医疗AI已经率先迈入“大模型+专科场景”的深水区，它遇到的价值计量和付费困局，正是智慧工地即将面临的现实考题。
作为还没完全跑通商业模式的赛道，医疗AI在2024年中国解决方案市场依然做到约164亿元，预计到2030年增长到353亿元，年复合增速13.63%。在经济整体趋紧的背景下，这种增速本身就是一个信号：只要价值被看清、付费机制被理顺，AI在高复杂度行业是能真正“养活自己”的。
这对正在推动“AI+建筑”“智慧工地”的你很有参考价值。医疗和建筑看似风马牛不相及，一个在医院手术室，一个在塔吊和脚手架之间，但它们在几个关键问题上高度相似：
- 大模型、大算力如何在一线场景真正“用起来”？
- 医生/工程师愿不愿意用？管理者愿不愿意掏钱？
- 效率提升、质量提升，到底怎么算账？谁来付费？
本文基于一份最新的《2025医疗人工智能报告》，结合智慧工地实践，从大模型部署、价值计量、商业付费和数据资产化四个角度，拆解医疗AI的经验和坑，提炼出对建筑企业可直接借鉴的方法。
一、医疗大模型全面进院：给“AI+智慧工地”上的第一课
核心事实是：到2025年5月，中国排名前100的三甲医院已经全部完成大模型部署，38家医院在通用大模型基础上自研了55个垂直医疗模型，其中22个是专科模型。换成建筑语境，就是：TOP100总承包企业全部完成“自有AI底座+自建行业模型”的基础设施搭建。
1. 医疗大模型的落地路径
医疗行业大模型走通的大致路径是：
- 基础能力由头部模型厂商提供（类似建筑企业采购通用大模型或PaaS平台）；
- 医院信息科、临床科室在此基础上，做胸外科、神经外科等专科大模型二次研发；
- 形成人工智能在诊断、手术规划、术中导航、随访管理等环节的连续应用；
- 医生成为真正的使用者和“产品经理”，部分甚至主动申请科研项目，绕过算力限制推进AI使用。
这套路径和智慧工地非常像：
- 基础层：云+算力平台+通用大模型；
- 行业层：BIM+进度+成本+安全等多模型协同；
- 场景层：塔吊防碰撞、人员实名制、安全帽识别、质量巡检、进度预测等。
对建筑企业的启发：
- 别指望一个通用“智慧工地系统”包打天下，医疗的经验是：一定要在通用模型上做专科/专业模型，比如“基坑+支护”“钢结构安装”“高支模施工”等细分场景模型。
- 不要把一线工程师只当“使用者”。医疗里，真正把AI玩转的往往是主动参与科研和产品共创的医生。施工经理、总工需要被拉进来做项目共创，而不是“上线一个系统让大家用”。
2. 非大模型AI同样重要
医疗里，除了大模型，手术机器人、影像识别、路径规划等非Transformer架构AI仍在快速深入手术、放疗等高风险治疗场景，带来的好处非常直观：
- 超过90%用过手术AI的医生给出正向反馈；
- 并发症发生率显著下降，手术成功率提升。
对应到智慧工地，一线更刚需的，往往是：
- 视频、图像识别（安全行为、隐患识别、材料堆放、模板变形）；
- 轨迹和路径规划（塔吊、升降机、运输车辆调度）；
- 传感数据预测（模板侧压力、基坑位移、结构应力）。
一句话：大模型是“底座”，但真正黏住项目的，是那些解决具体问题的小而精AI能力。
二、医疗AI的“价值分歧”：智慧工地同样绕不过的账本
医疗AI发展快，但真正作为独立产品实现规模化付费的并不多，核心原因在于：
不同科室、不同流程下，AI产生的价值不一致，导致医院难以精确核算效益，更难说服自己花钱持续买单。
这和建筑企业推进智慧工地时的感受几乎一模一样：
- 安全事故少了，但“没出事”怎么给AI记账？
- 项目经理说效率提高了，但甲方没多给钱、总包费率也没变，算谁的收益？
1. 医生 vs 医院：短期矛盾、长期一致
报告里把医疗AI的利益冲突拆得很清楚：
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短期看，医生和医院很多时候是利益相反的。
- AI让医生看片更快、手术负担更轻，但门诊量没变，医院收入不变；
- 医院用AI是为了评级、管理，可能牺牲医生的使用体验；
- 医院希望医生贡献数据训练模型，医生担心自己的经验被“复制”，反而削弱个人优势。
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长期看，两者又高度一致。
- 手术更安全、并发症更少，医院口碑提升、病人更多，医生收入也更高；
- AI帮医生节约时间做科研，既提升个人影响力，也抬高医院科研地位。
