北京科博会观察：AI赋能大健康，产业迎来智能加速

无论是AI以九成准确率助力耳病诊疗，还是“黑灯实验室”将表面活性剂研发周期由月缩短至秒，亦或是数字孪生为会展业植入“智慧中枢”，人工智能正从最初的“概念种子”，蜕变成为支撑各行各业的“参天大树”。

陈龙研习社 ｜ 产业观察第119期

2026年5月，第二十八届中国北京国际科技产业博览会（北京科博会）如期开幕。本届展会中，人工智能赋能各行各业的场景触手可及：从医疗诊断到会展管理，从材料研发到生命科学，AI正以前所未有的渗透力深入产业的每一个细微角落。

作为一个拥有两百万粉丝、数千个社群的创业者，我尤为留意AI在医疗健康领域的实际应用。科博会上的案例，精准描绘了AI赋能大健康产业的三大路径：轻量诊断的普及化、研发流程的自动化、跨领域场景的智能化。这些“种子”一旦播撒在产业土壤中，将彻底重塑健康服务的提供模式。

展会上，韩国医疗企业Otiton Medical展示了一款AI耳部诊疗工具。用户通过双头温度计测温，并借助AI获得耳部疾病分析报告。据工作人员说明，该AI基于韩国医院公开的万余例病例训练，能迅速识别慢性中耳炎、分泌性中耳炎等病症，准确率接近九成。

“只需用摄像头拍摄耳道，AI即可进行分析，让用户直观掌握耳部健康状况，便于早期护理，并作为专业诊断的参考。”该公司希望通过科博会推广产品，加快开拓中国市场的步伐。

陈龙观点：耳部诊断AI的精髓，不在于“九成准确率”这一数据，而在于它将原本需专科医生借助内窥镜完成的检查，转变为家庭可进行的“自助筛查”。这与我们此前分析的“便携式干眼检测仪”有异曲同工之妙——AI正将“专业诊断能力”从医院迁移至家庭。随着筛查成本下降和可及性提高，大量隐匿性疾病的早期发现将成为现实，这将从根本上降低慢病发病率，缓解医疗体系压力。

北京戴纳实验科技股份有限公司展区的“AI+黑灯实验室”备受瞩目。针对传统人工研发效率低、成本高及结果不稳定的痛点，该实验室实现了全流程无人化操作：AI生成配方、自主设计实验方案，由智能机器人执行任务、验证结果，并将数据反馈给AI进行迭代升级。

董事长迟海鹏指出，该系统能将表面活性剂配方研发周期由月缩减至秒，大幅提升研发效率。黑灯实验室采用本地化机器学习模型，基于企业内部高质量数据训练，确保数据安全与专业性。目前，它能高效处理重复性高、精度要求严、危险性大或环境特殊等实验流程，已服务多家龙头企业，涉及石油化工、检验检疫、生命科学及药物研发等领域。

陈龙观点：黑灯实验室的核心，是“AI大脑+机器人手脚”的研发范式革新。在药物研发中，这意味着化合物筛选、配方优化、工艺放大等环节可实现全天候无人化运行。我们此前分析的“晶泰科技”“英矽智能”等AI制药企业，正是这一趋势的先行者。当研发效率从“月”跃升至“秒”，新药上市周期将从“十年”缩短至“五年甚至三年”，这将彻底重塑医药产业的竞争格局。

迟海鹏还描绘了一个更具社会意义的愿景：黑灯实验室有望打破地域壁垒，让全球欠发达地区也能享有顶尖科研能力。同时，将科研人员从重复、危险的劳动中解放出来，专注于创造性工作。这对于缩小全球医疗研发资源的差距，具有深远影响。

在会展领域，五一地球克隆科技（北京）有限公司带来了融合AI与数字孪生技术的“AIC智会精灵”。产品经理崔力文介绍，该系统具备AI排桌和布展功能。用户输入会议规模与风格后，系统会自动推荐合适的会场，生成最优桌椅布局，计算疏散路径及消防合规性，并确保每位嘉宾的观看体验。

该系统的研发与运行依托于业主方采集的真实数据，通过对物理世界的感知、理解、学习和反馈来生成方案，已服务于国内多个会议场馆。

陈龙观点：虽看似与医疗无关，但此案例揭示了AI赋能的另一路径——利用数字孪生优化物理空间资源配置。在医疗场景中，同样的逻辑可应用于手术室排班、急诊床位调度、大型医疗设备利用率优化等。当AI学会“排桌”，自然也能学会“排手术”。这将为医院运营管理带来显著效率提升。

北京科博会上的这些案例，并非孤立的技术展示，而是AI赋能各行各业的缩影。从医疗诊断到药物研发，从会展运营到实验室自动化，AI正从“单点工具”迈向“系统赋能”。

三条产业启示：

诊断普惠化：AI将专业诊断能力“下沉”至家庭与基层，让普通人也能获得“专家级”的健康评估。这不仅是技术的胜利，更是健康公平的体现。

研发无人化：以黑灯实验室为代表的AI自动化研发，正将科学家从“重复劳动”中解放出来，使其有更多精力投入“创造性工作”。这对于缓解我国科研人才结构性短缺，具有重要意义。

运营智能化：数字孪生与AI的结合，正优化各类物理空间的资源配置。在医疗领域，这将转化为手术室利用率提高、患者等待时间缩短、医疗设备成本降低等实实在在的效益。

“AI+诊断”产品对接：协助Otiton Medical等海外AI诊断企业，对接中国基层医疗机构、体检中心及互联网医院，加速合规准入和市场拓展。

“黑灯实验室”产业调研：联合戴纳科技等企业，梳理AI自动化研发在药物筛选、配方优化、质量控制等环节的应用案例，形成《AI驱动医药研发白皮书》。

“智慧医疗运营”沙龙：组织医院管理者、AI技术专家，探讨数字孪生、AI排程在医院运营管理中的落地路径。

“AI+健康”科普传播：制作“AI耳部自测”“AI皮肤识别”等科普短视频，通过社群及全媒体矩阵传播，提升公众对AI医疗的认知与接受度。

北京科博会上的AI应用，虽形态各异，但底层逻辑相通：用数据训练模型，用模型驱动决策，用决策优化效率。当这些“种子”播撒在大健康产业的沃土中，我们终将看到：更普惠的诊断、更高效的研发、更智能的运营。

陈龙研习社将继续作为这场“智能革命”的连接器，连接技术、场景与资本，连接海外创新与中国市场，连接实验室与产业一线。

欢迎AI医疗企业、科研机构、医疗机构及投资机构加入，共同见证并参与这场产业变革。

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