当 2.7 亿人开始在 AI 里问健康——医疗助手市场的用户分布、规模口径与增长逻辑拆解

市 场 研 究 · 数 据 截 至 2 0 2 6 年 8 月

当 2.7 亿人
开始在 AI 里问健康
 

医疗助手市场的用户分布、规模口径与增长逻辑拆解
含 8 张数据图表 · 全文基于公开资料整理

2026 年春节，皖北一个小县城。49 岁的秀梅体检查出甲状腺结节，跑了三家医院，医生都说"观察就行"，她仍然整宿睡不着。侄子给她装了个 AI 应用，她输入"良性结节会不会变恶性"，几秒后看到"恶变概率通常低于 5%"的回复和几份文献链接，反复读了好几遍。

同一时期，豆包每天的医疗健康咨询量已超过 2000 万人次（据百川智能创始人王小川公开访谈）。而据国家卫健委统计公报，2025 年全国医院诊疗 46.7 亿人次，折合日均约 1280 万人次。

一个通用聊天机器人在"接诊量"上，已经达到全国医院日均诊疗量的约 1.6 倍。

但这并不是本文想强调的重点。真正值得研究的问题是：当健康咨询这件事大规模发生在通用 AI 的对话框里，那些专门做医疗的助手，还剩多少空间？

阅读前请注意口径。市面上关于"医疗 AI 用户"的数字差异极大，根源是统计口径不同：CNNIC 的互联网医疗用户为 3.93 亿，QuestMobile 口径下通用 AI 医疗问答用户约 2.7 亿，易观千帆口径的在线问诊独立 App 月活只有 3752 万。三个数字都可以成立，但说的不是同一件事。混淆口径，是这类分析最常见的错误。

一、四个口径，四个量级

讨论市场之前，必须先把"人"数清楚。以下是四个权威但互不等价的口径：

图1：四个统计口径下的"医疗 AI 用户"规模

最宽的一层是 CNNIC 口径：截至 2025 年 6 月，中国互联网医疗用户规模 3.93 亿人，使用率约 35%。它包含了所有在线挂号、问诊、购药、健康管理的用户，与是否使用 AI 无关，可以理解为"大盘"。

第二层是通用 AI 上的医疗问答用户：QuestMobile 数据显示，豆包、千问、DeepSeek、元宝等平台上，医疗健康场景的渗透率约为 47%——大致每 100 个 AI 用户中有 47 个问过健康问题。据此推算，四大平台医疗用户合计约 3.4 亿（未去重），去重后独立用户规模在 2.5 亿—3 亿量级，业界常引用 2.7 亿这一数值。

第三层是在线问诊类独立 App 月活：易观千帆监测，2026 年 6 月该领域活跃用户 3752.31 万，环比 -0.01%，同比 +1.82%。需要说明的是，该口径仅统计独立 App，不含小程序与 H5。

第四层是互联网医院的服务量：截至 2026 年 5 月，全国共设置互联网医院 4349 家，2025 年诊疗服务 2.1 亿人次——折合日均约 58 万人次。

这张表里＊＊＊注意的一格是最后一个：在线问诊类 App 这个"行业"，同比只增长了 1.82%，环比几乎为零。易观在同一份报告中也指出，行业已从"流量扩容"进入"存量深耕"阶段。

增长更明显的，是那些并不认为自己在做医疗的通用 AI 应用。医疗健康作为 AI 渗透率较高的刚需场景之一，其增量大部分沉淀在通用平台，而非垂类 App。

二、＊＊类：通用平台的"顺手一问"

2.1 座次与渗透率

QuestMobile《2026 年 AI 应用市场发展半年报》给出的 2026 年 6 月数据如下：

图2：通用平台月活与医疗场景用户推算

豆包月活居首，3.82 亿的规模约为第二名千问的 2.3 倍，也是榜单中体量＊＊的一款。仅它一个平台的医疗用户推算值（1.80 亿），就接近全部在线问诊 App 月活的 5 倍。

