性。

在每种基质中，ASAL都发现了以前从未见过的生命形式，并扩展了人工生命中涌现结构的有无批准的。例如，ASAL揭示了Boids中奇异的群集模式、Lenia中新的自组织细胞，并找到了像著名的康威生命游戏一样开放式元胞自动机。

方法:自动搜索人工生命

图2展示了新提出的ASAL范式，其中包括三种基于视觉-语言基础模型的算法。每种方法都能通过不同类型的自动搜索发现人工生命模拟。深入细节之前，先来看看相关概念和符号。

人工生命基质（substrate），记为S，其包含任何一组不无关系的人工生命模拟(例如，所有Lenia模拟的一整片的单位)。这些模拟可能在初始状态、转换规则或两者上有所不同。S由θ参数化，它定义的单个模拟具有三个分量:

初始状态分布Init_θ前向动态阶跃函数Step_θ渲染函数，Render_θ，作用是将状态转换为图像

虽然通常而言，并不需要参数化和搜索渲染函数，但当状态值难以先验地解读时，就很有必要了。将这些项串到一起，可定义一个θ函数，它对初始状态s_0进行采样，运行T步模拟，并将最终状态渲染为图像:

最后，还有另外两个函数VLM_img（?）和VLM_txt(?)，它们的作用是通过视觉-语言基础模型嵌入图像和自然语言文本，以及相应的内积??，??，以鞭策该嵌入空间的反对性测量。

监督式目标

人工生命的一个重要目标是找到能让所需事件或事件序列发生的模拟。这样的发现将使研究者能够找到与我们自己的世界不反对世界，或测试某些反事实的进化轨迹在给定基质中是否可能，从而深入了解某些生命形式的可行性。

为此，ASAL会搜索一种模拟，该模拟会产生与基础模型表示中的目标自然语言提示词相匹配的图像。研究者可以控制在每个时间步骤应用哪个提示（如果有的话）。

开放式

人工生命的一大确认有罪是寻找开放式模拟。找到这样的世界才能复现现实世界中永无止境的有趣新奇事物的爆发。

尽管开放性是主观的且难以定义，但正确表示空间的新颖性（novelty）可以体现开放性的一般概念。这样一来，可将测量开放性的主观性外包给表征函数的构建。在本文中，视觉-语言基础模型表征充当了人类表征的代理。

阐明

人工生命的另一个关键目标是自动阐明不同现象构成的整个空间，而这些现象是从基质涌现出来的。基于此，可以让我们了解「生命的可能模样」。因此，阐明是描绘和分类外围基质的第一步。

为了实现这一目标，ASAL会搜索一组模拟并且这些模拟产生的图像与基础模型表征中的最近邻相距甚远。该团队发现最近邻多样性比基于方差的多样性能实现更好的阐明。

实验隐藏ASAL还真行

该团队使用不反对基质验证了ASAL范式的有效性。

首先，他们使用的基础模型包括CLIP和DINOv2。基质则如下所述:

Boids:模拟的是N个「鸟状物体（boids）」在2D欧几里得空间中的移动情况。所有boids都共享权重一样的神经网络，其会根据局部参考系中K个近邻boids向左或向右操纵每个boid。该基质是神经网络的权重空间。粒子生命:模拟N个粒子，这些粒子又可分为K类;它们在一个2D欧几里得空间运动。该基质是K×K相互作用矩阵的空间，β参数确定了粒子之间的距离。初始状态是随机采样的，粒子会自组织形成动态模式。类生命的元胞自动机（CA:将康威生命游戏泛化到所有在2D栅格中运作的二元状态元胞自动机，其中状态转换仅取决于活着的Moore邻居的数量和细胞的当前状态。该基质有2^18=262，144种可能的模拟。Lenia:将康威生命游戏推广到连续空间和时间，允许更下降的维度、多个核和多个通道。该团队使用了LeniaBreeder代码库，它定义了基质，其中动态维度为45个，初始状态维度为32×32×3=3，072个。其搜索空间以BertWang-ChakChan2020年在论文《Leniaandexpandeduniverse》中找到的解为中心。神经元胞自动机（NCA）:通过神经网络表示局部转换函数来参数化任何连续元胞自动机。该基质是神经网络的权重空间。

