从“卷模型”到“造医生”：王小川的AI医疗长征

当整个AI行业陷入“三天一更新”的通用大模型军备竞赛时，百川智能却悄然调转船头，驶离了那条看似光鲜的主干道。一年前，王小川做出一个令外界震惊的决定：大幅收缩通用模型团队，关闭多条行业线，All in医疗大模型。这一“大刹车”不仅让公司发展节奏放缓，也让部分合伙人离开，原定上市计划被迫推迟。

然而，当5月22日百川发布新一代医疗大模型M4与Agent产品“百小医”时，人们看到的不再是那个追逐参数规模的“模型公司”，而是一家真正扎根于临床场景、试图用AI重构医患关系的科技企业。

为什么选择离开“主干道”？

“如果没有转型，继续走主流道路，你也会有同等程度的焦虑。”王小川的这句话，道出了当下AI创业者的普遍困境。在通用大模型的赛道上，大厂与创业公司轮番上演“轰炸式更新”，模型参数不断膨胀，但真正能落地的场景却寥寥无几。

更关键的是，王小川意识到：公司快成立两周年了，却不知道自己到底在创造什么价值。“我们不是在解决问题，而是在追逐技术指标。”这种迷茫比外界的质疑更让他难以接受。

于是，他选择回归初心——从创业第一天起，他就想做“AI医生”。这不是一个营销口号，而是一条需要长期投入、慢速反馈的道路。医疗行业天然具有长周期、强监管、高门槛的特性，商业化路径漫长，但王小川认为，这恰恰是AI最能发挥价值的地方。

医疗AI的“反常识”逻辑

在互联网行业，医疗常被视为“不好做的生意”——投入高、回报慢、PMF（产品市场契合）难验证。许多公司选择从医生提效或打通挂号、药品、保险链路入手，试图快速跑通商业闭环。

但王小川反其道而行之：百川的C端产品必须以患者为中心，核心目标是“增加医生的供给”。“我们要造更多的医生。”他说。

这一思路在B端已初见成效。在北京儿童医院，百川的两款AI儿科医生已正式参与院内多学科会诊，与专家会诊结果的吻合率高达95%，并开始向河北省150余家县级医院下沉。这意味着，AI不再只是辅助工具，而是真正参与到临床决策流程中。

而在C端，新上线的“百小医”则扮演起“AI家庭医生”的角色。它不只是回答健康问题，还能在患者就医前帮助梳理病情、分析处方、管理病历，甚至定时提醒服药和检查。这种全生命周期的服务能力，正在重新定义数字健康产品的边界。

M4的突破：从对话到临床的跃迁

新一代医疗大模型M4的核心升级，体现在三个层面：

首先是架构革新。M4采用Agent架构，具备基于患者全生命周期的记忆能力，能够自主完成从数据收集、冲突校对到调用基因数据库、生成诊断建议的完整工作流。

其次是幻觉控制与循证能力。百川将医学指南进行原子化拆解，并纳入专家共识，显著提升了模型的可靠性。同时，提问能力的提升直接带动诊断准确率——每提升两个点的提问能力，就能增加一个点的诊断准确率。

最重要的是，M4在肿瘤等复杂场景中已能自主决策，跑通完整的Agent workflow。这意味着，它不再是一个被动应答的工具，而是一个能主动思考、协同工作的“数字医生”。

焦虑的转移：从“追风口”到“答问题”

“我的选择不一定对，也不一定错。”王小川坦承，All in医疗是一条充满不确定性的路。但他更清楚：AI时代，只要交付给用户足够重要的价值，商业化会是水到渠成的事。

对于那些仍在同质化竞争中挣扎的AI公司而言，王小川的选择提供了一种新的可能：与其在通用模型的赛道上内卷，不如找一个真正相信的问题，然后用足够长的时间去回答它。

当Coding Agent能在几个月内成为史上增长最快的应用场景时，旧有的边界早已被打破。医疗或许“更慢”，但慢不等于错。在AI重塑世界的进程中，真正的创新往往诞生于那些敢于离开主干道的孤独探索者。

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