近来，AI智能体赛道持续升温，相关新闻频频搅动行业风云。先是腾讯WorkBuddy于本月初正式发布开放平台，引入逾百家生态伙伴，接入超30个品牌的智能硬件及30余个行业应用，显露出抢占生态卡位的雄心；随后，Meta旗下个人智能体Muse上线仅六天，下载量便突破90万，登顶美国iOS与Google Play免费榜双榜首，并带动Meta股价单日收涨超11%，创下近一年半以来最大单日涨幅。喧嚣之下，一种新的认知正悄然成为行业共识：模型的技术性能或已出现“过剩”。即便模型性能并非最优，只要跨过临界点，便足以支撑一款具备高用户粘性的个人Agent产品。与此同时，随着行业竞争的焦点从AI模型本身转向“AI在日常工作中是否能用、好用”，入口、场景与生态，正在成为AI竞争的新护城河。谁能率先跑通可落地的商业化范式、抢占用户心智入口，并构建起彼此协同的产业生态，谁就有望在下一阶段的竞争中掌握定价权与话语权。而谈及AI如何将数据与技术兑现为产业价值，医疗影像行业因存在数据碎片化、数据安全、AI可解释性与可信度、临床易用性等诸多挑战，恰恰是检验AI应用成色的最佳试炼场。在这一领域，德适-B(02526)的商业实践，正是AI落地医疗影像行业的一个典型样本：公司长期坚持按任务、效率和结果交付的战略，深入临床一线，以场景落地与商业化成果为最终检验标准。基于对临床AI应用痛点、难点的深刻体察，公司已打造出一套零门槛、低成本、高效的医疗AI应用“操作系统”，涵盖iMedImage 通用医学影像基座大模型及iMedLoop、iMedStudio、iMedMaaS等全套技术体系。且让我们一步步拆解德适这套“临床问题—数据—训练—评测—部署—反馈”的闭环打法。iMedImage®通用医疗影像基座模型，是德适搭建的通用医疗技术底座。该模型以千亿级参数架构为核心，基于8000万医学影像数据完成预训练，可适配多种医学影像模态与多样化数据结构。基于该基座模型，专病模型训练对标注数据的需求量降至原来的二百分之一，开发周期缩短至十二分之一，开发成本与算力支出均降至十分之一。这意味着，原本只有大型三甲医院和头部AI公司才玩得起的专病模型开发，如今中小型医疗机构也能以可承受的成本参与其中。iMedStudio™全模态智能标注与数据生产工作台，将数据清洗的“脏活累活”由AI一手包揽。它兼容全球几乎所有医疗影像格式，并由AI统一标注标准，将碎片化数据清洗为可用于模型训练的标准化、高质量数据，不同专家的标注一致性（IoU）可高达99%。iMedMaaS®模型训练与部署平台，为临床提供“即开即用、按需调用”的AI入口。其采用零代码操作环境，提供模块化功能接口，使缺乏专业AI开发资源的医疗机构也能低门槛、高效率地训练适配本院真实场景的专用小模型。它不仅大幅降低AI在医疗科研与临床应用中的技术壁垒，更将AI能力的生产权交还给最懂临床场景的医生和医院。iMedLoop™全球医疗影像数据平台将上述多元工具进行整合，构建起从数据治理、专家标注、模型训练、模型服务到临床应用的一站式服务。AI能力深入临床，再用临床真实数据与反馈反哺模型训练，驱动持续技术迭代，加速形成正向业务循环。截至目前，iMedLoop平台已有超过3000名专业标注人员入驻，拥有2895万条高质量数据集，公司已与99家医院（包括65家三甲医院）达成合作，累计开展158个专病模型项目，更有多家数据要素供应商、医疗AI科技企业等生态合作伙伴积极参与共建。凭借低门槛、低成本的临床一线入口，庞大的专家与合作伙伴网络，以及临床反哺、持续迭代的数据飞轮，德适让医疗AI走出空中楼阁，成为了一套“能用且好用”的临床应用工具；而公司业务的快速发展，亦初步验证了这一模式的可扩展性。如今，AI深入各行各业，已是大势所趋。当真正“接地气”的AI走进一家家医院，已率先占据医疗影像赛道有利身位的德适，其增长故事也才刚刚开始。(CIS)