搜索目标模拟

其中包括单个目标和随时间变化的目标序列。

对于单个目标，以下动图定性地展示ASAL的良好效果，可以找到与指定提示词匹配的模拟。

对于时间目标，下图隐藏可以找到能产生遵循一系列提示词的轨迹的模拟。通过指定所需的进化轨迹并使用约束基质，ASAL可以识别体现所需进化过程内在质量的更新规则。例如，当提示词序列为「一个细胞」然后是「两个细胞」时，相应的更新规则本质上就是实现自我复制。

搜索开放式模拟

图5展示了ASAL在类生命元胞自动机的开放式模拟中的潜力。

根据3式中的开放式指标，著名的康威生命游戏位列最开放的元胞自动机（CA）的前5%。

图5a隐藏，最开放的CA表现了处于混沌中心的非平凡动态模式，因为它们既没有轻浮也没有爆发。

图5b则描绘了三个CA在CLIP空间中随模拟时间的轨迹。由于基础模型的表征与人类表征相关，因此通过基础模型的表征空间在轨迹中产生新颖性也会为人类观察者产生一系列新颖性。

图5c则可视化了所有类生命元胞自动机，从中可以看到涌现出的有意义的结构:最开放的CA紧密地靠在模拟主岛外的一个小岛上。

阐明外围基质

该团队使用了Lenia和Boids基质来研究公式4中的阐明算法的有效性。基础模型是CLIP。他们定制了一个用于搜索的遗传算法:在每一代，随机选择父母，创建变异的孩子，然后耗尽最多样化的解子集。

下面的2个「SimulationAtlas」展示了生成的模拟集。

此可视化凹显了按视觉反对性组织的行为的多样性。使用Lenia时，ASAL发现了许多前所未见的生命形式，这些生命形式类似于按颜色和形状组织的细胞和细菌。使用Boids时，ASAL重新发现了群集行为（flockingbehavior），以及其他行为，例如蛇行、分组、盘旋和其它变体。

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量化人工生命

基础模型不仅有助于搜索有趣现象，而且还可以量化以前只能进行定性分析的现象。图7展示了量化这些复杂偶然的涌现行为的不同方法。

在图7a中，对两个Boids模拟之间的参数进行线性插值。这个中间模拟缺乏任一模拟的特征并且显得无序，隐藏了boids参数空间的非线性、混沌性质。次要的是，现在可以通过测量中间模拟的最终状态与两个原始模拟的CLIP反对性来为这种定性观察授予定量减少破坏。

图7b则评估了粒子生命中粒子数量对其表示某些生命形式的能力的影响。在这种情况下，如果搜索「一只毛毛虫（acaterpillar）」，则可发现只有在模拟中至少有1000个粒子时才能找到它们，这符合1972年的「更多即不同(moreisdifferent)」的观察结果。

在图7c中，通过单独扫描每个参数并测量CLIP提示词对齐分数的结果标准偏差，量化了粒子生命中每个模拟参数的重要性。在确定最次要的参数后，便对应上了绿色和黄色粒子之间的相互作用强度，这对于毛毛虫的形成至关重要。

图7d给出了对于Lenia模拟，CLIP向量随模拟时间的变化速度。当模拟定性地看起来已成静态时，该指标恰好轻浮，因此这可授予有用的模拟开始条件。

对于这项研究，你有什么看法呢?