这套逻辑几乎可以原封不动套到建筑：
- 短期内：
- AI+智慧工地让项目更规范、过程更透明，管理者喜欢，一线工程师压力变大；
- AI自动生成质量、安全报表，项目经理被“监控得更严”，但奖金分配机制没跟上。
- 长期内：
- 项目质量更稳、履约更好，企业品牌提升，高难度、高利润项目更多；
- 高度数字化的项目经验沉淀为企业能力，参与项目的工程师职业溢价也会被放大。
对建筑企业的建议：
- 推广智慧工地时，不只谈对企业、对甲方、对监管的好处，要明确写清楚对一线工程师个人的收益，比如：
- 减少加班的具体时间（例如“每周少填3小时报表”）；
- 用AI自动生成施工日志、质量记录，减少个人“背锅风险”；
- 参与AI项目试点可作为职称评审、绩效加分项。
2. 患者 vs 科室：价值对谁更友好，就谁愿掏钱
医疗里还有一层冲突：
- AI能缩短住院天数、减少检查次数，对患者非常友好；
- 但在DRG打包付费下，有些优化流程会直接压缩科室收入，甚至减少可报销项目数量。
建筑也类似：
- 智慧工地能减少返工、压缩工期，对业主和总包是好事；
- 但如果合同没有明确“进度提前奖励”，承包方可能只是无偿多干活；
- 分包方用AI做质量控制，结果返工少了、计量变少，短期内反而少拿钱。
因此，任何行业的AI落地，都绕不过一个问题：谁真正受益，谁能被量化出来，谁才愿意付费。
这也是为什么，医疗AI和智慧工地AI都在积极尝试：
- 把过程指标转成结果收益（少并发症=更高利润率；少安全事故=更低保险/保函成本）；
- 从只收软件费，转向与业务结果挂钩的“价值分成”模式。
三、胸外科的精确算账：智慧工地也应该学会“定量证明自己”
胸外科是医疗AI落地最活跃的专科之一，因为：
- 诊疗数据高度标准化（CT、DR影像易于算法训练）；
- 三级医院胸外科量大、压力高，任何效率提升都能转化为业务价值。
报告里给出了一组非常有参考价值的数字：
1. 诊断效率：用具体分钟说话
在人机协作模式下，医生阅片时间从每个病例5–10分钟，缩短到约1.6–2.2分钟，效率提升56%–84%。
东北某三甲医院的实践更直观：
- 过去医生每天要完整翻阅60组CT影像；
- 上线AI后，系统每天筛出5–6组“重点关注病例”，
- 医生“详看有标注、略看无标注”，整体诊断效率提升约73%，门诊量4年内提升约40%。
对照智慧工地：
- 不要只说“视频AI让安全巡检更高效”，要具体到：
- 原来每天要人工查看200路监控，每路扫一遍至少2分钟；
- AI预筛后只需重点查看10路“疑似异常”，每天节约多少小时；
- 相当于“一个安全员同时监管3个项目”的能力。
2. 手术与住院：用生存率和天数说话
哈尔滨某医院在肺段手术中引入AI三维重建后：
- 患者3年生存率提升约20%；
- 顽固性咳嗽并发症下降约40%，疼痛下降约20%，其他并发症下降约30%；
- 平均住院日从12天下降到5天，效率提升约58.3%。
智慧工地完全可以类比：
- 混凝土浇筑前通过AI分析温度、坍落度、配合比及环境因素，预测开裂风险；
- 引入AI后，结构裂缝率从1.2%降到0.3%，质保期内维修费用下降多少，返工工期减少多少；
- 项目交付平均可提前多少天，相当于财务上提前回款多少现金流。
医疗AI的做法是：每个专科都要拿出一组足够硬的指标，才能推动管理者持续投入。智慧工地要想过了“试点阶段”，也必须从“感觉有用”升级到“能算清楚”。
四、支付与商业模式：医疗AI摸索的几条可行路
医疗AI逐步意识到，只靠“卖软件许可”和“按床位计费”，很难匹配前期高昂的研发成本，于是开始在付费方式上做文章，这里有几条路径对建筑企业很有启发。
1. 增效、提质、优化流程：三类价值，对应三套付费逻辑
胸外科的AI应用大致可以分三种模式：
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增效模式：同样时间做更多病人（或更多手术）。
- 价值主要体现在科室收入增加；
- 建筑可类比为：同样工期完成更多工作量，或减少加班、降低人工成本。
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提质模式：并发症减少、生存率提升。
- 价值首先体现在患者获益，科室能否增收要看DRG打包价格设定；
- 建筑可类比为：质量缺陷率下降、返工率降低、质保期投诉减少。
-
优化流程模式：少做一次检查、少一台手术，诊疗路径更顺畅。
