AI浪潮下的自我审视：王小川的“非学霸”命题
在当前波澜壮阔的人工智能浪潮中，曾被誉为“学霸”的王小川，正在为百川智能书写一个截然不同的篇章。他深知，“学霸”的标签往往意味着在既定框架内追求卓越，而他如今更渴望解答属于自己的、关乎生命与健康的宏大命题。这不仅是个人志向的升华，更是百川智能在AI领域的一次深刻战略转型。
2023年ChatGPT的横空出世，无疑是AI发展史上的一道分水岭，它以迅猛之势裹挟着整个行业。对于王小川而言，这场浪潮并非简单的技术更迭，而是为他内心深处长达二十年的“生命科学与大众健康”愿景，提供了清晰可行的实现路径。然而，面对彼时市场对通用大模型的狂热追捧，百川智能也曾一度陷入“应试”状态，背负着外界对“AI六小虎”的期待，在模型评分榜、用户活跃度以及商业化收入等必答题上疲于奔命。
王小川坦言，在高速扩张时期，公司内部甚至出现了“模型、商业化、AI医疗”三条路线并行、思想难以统一的局面。这种撕扯，促使他深刻反思，并最终回归到创业初心——“为人类造医生，为生命建模型”。这一抉择，标志着百川智能将从追求通用智能的“高度”，转向深耕医疗应用场景的“深度”。
从“智能高度”到“应用深度”：AI医疗的战略价值
近期GPT-5的发布，虽然并未像此前版本那样引发产业的巨幅震动，但其将医疗健康纳入核心评测维度，并邀请癌症患者为其背书，无疑预示着医疗AI正迅速从“非共识”走向“共识”。王小川认为，这恰恰反映了通用大模型在服务亿级用户时，必须走向“以人为中心”的路线，而医疗正是这条路径上的战略制高点。
在技术路线图上，王小川一直推崇将代码作为AI发展的中心，因为代码本质上是一种“可运行”的高级语言，能够像图灵机一样解决万千问题。他指出，人类智力的核心在于“类比与推理”，而语言（包括数学语言与代码语言）正是实现这一目标的关键。因此，从理解人类语言到掌握可运行的代码语言，是通往通用人工智能（AGI）的清晰路径。
当前，AI编码工具的快速崛起，以及Anthropic等公司在代码领域的深耕，正印证着“应用深度”的巨大价值。这不仅仅是辅助程序员，更长远来看，代码的终极目标是实现自我运行，推动AGI的真正到来。王小川曾预言“程序员是自己的掘墓人”，现在这句话正逐步成为现实。当行业从单纯的跑分竞赛走向实际应用阶段，对“应用的深度”的重视将超越对“智能高度”的狂热追逐，医疗AI的价值也随之凸显。
然而，与美国相比，国内大模型领域在技术追赶和商业环境上仍面临双重挑战。美国头部AI公司动辄百亿美金的融资和高额年化经常性收入（ARR），与国内多数公司仍处于“模型内卷”阶段形成鲜明对比。王小川认为，在这样的牌局中，任何一家中国公司能够“咬住”不掉队，已属不易。因此，选择一条适合自身禀赋、具有长期影响力的路径，而非盲目跟随，成为百川智能的必然选择。
破茧重生：百川智能的组织重塑与“内心之战”
面对外部环境的喧嚣与内部发展的撕扯，王小川选择了一次彻底的组织重塑。百川智能团队从高峰期的450余人精简至不足200人，管理层级从平均3.6级压缩至2.4级。这次自上而下、耗时数月的调整，并非外界猜测的“遭遇困境后的被动收缩”，而是王小川一次“发自内心”的主动决策，旨在让团队回归扁平，回归专注，从而大幅提升团队的“压强”与执行力。
王小川坦承，过去为了迎合媒体、团队甚至股东的期待，他做了一些“多余的动作”，例如尝试涉足并非真心热爱的金融领域。他反思，这种过度的迎合本质上是当时“心力”不够强大，摊子铺得越大，心力反而被稀释得越厉害。如今，他强调创业者必须充分参与过程的痛苦，而非仅仅判断和选择目标，才能避免战略失焦。
此次调整的巨大收获，是未来方向前所未有的清晰。王小川将这次转变定义为一场“与自己内心的斗争”，而非与环境的斗争。他不再需要回答别人强加的必答题，而是可以真正定义自己的问题，并给出更锐利的答案。面对外界的质疑与“慰问”，王小川选择了沉默。他深知，媒体的赞誉本质上是一种“预支的借款”，当现实与预期产生偏差时，外界的失望情绪是必然的。但他的不焦虑，源于他对百川未来道路的笃定——那条“为人类造医生，为生命建模型”的路径。
Baichuan-M2：定义医疗AI的新标杆