千问是年度较大的变量。同比 5792.9% 的增速背后，是春节红包大战与接入淘宝天猫后的场景打通；其 2026 年一季度单季新增 1.26 亿用户，排名从 2025 年 11 月的第六跃升至第二。

DeepSeek 在前三名中出现同比下滑（-20.3%），守住了技术圈层的基本盘，但在大众市场的存在感被稀释。

值得单独一提的是：在前四名均为通用助手的情况下，蚂蚁阿福作为垂类产品仍挤进了 AI 原生 App 前五。这一点后面会展开——它说明垂类能否跑出来，很大程度上取决于是否有生态依托，而不只是"更专业"。

2.2 人们在问什么

图3：用户在 AI 上的医疗健康提问场景分布

从提问内容看，症状查询 31%、药品信息 26%、就医建议 23%、健康养生 20%，四类占比接近。

请注意这个结构：这四类需求以解释、方向判断和行动建议为主，较少直接涉及开处方、下诊断或开检查单——而这恰恰是通用大模型更擅长、监管对垂类约束也更严格的地带。

交叉验证来自秒针营销科学院：约 47% 的 AI 对话用户曾在医疗健康场景使用 AI 辅助决策，该渗透率在 12 个消费品类中位居第二，仅次于旅游出行；37% 为高频使用者；AI 在健康决策中的影响力仅次于朋友推荐与垂直媒体。

2.3 增长的水位从哪来

图4：中国 AI 原生 App 月活规模增长曲线

AI 原生 App 月活从 2025 年 11 月的 3.11 亿，增至 2026 年 3 月的 4.46 亿、6 月的 4.99 亿，半年增长约六成，同比 +85.4%；月人均使用 92.7 次、183 分钟。

更关键的是结构变化：用户版图向"银发 + 下沉"两端延伸。QuestMobile 数据显示，截至 2026 年 3 月，60 后用户占比同比提升 1.7 个百分点（规模增加约 1660 万人），三线及以下城市用户占比提升 2.4 个百分点（规模增加约 9126 万人）。

这两类人群，正是医疗健康需求较密集、而优质供给相对稀缺的群体。对通用平台而言，医疗问答用户量的增长几乎不需要额外获客——它是底层水位上涨的自然结果。

三、第二类：垂类助手的三条路与一个教训

图5：主要垂类医疗 AI 助手的关键指标与口径

3.1 蚂蚁阿福：一个不像垂类的垂类

阿福前身是 2025 年 6 月上线的 AQ，2025 年 12 月升级更名。2026 年 2 月其用户规模突破 1 亿；到 8 月，蚂蚁方面披露月活超 3000 万，日均健康咨询超 1000 万次。2026 年 6 月，它在 QuestMobile AI 原生 App 榜单排名第五（2897 万）。

但这不宜简单理解为"垂类模式的胜利"。阿福的增长依赖三样相对稀缺的资源：支付宝的国民级入口、国家医保码的支付通道、以及蚂蚁每年数十亿元的投入。据蚂蚁 CEO 韩歆毅公开披露，其用户中 55% 来自三线及以下城市，老年用户占比约三分之一——它打开的主要是增量市场，而非从医院手里抢存量。

同时需要指出：阿福方面表示目前暂不考虑商业化，问答结果中不含广告。蚂蚁 2024、2025 年每年在健康领域的投入达"几十亿元"，日均 1000 万次咨询更多是靠投入换来的。

3.2 平安与京东：不在同一张牌桌上

这两个案例较能说明口径的重要性。

平安好医生：易观口径下独立 App 月活 1165.31 万（2026 年 6 月，环比 +6.08%）；公司披露的服务覆盖月活约 9000 万（接入平安系多应用后），AI 医生年使用人数超 560 万。它签约三甲专家超 3500 名、合作医院逾 5100 家、品牌连锁药店 24 万家。2026 年上半年营收 24.84 亿元、净利 2.2 亿元（+62.9%），是少数把 AI 转化为利润的公司之一。