- 患者获益极大，但有时会导致科室可结算项目变少，短期不利于科室绩效；
- 建筑可类比为：减少无效审批环节、合并施工工序，对业主是好事，但如果合同计价按“签证次数、变更量”算，承包方短期可能不愿意“自砍收入”。
对智慧工地的启示：
- 在和业主谈AI应用价值时，要主动区分这三类收益：
- 是帮你多干活（增效），
- 还是帮你把活干得更好（提质），
- 还是帮你流程更顺（优化流程）。
- 不同收益，对应的付费机制应该不同：
- 增效，可以谈按节约的人力成本或提前工期比例分成；
- 提质，可以和质量保证金、保修期费用挂钩；
- 优化流程，需要在合同里预设激励条款，否则承包方会天然“保守”。
2. 从“卖工具”到“参与分账”
医疗AI的一个方向是：
- 不只收一次性软件费，而是按节省的住院天数、减少的并发症率，与医院进行长期分账；
- 或通过与医保、商业保险合作，按降低的赔付率拿收益分成。
智慧工地同样可以探索：
- 与总包/业主约定：AI应用带来的提前竣工天数、减少的返工金额中，按一定比例进行技术服务分成；
- 与保险机构探讨：当施工现场AI安全系统实测事故率显著下降时，保险费率随之调整，节省的保费部分回流给AI服务方和施工方。
一句话：只卖“软件使用权”很难撑起长期研发，必须想办法把自己绑上项目的财务结果。
五、数据资产化：让AI在建筑业变成“可持续生意”
不管是医疗还是建筑，AI研发真正的大头成本，其实都在数据。
医疗报告中提到一个关键数字：
- 三甲医院医生标准一张胸部CT，大概需要50–60元；
- 一个包含1000例患者的影像数据集，仅数据标注成本就在5万–6万元；
- 再加上律所评估、资产确权等，一个数据资产的“生产成本”接近10万元。
这直接导致：
- 医院对数据交易非常谨慎：收益有限、风险不小；
- 真正高质量、可交易的医疗数据资产依然稀缺。
1. 建筑行业的数据也要学会“做资产”
智慧工地正在产生大量数据：
- BIM模型+进度计划+成本数据；
- 实时传感器数据（位移、应力、温度、噪音、粉尘）；
- 视频监控、安全行为记录、质量检查结果；
- 合同变更、签证、工期调整等业务数据。
这些数据如果只是“躺在系统里”，对单个项目是成本；
但如果被系统化治理、脱敏、结构化，就可以成为：
- 训练结构安全预测模型的基础数据；
- 训练“工期延误风险预测”“造价超支预警”模型的样本；
- 甚至成为建筑行业的数据资产，在可信的数据空间中共享、交易。
2. 可信数据空间：先把“信任问题”解决掉
医疗领域正在试验的“可信数据空间”，本质上做三件事：
- 把参与各方身份、权限、数据源、使用行为都放到一个受控环境里；
- 用数字合约约定：谁可以在什么前提下，用数据做什么事，结果怎么回溯；
- 让数据“可用不可见”，既能训练模型，又不暴露个体敏感信息。
建筑领域完全可以类比：
- 由行业平台或地方国资背景单位牵头，搭建工程建设领域可信数据空间；
- 各施工单位将项目数据按标准治理后接入空间，而不是点对点私下流转；
- AI服务商在空间中基于“看不到原始数据”的方式训练模型，输出能力服务于多个项目和企业。
如此一来：
- 单个项目的数据不再只是成本，而是未来可复用、可变现的数字资产；
- AI服务商不必为每家企业、每个项目重新做一次数据标注，整体研发成本才能压下来。
结语：从医疗AI的两大困局，预判智慧工地的下一个难点
医疗AI今天遇到的两个核心难题，其实就是智慧工地明天必然要回答的问题：
- **价值计量难：**效率、质量、安全到底提升了多少，怎么被写进合同、体现在财务报表里？
- **支付机制不清：**谁真正受益，谁愿意付费，怎么设计一套“共赢”的分账模式？
好消息是，医疗已经先走了几年弯路：
- 证明了大模型+专科模型的有效路径；
- 给出了用具体指标证明价值的范本；
- 也在数据资产化和可信数据空间上给出了制度和技术方向。
如果你正在负责企业的“AI+建筑”“智慧工地”项目，我的建议是：
- 从现在就开始给每个AI场景设定可量化的KPI，哪怕是很粗的指标；
- 在新项目合同里提前设计与效率、质量、安全挂钩的激励条款，为后面的AI价值分账预留空间；
- 把项目数据当作未来资产，而不是一次性成本，推动企业建立标准化的数据治理和共享机制。
真正难的不是把AI部署到工地，而是让它在财务报表和人才体系里“站住脚”。医疗AI已经证明，这条路虽然不轻松，但走通之后，行业的天花板会被抬高一大截。