在经历数月的蛰伏与调整后，百川智能于近期携其全新的医疗大模型Baichuan-M2亮相。这款模型在性能上表现出色，不仅超越了OpenAI新近发布的两个开源模型，在闭源领域其能力也仅次于GPT-5。特别是在OpenAI发布的Health-Bench（Hard模式）评测集上，Baichuan-M2的得分达到34分，超过了OpenAI模型32分的表现，并在标准版评测中与GPT-5一同突破60分大关，达到了世界级水平。
Baichuan-M2的发布，不仅是为了展示百川在医疗AI领域的实力，更是其战略重心从“全线出击”转向“聚焦医疗”后的首次正式亮相。王小川明确指出，百川的目标是让模型在医疗领域突出，同时保持通用能力在第一梯队。这相当于百川“换了个身位”，从通用的榜单混战中脱离出来，开辟自己的专属赛道。
通用模型如GPT-5在医疗领域已展现强大实力，但专用医疗模型的独特价值在于其最终目标是实现超越。医疗不像纯粹的数学或物理，它包含严谨逻辑推理，更融合了大量独特的医学认知，并受政策、法规和临床指南的严格影响。因此，仅仅依靠通用模型是不足以构建真正的医疗智能体的。这就为百川智能这样的专业公司，提供了巨大的发展空间。
“造医生”的深度与复杂度：远超通用智能
王小川认为，“造医生”比单纯追求“智能高度”要复杂得多。他指出，目前的通用模型普遍缺乏“提问”的能力，其核心在于“解题思路”而非主动探索。但在医疗领域，一个好的AI医生必须具备主动问诊、深度探究的能力。此外，“减少幻觉”在医疗领域尤为严肃，因为这直接关乎生命健康，模型必须能精准、可靠地调用外部知识库以支持其每一个判断，实现真正的“循证医学”。
这些深层次的需求，并非当前通用大模型厂商主攻的技术路线图所能完美解决。构建一个真正“可用”的AI医生，需要解决一系列应用层的问题，包括如何符合当地政策法规、如何融入人文关怀，以及如何通过Agent架构进一步提升其能力。这是一个全链路的工程，不仅要求底层模型性能优越，更需要在其上叠加厚重的应用层开发。
王小川进一步阐释了“好医生”应具备的四大核心能力：
- 提问能力与循证支持：主动、精准地进行问诊，并能够引用可靠的外部知识库来支持诊断和建议，确保信息可靠性。
- 记忆力：能够长期记住患者的病史、用药记录、生活习惯等，构建完整的健康档案。
- 关系理解：不仅能与患者有效沟通，更要懂得如何与患者家属沟通，理解并处理复杂的医患关系与家庭动态。
- 人文关怀：在决策中融入对个体差异、情感需求的考量，而非冰冷的逻辑判断。这涵盖了从诊断到康复的全过程，特别是在慢性病管理和长期健康追踪等场景中，更为关键。
这些能力远超通用模型的设计范畴，是百川智能在底层模型和应用层面上持续深耕的关键所在。
AI家庭医生的未来：比无人驾驶更早到来
对于AI家庭医生的普及时间线，王小川给出了一个令人振奋的判断——它将比无人驾驶更早到来。他计划在2026年推出更大型的版本迭代，届时其技术成熟度将肉眼可见。
王小川将“造医生”与无人驾驶进行对比，二者都被认为与生命安全直接相关，因此都极具挑战性。然而，AI医生具备以下显著优势，使其更容易落地：
- 刚需性与替代性：医疗是绝对刚需，且个人无法完全替代医生。而无人驾驶并非绝对刚需，人们仍可自行驾驶。AI医生能解决“没有医生看病”的问题，其价值更为凸显。
- 人机协同效率：无人驾驶需要安全员时刻保持高度紧张，接管时间极短。而AI医生与人类医生可以形成高效、安全的协作模式：AI提供诊断或方案，人类医生进行最终审核。在广阔的院外场景，AI医生甚至可以独立工作，无需直接涉及开具处方。
- 价值创造维度：AI医生的价值不仅限于“诊断”和“开药”，更在于辅助用户进行大量关键的医疗决策，例如选择医生建议、判断是否就医等。这些“改变用户行为”的辅助价值，在院外场景中尤为巨大。
在“造医生”的分级上，王小川引入了新的思考维度。除了机器自身能力（L1-L5）外，还需考虑场景（院内或院外，“院外”如同“低速无人驾驶”，市场广阔且需求多元）和关系（与患者及家属的沟通与人文关怀）。百川智能的目标是打造具备“嘴替”功能，能够深刻理解并处理医患家庭关系，并提供个性化、长期健康管理的AI医生。
王小川强调，百川智能做的是“造医生”，而非简单的“健康顾问”或嵌入现有APP提升效率的工具。医生应有医生的形态，其产品设计需要符合用户对“人”的潜意识认知和使用习惯。百川智能的目标是，首先进入医院体系获得专业背书，继而将服务直接推向消费者（C端）。这种独特的路径，有望定义AI医疗的新范式，推动更具人性化和深度影响力的智能健康服务普惠大众。