京东健康：在易观"在线问诊"类目下月活仅 96.15 万，但它的主战场在医药电商——年度活跃用户 2.18 亿，2025 年收入 734 亿元（同比 +26.3%），其中商品收入（医药和健康产品销售）608.85 亿元，占 82.9%，服务收入 125.57 亿元，占 17.1%。2026 年上半年收入 409 亿元（+15.9%）、经营利润 35 亿元（+40.3%）。其 AI 医生"大为"2026 年一季度使用用户已超 2025 年全年，618 期间服务用户数同比增长近 4 倍。

结论很清楚：脱离口径谈排名意义有限。这两家公司的 AI 是主业效率的杠杆，而不是独立的入口生意。

3.3 小荷：数百亿元投入换来的教训

字节的小荷是这条赛道较有参考价值的一面镜子。

2020 年字节收购百科名医网并更名小荷医典，同年推出小荷健康 App 做线上问诊。此后数年，字节在医疗领域投入超过 200 亿元：收购松果门诊、以约 100 亿元拿下美中宜和、并控股美中爱瑞肿瘤医院。结果：小荷健康 App 日活长期在几十万至几百万区间，团队从＊＊上千人缩减至百余人。

2025 年 7 月，字节以"AI+医疗"重返赛道，推出独立 App 小荷 AI 医生。QuestMobile 数据显示，到 2025 年 11 月其 MAU 约 127.8 万——而同期上线满 6 个月的蚂蚁阿福已突破 1500 万，约为其 11 倍。

小荷的问题未必在技术上，更多在"位置"。它既没有支付与医保通道，也未能真正把抖音的流量转化为医疗服务需求。它的教训是：在医疗赛道，流量不等于入口，App 不等于服务。

字节显然也在补这一环。据公开信息，2026 年 2 月"小荷门诊部"在上海注册成立，主打社区基础诊疗；同期其位于北京中关村朝阳园北区的"北京爱瑞国际化医疗综合体"规划方案公示，总投资约 60 亿元、规划床位 800 张，定位为"AI 原生"医院，预计 2029 年底建成。它在补最重、最慢、也较难被复制的那一环。

3.4 其他玩家

阿里健康：未在 C 端硬碰，而是发布面向医生的循证医学大模型"氢离子"，与 BMJ 集团合作接入其期刊资源。2026 财年收入 342.55 亿元（+12%）、净利 19.36 亿元（+35.2%）。AI 定位偏 B 端工具。

美团：2026 年 8 月提出"15 分钟医疗卫生服务圈"。据公开报道，已合作 16 万家医疗机构、25 万家药店，累计服务超 4.3 亿用户；上半年推出"小团健康管家"，以配送网络切近场服务。

腾讯：相对克制，偏 B 端与药企合作，同时通过元宝承接 C 端流量（月活 4984 万）。

 四、市场规模：窄口径的钱，宽口径的生意

也就是说，今天被称为"医疗 AI"的生意，规模不足互联网医疗大盘的十二分之一。但两者的增长曲线并不在一个量级。

图6：中国医疗 AI 产业规模预测与参照

长江证券的判断是 2026 年超 400 亿元、2030 年超 2000 亿元，四年约五倍，中国有望成长为全球规模＊＊的 AI 医疗单一市场之一。另一组参照来自弗若斯特沙利文：中国 AI 医疗市场规模预计从 2023 年的 88 亿元增至 2033 年的 3157 亿元，年复合增长率 43.1%。两组预测的口径与路径并不相同，但对增速量级的判断较为接近。这些预测中较关键的假设不是技术突破，而是支付破局。

五、增长趋势：三个引擎、一个变量、一个待解问题

5.1 引擎一：政策与医保把"锦上添花"变成"刚性配置"

2025 年 8 月：国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，明确"探索推广人人可享的高水平居民健康助手"。

2025 年 10 月：五部门印发《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，部署 8 个方向 24 项重点应用；提出到 2030 年基层诊疗智能辅助基本全覆盖、二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断。

2026 年 3 月底：国家医保局将 12 项 AI 辅助诊断项目纳入全国统一医保乙类目录，自 4 月 1 日起执行，医保基金支付 70%–85%，个人实际负担约 15%–30%，首批覆盖 837 家三甲医院；国家卫健委测算首年惠及超 1.2 亿门诊患者。在全球范围内，中国属于较早将 AI 辅助诊断纳入国家医保支付体系的国家之一。