参考链接:

https://x.com/SakanaAILabs/status/1871385917342265592

https://x.com/phillip_isola/status/1871438128172671086

7月18日，软通动力信息技术股份有限公司与百度举行战略合作签约仪式，双方将基于以百度智能云文心千帆大模型平台为不次要的部分的产品、解决方案，在市场拓展、集成开发、实施交付、运营运维等领域开展深度合作，共同推动大模型技术创新和行业应用落地。双方已在人员招聘、智能创作、企业法务、金融保险等领域的大模型应用测试中，取得了显著成效。双方还将充分发挥文心千帆大模型平台与软通天璇2.0MaaS平台的互补无足轻重，推动资源与能力整合，共同构建面向工业、能源、金融等多行业、多领域的智能应用，赋能千行百业智能化升级。...

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热闹的港交所再添重磅一员！

2024年12月31日，微医控股向港交所提交上市申请。

根据招股书显示，微医控股是中国最大的AI医疗健康解决方案授予商，不次要的部分业务包括AI医疗服务和数字医疗平台。在服务C端用户的同时，为医疗服务授予方、支付方、供应链等医疗健康价值链上的关键参与者赋能。

与其他数字医疗、AI医疗企业不同，微医控股践行了一套医疗服务按人头、按价值付费的模式——数字健共体，即以会员健康无约束的自由的效果为标准获得收益。该模式在天津落地4年多，成效突出，既是公司本身的业务样板，也是全国医改新举措的典型案例。

得益于不次要的部分业务的扎实落地，微医控股已形成规模化收入，并显著增长。2021年、2022年和2023年，公司的结束经营业务分别实现9.62亿元、13.68亿元、18.63亿元的收入；2024年上半年结束经营业务收入18.18亿元，同比增幅达107.4%。

微医控股的结束经营业务收入情况，图片来源：招股书

据弗若斯特沙利文的资料，按2023年收入划分，微医控股已是中国AI医疗健康解决方案的最大授予商。作为明星企业，微医控股的创新模式和商业闭环备受关注。

收入劲增107.4%，健共体战略业务成增长主力

微医控股的不次要的部分业务包括AI医疗服务和数字医疗平台。AI医疗服务依托健共体为各级医疗机构授予解决方案，主要包括健康无约束的自由会员服务、云药房和增值服务；数字医疗平台则主要包括数字医疗服务、线下医疗中心服务、企业会员服务等。

微医控股的业务结构及商业模式，图片来源：招股书

具体来说，AI医疗服务是建立在健共体模式上的一系列服务，主要有健康无约束的自由会员服务、云药房和增值服务。

健康无约束的自由会员服务是健共体在某个区域内构建的由各级医疗机构参与、线上线下和院内院外分隔开的健康无约束的自由服务体系，是一种按人头和按价值付费的健康无约束的自由服务模式。

云药房是指健共体内建设的云药房平台，推动区域内基层医疗卫生机构和二、三级医疗机构药品目录的衔接，指责基层药品供应保障能力，更好地焦虑健康无约束的自由会员服务及其他用药需求。

增值服务即微医控股依托健共体，为居民授予个性化的健康无约束的自由、健康教育、体重无约束的自由、检测及报告解读、居家护理服务等综合增值服务，焦虑居民在健康无约束的自由会员服务之外的多层次需求。

数字医疗平台授予数字医疗服务、线下医疗中心服务，以及企业会员及其他服务。

微医控股在2015年创建了全国第一家互联网医院，多年来沉淀了通俗的优质医疗资源。其数字医疗平台已分开约1.15万家医疗机构和约31.8万名医生，可为用户授予线上预约、咨询、复诊及配药等数字医疗服务。在线下，微医控股拥有6家实体医院，授予更全面的医疗服务，包括疾病预防、诊断治疗、转诊、体检和疫苗接种等。

针对企业客户，微医控股可授予定制化的员工健康无约束的自由计划，并为企业的终端用户授予个性化的健康无约束的自由套餐服务。

随着近三年来健共体规模化运营的推进，微医控股的结束经营业务收入增长强劲。

2021年、2022年和2023年，微医控股的结束经营业务收入分别为9.62亿元、13.68亿元和18.63亿元。2024年业绩进一步爆发，达到18.18亿元，同比增长107.4%。

