文章核心观点 - 蚂蚁集团推出的AI医疗产品“AQ”并非单纯提供医疗AI工具，而是以“看病”需求为核心，利用AI能力整合了从问诊、识别、科普到购药、支付、医保查询及本地配送的全场景服务闭环，显著提升了用户体验和流程效率 [2][40][41][42] 产品功能与体验 - 问诊流程与诊断能力：产品问诊流程模拟真实就医过程，支持文字与图片输入，能对皮肤问题（如痤疮）、心电图、舌象等进行识别分析，诊断结果与三甲医院结论相近 [13][16][17][34] - 多模态识别能力：支持皮肤检测（肤质、肤龄、水油度等）、舌象分析（气虚、阳盛等）、报告解读（血常规、心电图）及药品识别（药盒拍照），但无法解读CT等硬核医学影像 [30][33][34][37][38] - 内容专业性与辅助功能：诊断建议附带“AQ智库”知识库，内容经专业医生审核并标注专家署名及论文出处，面对急症时会优先安抚情绪再提供步骤指导 [18][20][21][25][40] 生态整合与场景闭环 - 支付宝生态深度整合：产品内可无缝跳转至支付宝完成挂号、购药、医保查询及支付，将原本多级菜单的复杂流程大幅简化，形成了高效的内部服务闭环 [4][11][26][41] - 提升用户体验与粘性：通过将看病流程拆解并嵌入用户熟悉的App使用习惯，提供了便捷的一站式健康管理服务，增强了用户对支付宝生态的依赖 [40][42] 产品优势与市场定位 - 便捷性与实用性：产品在常见小病问诊（感冒、痘痘）、报告解读、药品识别、夜间应急咨询及老人语音交流等场景下实用性强，能有效节省用户时间 [10][44][45] - 差异化竞争力：通过整合问诊、识别、购药、医保等全链条服务，构建了比单一AI问诊工具更完整的场景闭环，形成了独特的竞争优势 [2][11][42] 当前局限与用户反馈 - 诊断深度与个性化不足：部分诊断结论较为笼统，缺乏个性化建议，且有些功能仅凭用户文字输入即可推断，多模态分析的附加价值存疑 [12][22][23][24] - 功能边界存在局限：无法处理CT等复杂医学影像识别，在硬核医疗诊断方面仍需依赖专业医疗机构 [12][36][37] - 隐私担忧：有用户对健康数据在大型生态平台内的使用提出了隐私方面的关切 [43]