2026 年 3 月：40 余家机构联合发布《医疗机构人工智能应用与治理专家共识（2026 版）》，首次提出在采购合同中明确追偿权。

医保这条较为关键。过去医疗 AI"叫好不叫座"的根源，未必是技术不行，而是缺少收费编码与支付路径，医院采购只能停留在试点与项目制。制度化付费基础一旦建立，商业模式才＊＊次具备真正跑通的条件。

这里还有一个容易被忽略的制度设计：AI 辅助诊断不单独收费，而是作为原有检查项目的"扩展项"合并结算。这既避开了"AI 单独收费"可能引发的过度医疗争议，也让医院无需新增收费科目即可部署。据公开报道，国家医保局给出的推进节奏是 2026 年内覆盖二级以上医院，2027 年底前延伸至县域和乡镇卫生院。

5.2 引擎二：真实存在的供需缺口

2025 年末，全国医疗卫生机构 110.8 万个，其中医院 38159 个；执业（助理）医师 530.6 万人；全年总诊疗 106.5 亿人次，其中医院 46.7 亿、基层医疗卫生机构 56.5 亿。

优质资源相对集中而基层能力薄弱，是长期存在的结构性问题。AI 是少数能以接近零边际成本复制三甲医院经验的工具之一。这也部分解释了阿福 55% 的用户来自三线及以下城市——它填补的未必是"更好的服务"，而可能是"原本没有的服务"。这个市场的天花板，更多取决于基层缺口的深度，而非一线城市的竞争烈度。

5.3 一个反直觉的变量：通用模型正在吃掉"问答层"

这是对垂类玩家较不利、也是行业里正在发生却较少被公开讨论的变化。

2026 年 6 月，《Nature Medicine》发表了由纽约大学朗格尼医学中心主导的同行评审研究，将两款专为临床设计的商业 AI 工具（OpenEvidence、UpToDate Expert AI）与三款通用前沿模型（GPT-5.2、Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.6）做系统对比：

图7：通用大模型与临床专用 AI 的三阶段评测结果

医学知识（MedQA）：Gemini 97.4%、GPT-5.2 94.2%、Claude 90.2%；OpenEvidence 89.6%、UpToDate 88.4%。

临床专家一致性（HealthBench）：GPT-5.2 得 88.0 分，两款临床专用工具为 62.6 和 61.3 分——差距在 25 个百分点左右。

真实临床查询（RCQ）：12 位医师盲评，通用模型 3.52–3.62 分（满分 4），临床专用工具 3.24 / 3.17 分；而 Google 搜索的 AI Overview 为 3.27 分。两款专业临床工具与普通搜索的 AI 摘要得分接近。

研究者推测的原因有两点：一是前沿模型训练数据更广、迭代更快，其收益可能盖过后续的医学微调；二是两款临床工具均依赖 RAG（检索增强生成），当检索材料相关性不足时，RAG 反而可能拖累表现。研究同时指出，六款系统在幻觉率与有害内容率上没有统计学差异——通用模型并非以牺牲安全性换取性能。

国内亦有覆盖 9 款产品、18 次问答的同类测评，结论方向大体一致。

医疗 AI 行业中一个代价不小的假设——"垂类模型更专业、更值得信赖"——正在被正面检验。当通用模型在"答得准"上不再明显落后，垂类产品剩下的差异化空间，主要落在"答完之后能做什么"。

还有一个更隐蔽的信号。OpenAI 在 2026 年 7 月披露：ChatGPT 每周处理超过 3 亿次健康相关提问（1 月时约为 2.3 亿次），其中 约 70% 的健康对话发生在专属"健康中心"之外——人们在问菜谱时顺带提过敏史，在规划旅行时提到用药。

这条数据比"3 亿次"本身更值得琢磨：医疗问答未必是一个独立场景，而更像一种弥散在日常对话里的上下文。如果健康问题天然发生在通用对话中，那么"专门下载一个医疗 App"这个动作本身就带有额外成本——这在一定程度上解释了为什么垂类 App 的获客成本长期居高不下。