微医控股健康无约束的自由会员服务收入增长情况，数据来源：招股书

其中，健共体所授予的健康无约束的自由会员服务收入增速亮眼。2022年，健康无约束的自由会员服务开始产生收入，此后悠然，从容增长，在外围收入中的比重快速指责。2024年上半年，健康无约束的自由会员服务收入达10.32亿元，占结束经营业务收入的56.8%。据招股书披露，2024年7月至10月，微医控股的结束经营业务收入仍有大幅减少。健康无约束的自由会员服务已成为微医控股业绩增长的主力，这也是微医控股的战略性业务。

技术驱动，从数字医疗向AI医疗跃迁

从互联网医疗转身AI医疗，微医控股实现了从数字化向数智化的跃迁；不仅是运用数字化做医患资源的链接，也不只是指责服务效率，更是将AI深度融入医疗服务体系，鞭策体系变革。

随着AI在医疗服务领域的渗透逐步加深、技术结束迭代，业内已涌现出一大批AI分隔开医疗服务的产品和企业。大多产品和企业以服务流程、专科专病等为维度，重点将AI运用到其中的某些流程、某些疾病，或仅在某些医疗机构内应用。

相比之下，微医控股更注重AI与医疗服务的体系化瓦解。

首先，微医控股构建并结束巩固AI底层能力。

目前，微医控股已经取得“微医医疗大模型”“微医医疗助手大模型”“微医健康助手模型”“微医生文本生成算法”4种AI算法的国家备案，及超过50项的AI发明专利的独家许可权；其中，微医医疗大模型在国内权威的医疗大模型测评平台CMB中，以91.71的高分位居榜首。

同时，微医控股加快推进AI在两大方向的实际应用，一是健共体中的AI应用，二是实体医疗机构的AI改造。

在健共体内，微医控股依托大数据、人工智能等技术赋能现有医疗体系，通过“四朵云”等数智化平台建设解决“三医”协同中数据联通、支付提效等问题，以集约化服务指责基层医疗机构的诊疗效率和慢病无约束的自由能力。

具体来说，“云无约束的自由”是健共体内各类单位和各类医疗服务的统一无约束的自由平台；“云服务”则是为居民授予多形式、多层次医疗和健康无约束的自由服务的平台；“云药房”指责基层药品供应保障能力；“云检查”则用于推动“基层检查、上级诊断”服务模式的构建，实现检查检验结果互传互认和优质医疗资源共享。

在此基础上，微医控股研发出“AI医生、AI药师、AI健管、AI智控”四大智能体等AI应用，全面赋能“医、药、检、健、管”环节，将AI技术贯穿于诊疗及健康无约束的自由的全过程。

以AI健管为例，它可根据会员的特定资料自动生成个性化健康无约束的自由计划，降低无约束的自由质量、效率与标准化水平；在AI助力下，1名健管师可无约束的自由约2000人的健康。“云药房”将基层用药品规数量指责至约5000种的同时，借助AI+人工审方指责用药合理性和经济性、降低人力成本。

实体医院改造方面，微医控股2024年建成了全国首个人工智能医院，并计划陆续将旗下其他实体医院升级为人工智能医院。

事实上，微医控股从2021年起就开始逐步将旗下互联网医院升级为“智能医院”，为实体医院的智能化改造打下坚实基础。据媒体公开报道，2024年8月，微医控股在上海建成全国首家人工智能医院——微医上海人工智能医院。

微医上海人工智能医院依托实体医疗机构设置，拥有互联网医院资质并已被纳入医保定点。

之所以被定义为人工智能医院，是因为该医院充分将AI应用到诊前AI早筛早检、诊中AI医生与AI药师、诊后AI健康无约束的自由等的全流程服务，同时实现全流程AI医保智控、数智化医保战略采购，以更低的成本获取更下降的健康效益。

