在数字化浪潮重塑医疗行业的当下，AI正成为破解医疗效率瓶颈的关键力量。作为“港股AGI第一股”，云知声上市后聚焦“人工智能+医疗”赛道，以自研山海大模型为核心，通过医疗Agent落地与区域SaaS平台赋能，既交出了场景化应用的亮眼答卷，更在“AI+制药”领域展现出广阔增长空间，成为本土医疗AI领域的标杆企业。
山海大模型稳居全球医疗榜首，筑牢技术根基
技术是云知声上市后发展的核心支撑，其自研的山海大模型在医疗领域表现突出。该模型不仅在OpenCompass、SuperCLUE等通用大模型评测中稳居国内第一梯队，更在医疗专业评测中斩获佳绩：CCKS2023PromptCBLUE医疗大模型评测中获通用赛道一等奖，国际权威医疗评测MedBench中长期稳居全球首位，各项指标全面超越GPT-4。
为推动AI下沉基层医疗，云知声还突破模型轻量化技术，通过大模型蒸馏将参数压缩至0.5B以内，开发出高性能、低延迟、低成本的端侧大模型。这一突破降低了医疗AI的应用门槛与成本，为其上市后医疗业务规模化扩张，尤其是基层普惠医疗场景的覆盖，奠定了技术与经济基础。
医疗Agent深入诊疗流程，落地成效显著
上市后，云知声将山海大模型的技术能力转化为实际应用，构建多元医疗Agent体系，深入问诊、病历管理、诊断等核心环节，解决医疗场景痛点。
病历生成Agent成为医生“减负神器”。它结合语音识别技术捕捉医患对话，经山海大模型筛选关键信息、剔除无关内容，将对话转化为标准化病历。医生仅需简单微调即可使用，目前已在北京友谊医院落地，相关科室门诊病历录入效率提升80%，医生问诊时间节省15%。
智能病历质控Agent则是医疗质量“把关人”。不同于传统质控仅“提示问题”，该Agent能深度扫描病历中的信息缺失、逻辑矛盾等问题，并辅助医生修正，确保病历准确完整，目前已在多家医院应用，筑牢医疗安全防线。
此外，云知声与邯郸市中心医院合作的多模态AI诊断系统，整合CT、MRI等多源数据，通过AI分析实现疾病精准判定，在肿瘤早筛、心脑血管疾病预警等领域展现出商用潜力，进一步拓宽了上市后的业务边界。
SaaS平台破数据壁垒，“AI+制药”打开未来空间
在场景落地之外，云知声上市后还通过区域医疗SaaS平台推动行业协同，并凭借现有积累探索“AI+制药”新方向。
针对医疗数据孤岛问题，其构建的区域诊疗大数据平台以SaaS模式，打通区域内医疗机构数据链路。依托山海大模型与医学知识图谱，平台可提供临床决策支持、疾病预警、医疗质量评估等服务，目前已覆盖全国超30%的百强三甲医院，助力区域医疗智能化升级。
更值得关注的是“AI+制药”潜力。在药物靶点发现环节，山海大模型可深度挖掘生物医学数据，将传统需数年、数百万美元的研发周期缩短至数月，成本大幅降低；临床试验阶段，AI能优化患者招募、实时监测数据，降低研发风险。虽暂未大规模落地，但这一方向已成为云知声上市后拓展医疗业务边界、打开长期增长空间的重要布局。
上市以来，云知声以技术筑基—场景落地—潜力拓展的逻辑，在医疗AI领域稳步前行。从山海大模型的技术突破，到医疗Agent与SaaS平台的落地赋能，再到“AI+制药”的未来探索，其不仅推动着医疗行业的智能化变革，更印证了本土医疗AI企业从技术到商业的闭环能力。随着“人工智能+医疗”政策与市场需求的双重驱动，云知声有望在医疗AI赛道持续突破，释放更大价值。