5.4 一个待解问题：C 端健康管理，付费方仍不清晰

这是整个市场较大的不确定性之一。

2026 年上半年，多家大厂进入 AI 健康管家赛道。数据很亮眼：美团累计服务超 4.3 亿用户，京东健康半年收入 409 亿元，蚂蚁阿福日均咨询超 1000 万次。但拆开看各家较核心的收入来源：

美团赚的主要是送药的钱；

京东健康赚的主要是卖药的钱（2025 年商品收入占 82.9%）；

平安好医生赚的是保险 + 诊疗的钱；

蚂蚁阿福的咨询量靠每年数十亿元投入支撑，用户不付费。

慢病管理、预防干预、长期随访——这些"方向上正确的事"，公开可见的可持续付费模式仍不多见。原因并不复杂：目前的医保主要按诊疗项目付费，预防性服务的支付路径有限；商业健康险渗透率仍有提升空间；居民普遍不太愿意为"还没生病"付费。

结果是多数平台最终仍回到卖药这一环。这更像支付缺位下的现实选择，而非主动的战略取舍。

六、未来三年的结构判断

图8：医疗 AI 市场的三层分工

入口层（通用模型占优）。症状解释、报告解读、用药查询——高频、低门槛、强流量属性。这一层在很大程度上已被豆包、千问等平台承接，且优势相对稳固，因为它们不需要为医疗场景额外获客。垂类在这一层是逆风的。

履约层（垂类与平台争夺）。挂号、问诊、开方、配送、随访、慢病管理——低频但高价值。这是垂类较容易建立优势的地方：医生资源、医院连接、供应链、线下网点、医保通道。京东健康的供应链、平安的保险网络、蚂蚁的医保码、字节与美团的线下布局，主要集中在这一层。

支付层（影响终局的关键）。12 项 AI 辅助诊断进医保，打通的是院内 B 端支付；C 端健康管理与慢病干预至今缺少稳定的支付方。谁先解决"谁为健康结果买单"，谁更有可能把这个市场从流量生意变成真正的生意。

对两类玩家的分化判断

通用平台：医疗问答用户量将跟随 AI 原生 App 水位继续上行。若 AI 原生 App 月活在 2027 年达到 7 亿、渗透率维持约 47%，通用平台医疗问答用户将达 3.3 亿以上。它们需要解决的不是获客，而是两件事：一是幻觉与责任边界，二是如何把"问完就走"的流量接到履约服务上。

垂类助手可能出现较明显的结构性分化：

有生态依托的（阿福、京东健康、平安、美团）大概率继续存在，AI 作为提高主业效率的杠杆，不需要靠 AI 本身盈利。

偏纯流量的垂类 App 承压——在线问诊 App 大盘 1.82% 的同比增速已经有所提示，小荷 AI 医生 127.8 万月活是这条路的一个现实参照。

做深专科、做医院端与医生端的（阿里健康"氢离子"、京东知医）是另一条路径，不与 C 端入口正面竞争。

 七、不能忽视的风险

＊＊，安全性仍有待验证。《Nature Medicine》2026 年 2 月发表的压力测试显示：在医师判定为急诊的病例中，ChatGPT Health 有 52% 的回答给出了偏低的紧急程度；在非急诊病例中，64.8% 存在过度分级。医学考试正确率与真实风险分级能力是两回事——这一点对通用与垂类同样适用。

第二，责任归属仍有空白。AI 不具备执业医师资格，政策要求"人机双签"，AI 出具的辅助报告须经执业医师复核签字。这既增加了医师负荷，也将责任风险留在相对模糊的地带。2026 年 7 月，美国佛罗里达州一名牧师因 ChatGPT 给出"不去看医生也没事"的建议，将 OpenAI 告上法庭。

第三，商业化闭环与补贴退坡后的留存尚未完全验证。阿福日均 1000 万次咨询依赖持续投入，有报道指出其 2026 年第二季度月均下载量与月活出现环比回落，这与公司披露的"8 月月活超 3000 万"口径并存，提示补贴期的用户黏性仍需更长周期观察；京东健康 AI 问诊渗透率虽高，最终转化的主要是药品订单而非 AI 订阅收入。