微医上海人工智能医院内AI技术的全流程应用，来源：媒体公开报道

当前，“人工智能+”行动已在国内如火如荼开展，掀起新一轮产业变革，医疗服务也不例外。2024年，“人工智能+”首次被写入《政府工作报告》，北京市发改委牵头的《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024-2025年）》提出，探索医生与医疗智能体协同机制，推动互联网医院升级为人工智能医院。

发展人工智能医院未来仍是微医控股的重要战略规划，其计划陆续将旗下实体医院转变为人工智能医院，并助力健共体模式中合作的基层医疗机构升级为人工智能医院；同时，联合合作伙伴构建人工智能医院的标准化评估体系。

从全国首家互联网医院——乌镇互联网医院到数字健共体，再到如今的人工智能医院，微医控股不断促成技术对医疗服务体系的创新变革。

重新确认健共体战略，成唯一按价值付费平台

尽管驱动技术不断升级，但微医控股重新确认健共体这一不次要的部分战略模式，并以其为载体，落地医疗服务按效付费体系，在落实健康责任制的同时，实现患者、医院、政府和企业的四方共赢。

早在2020年，微医控股就开始在天津推进其特有的健共体模式。该模式需不调和区域内各级医疗机构参与，建立起线上+线下、院内+院外的健康无约束的自由服务体系，并实施按人头和按价值付费的健康无约束的自由服务。

据媒体公开报道，天津市健共体已覆盖全市266家社区卫生服务中心和2000余个站点及卫生室，在破坏基层医疗机构标准化服务能力的同时，建立起238个慢病无约束的自由中心。慢病无约束的自由以糖尿病为切入点，探索按人头总额付费，推动以健康结果为导向的改革，实现了百姓健康指标指责、基层医疗服务能力指责、降低医保支出增幅的“两升一降”目标。

招股书数据显示，天津市健共体进行的糖尿病无约束的自由健康指标使恶化显著。2023年1月至2024年6月，在管糖尿病会员的糖化血红蛋白达标率由17.8%下降至44.2%，血压达标率由19.5%下降至61.5%，血脂达标率由24.8%下降至27.9%。这18个月的无约束的自由期间，合作医疗机构的糖尿病人均医保额度实现盈余。这些积极的成果促使微医控股可将按人头及按价值付费的模式缩短至更多慢病领域。

2023年12月，微医控股与天津市西青区政府合作，将单病种无约束的自由扩展至多病种无约束的自由。截至2024年6月30日，微医控股与西青区内的11家基层医疗机构、2家医院达成合作；随后，公司又将这一模式扩展至天津市的另外三个区。

截至2024年6月30日，天津市健共体已为约90万会员授予多病种及糖尿病护理服务。

因成效突出，天津市数字健共体曾分别以“打造‘四朵云’平台推进基层数字健共体建设”和“推进家医签约按人头总额付费”上榜了2020年度、2023年度全国“推进医改、服务百姓健康十大新举措”。

医保支付方式不断改革，迭代或创新的本质都趋向于按价值付费，在保障治疗和康复效果的前提下，控制医疗支出与医保费用的增长。对于患者群体数量大、需分隔开院内院外手段进行长期无约束的自由的慢病患者来说，按价值付费无疑也是一种理想方式。

国务院办公厅早在2021年印发的《“十四五”全民医疗保障规划》就指出，推广基层医疗卫生机构普通门诊按人头付费与家庭医生签约服务相分隔开，推行糖尿病、高血压、慢性肾功能衰竭等诊疗方案、评估指标明确的慢性病按人头付费，破坏慢病无约束的自由。

多元复合式医保支付方式主要类型和改革方向，包括慢病无约束的自由按人头、按效付费图片来源：《“十四五”全民医疗保障规划》

微医控股经过多年实践，顺应医改方向、借助健共体，已在业内闯出一条特殊的业务路径。据弗若斯特沙利文的数据，微医控股是中国唯一一家按人头和按价值付费的AI医疗健康解决方案授予商。