第四，隐私与合规。《个人信息保护法》将医疗健康信息列为敏感个人信息，要求单独同意与严格保护。跨机构数据标准、模型备案，以及一旦宣称诊断或治疗功能可能触发的医疗器械监管，都会影响落地节奏。

八、结论

1. 规模上，两类助手不在同一量级。通用平台医疗问答用户约 2.7 亿，在线问诊类独立 App 月活合计 3752 万，相差约 7 倍；前者随 AI 原生 App 水位上行（同比 +85.4%），后者同比仅 +1.82%。

2. 市场上，窄口径的医疗 AI 约 400 亿元（2026E）、2000 亿元（2030E），不足互联网医疗大盘（4769 亿元）的十二分之一，但增速差异明显。较核心的驱动未必是模型能力，而是 2026 年 4 月起 12 项 AI 辅助诊断纳入医保带来的支付破局。

3. 增长确定性相对较高的部分，在通用平台的自然渗透。AI 原生 App 半年增长约六成，用户向银发与下沉两端延伸，医疗作为渗透率约 47% 的高频场景，将随之水涨船高。

4. 垂类面临的较大挑战未必来自同行，而是技术叙事的松动。《Nature Medicine》的研究显示，通用前沿模型在三个阶段表现不弱，部分指标更高。当"更专业"不再构成稳固护城河，剩下的差异化空间主要是"答完之后能交付什么"。

5. 终局很大程度上取决于支付。谁能把一次问答延长为挂号、检查、用药、随访的完整服务链，并找到愿意为"健康结果"而非仅为"药品"买单的支付方，谁更有可能赢得这个市场。

回到皖北那个县城的秀梅。她需要的从来不是更聪明的问答机器人，而是有人告诉她"这个结节没事"，并且这句话可被信任、可被复核、可被执行。

AI 已经能说出那句话了。难点在于，谁来为这句话负责。

数据来源

QuestMobile《2026 年 AI 应用市场发展半年报》《2026 年一季度 AI 应用洞察》《中国移动互联网 2026 春季大报告》；易观千帆在线问诊 App 月报（2026 年 6 月）；CNNIC 中国互联网络发展状况统计报告（2025 年 6 月）；国家卫生健康委《2025 年我国卫生健康事业发展统计公报》；国家卫生健康委等五部门《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》；国家医保局公开信息；北京市规划和自然资源委员会规划公示；长江证券研究所；弗若斯特沙利文；网经社《2025 年度中国数字健康市场数据报告》；秒针营销科学院《2026 年 AI 对话与消费决策研究报告—医疗健康篇》；Nature Medicine（2026 年 6 月、2026 年 2 月）；各公司财报及公开披露。

口径说明

① 通用平台医疗用户数为按 QuestMobile 公布的场景渗透率（约 47%）推算，多平台叠加未去重约 3.4 亿，去重后独立用户在 2.5 亿—3 亿量级，文中取常被引用的 2.7 亿。② 蚂蚁阿福月活在 QuestMobile、易观千帆口径下分别为 2897 万、2468 万，公司披露口径为"超 3000 万"。③ 平安好医生 9000 万月活为服务覆盖口径，1165 万为独立 App 口径。④ 京东健康在易观"在线问诊"类目下月活 96.15 万，其用户主要沉淀于医药电商场景。⑤ 12 项 AI 辅助诊断于 2026 年 3 月 31 日纳入医保乙类目录、4 月 1 日起执行；部分来源表述为"5 月"，本文采用 3 月底发布、4 月起执行的表述。⑥ 图 6 中 2028 年规模为按 2026—2030 两端点隐含复合增速（约 49.5%）插值推演，非机构直接预测值。

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本文为行业研究性质的公开资料整理与分析，不构成投资建议或医疗建议。文中涉及的企业与产品数据以公开披露为准，如有偏差欢迎指正。如有健康问题，请咨询执业医师。