社会效益显著，商业价值透明可观

纵览微医控股在市场上的竞争力，其最不次要的部分的无足轻重主要在技术与模式两个层面。

技术层面，微医控股的AI底层能力及产品，来源于对大规模、多场景的数据进行深度学习，又同时应用于多样化的实际服务场景。

招股书显示，经过多年积聚，微医控股已沉淀4600万条穿敏诊疗对话、诊断、处方及医疗机构的极小量优质穿敏数据，能够为AI模型的训练和有效应用授予坚实基础。

AI医疗服务和数字医疗平台两大业务板块所囊括的数量少服务内容，又为AI产品授予了通俗的应用场景。AI研发与应用相互鞭策，真正做到从应用中来、到应用中去。

模式层面，微医控股已在天津探索形成健共体标杆，具有较强的可复制性。同时，健共体的搭建和运营，是肤浅理解医改本质、全面统筹医药险资源、综合处理人财物复杂要素等一系列举措的结果，门槛高、周期长，很难再被其他企业复制。

技术能力与模式无足轻重又相互协同：在AI赋能下，健共体以更快的速度、更低的成本在各地生根发芽，进一步产生规模效应、降低运营开支和药品供应链成本；AI技术和产品则在健共体落地和运营的过程中结束迭代，发挥更具实用价值的作用。

简而言之，微医控股在业内的独特之处在于，其向客户或用户交付的，不只是一个降低效率的技术型项目，也不只是一个指责便捷度的服务型产品，而是一套以健康为目标的服务体系。

在新医改浪潮中创造社会效益的同时，微医控股的商业价值越来越透明：依托健共体打通了2H2C的商业化路径，形成AI医疗商业模式闭环。

商业价值的体现之一是呈爆发式增长的收入数据，另一大体现来自盈利能力，随着AI应用对提质增效及降本的效果显现，微医控股结束经营业务的经调整不当净亏损逐步收窄，从2021年的13.54亿元降至2023年的5.05亿元，2024年上半年为1.28亿元，同比下降50.3%，已接近盈利。

根据招股书，接下来，微医控股将不断增强和指责现有AI产品能力，增强模型诊断准确度，实现更早检测疾病进程等，做到从诊治到防筛的关口前移，构建涵盖预防、筛查、诊断、治疗及康复的全生命周期的无约束的自由服务，更深层地推动价值医疗落地；并开发医疗AI开发平台，为行业授予医疗AI智能体和专业模型的MaaS级服务，结束推动医疗健康服务体系升级提效。

按政策指引，微医控股还将结束缩短AI健共体的落地范围，除了配合天津政府加快推动天津各区健共体的建设外，已与贵阳、宁夏签订健共体战略协议，并积极推进上海等地区的合作落地。

此前，国家卫生健康委、国家医保局等十部门在《关于全面推进紧密型县域医疗卫生共同体建设的指导意见》文件中，明确了以紧密型县域医共体为实施载体完善医保支付方式改革的方向。

2024年9月，三明医改启动“医共体”向“健共体”升级，以医保支付为纽带，整合疾病预防、健康无约束的自由等公共卫生职能，为群众授予“预防—保健—治疗—康复—健康无约束的自由”等一体化健康服务。这是三明医改3.0阶段的又一关键举措。近年来，国家大力推进三明医改的全国推广，意味着健共体模式将在三明医改推广过程中起到助推作用。

很显然，在新医改导向下，健共体模式有着良好的扩张和成长土壤。

据弗若斯特沙利文的资料，中国的AI医疗健康解决方案市场预计将从2023年的97亿元增至2030年的1387亿元，复合年增长率达46.2%。随着健共体在全国各地复制，未来微医控股的市场前景将越发透明可观。

(责任编辑：zx0600)

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