文章核心观点 - 讯飞医疗中标4.276亿元国家级人工智能应用中试基地项目，标志着公司技术实力与战略布局进入规模化兑现期，为AI医疗行业突破“技术空转难落地”与“盈利模式不清晰”的困境提供了示范 [1] 行业背景与市场需求 - 2024年我国人均预期寿命达79岁，基层医疗卫生机构管理的65岁及以上老年人数高达14136万，老年健康管理任务繁重 [1] - 基层医疗服务需求旺盛，乡镇卫生院、社区卫生服务中心（站）等基层机构诊疗人次达39.8亿，较上年新增2.3亿人次 [1] - 基层医疗供需矛盾凸显，专业公共卫生机构卫生技术人员同比微降0.1万人至80.7万人 [1] - 国家政策推动AI医疗落地，如《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，目标在2027年实现基层诊疗智能辅助广泛应用，2030年实现全覆盖 [1][3] 公司品牌价值与行业地位 - 中标国家级项目为公司品牌注入了“国家背书”属性，提升了权威公信力与行业话语权 [1] - 项目招标标准要求全栈技术自主可控、支撑万级基层医疗机构同时在线的规模化服务能力，与公司十年深耕的核心竞争力相匹配 [2] - 公司从“行业参与者”转变为“标准制定者”，将依托千亿级参数医学大模型构建可复制、可推广的“医疗AI底层操作系统” [4] - 承建国家级中试基地相当于拿到政策落地的“先行者入场券”，品牌影响力将从行业圈层辐射至全国医疗体系 [3] 技术实力与产品基础 - 讯飞星火医疗大模型是业界唯一“全国产算力训练、全栈自主可控”的医疗大模型，在多项能力维度效果全面超越GPT-5（high）及DeepSeek V3.2-Exp [9] - 核心产品“智医助理”已覆盖全国31个省市，服务超25万名基层医生，累计提供超11亿次AI辅助诊断服务，将基层医生电子病历书写规范率从不足40%提升至98% [6] - 个人AI健康助手“讯飞晓医APP”累计完成超1.6亿次AI咨询，下载量突破2600万，覆盖1600余种常见疾病、6000余项检查项目解读，用户好评率达98% [8] GBC三端联动战略与业务进展 - **G端（政府/标杆项目）**：是公司三端联动的“先手棋”，此次中标后将基于现有经验对系统全面升级，构建5个千亿级医学垂类大模型与5PB级医疗数据资源平台，重点落地21个基层示范场景，打造覆盖全国的基层医疗AI协同平台 [5][6][7] - **B端（医疗机构）**：公司已与超500家等级医院建立深度合作，包括四川大学华西医院、北京安贞医院等顶级医疗机构 [7] - **B端（医疗机构）**：中试基地项目有助于将三甲医院验证的成熟方案转化为全栈自主可控、符合国家标准的标准化产品，匹配各级医院数字化转型需求，降低采购与验证成本，实现向县域医院、社区卫生服务中心的渗透和全域规模化放量 [7] - **C端（消费者）**：C端产品已实现健康管理全流程覆盖，包括症状预诊、用药核对、报告解读及慢性病全周期管理 [8] - **战略协同**：G端确立技术标准与服务模板，为B端渗透和C端转化提供信任支撑；B端深度渗透为C端业务增长搭建核心支撑，随着基层医疗数据链路打通，C端用户付费购买个性化健康管理服务的意愿预计将显著增强 [5][7][8] 项目意义与未来展望 - 此次中标是政策导向、市场需求与技术实力共振的必然结果，验证了公司GBC三端联动策略的实践价值 [1][5] - 项目将帮助破解医疗大模型落地的标准缺失、数据割裂难题，公司技术自主与场景落地的稀缺性将成为其长期价值增长的核心驱动力 [4][9] - 随着项目推进，公司在AI医疗领域的核心数据储备与行业标准话语权将进一步强化，“模型即服务”的商业模式成熟度将持续提升 [10]

文章核心观点 - 讯飞医疗中标4.276亿元国家级人工智能应用中试基地项目，标志着公司成功突破AI医疗行业“技术空转难落地”与“盈利模式不清晰”的困境，其品牌价值、战略布局进入规模化兑现期，并有望成为行业标准制定者 [1][4][10] 行业背景与市场需求 - 中国医疗健康领域需求巨大：2024年人均预期寿命达79岁，基层医疗卫生机构管理的65岁及以上老年人数高达1.4136亿人，基层机构诊疗人次达39.8亿，较上年新增2.3亿人次，但专业公共卫生机构卫生技术人员却同比微降0.1万人至80.7万人，供需矛盾凸显 [1] - 政策强力推动：国家层面明确2027年实现基层诊疗智能辅助广泛应用、2030年实现全覆盖的目标，广东、山东等多省份2024年密集出台基层医疗AI扶持政策，推动技术向县域渗透 [3] 品牌价值与行业地位跃迁 - 获得国家级背书：中标国家级项目为讯飞医疗品牌注入了“国家背书”属性，提升了其权威公信力与行业话语权 [1] - 从参与者到标准制定者：承建国家中试基地意味着公司角色转变为“标准制定者”，其核心任务是破解医疗大模型落地的标准缺失、数据割裂难题，构建可复制推广的“医疗AI底层操作系统” [4] - 获得政策落地先行者优势：中标相当于拿到了政策落地的“先行者入场券”，品牌影响力将从行业圈层辐射至全国医疗体系 [3] 技术实力与核心竞争力 - 全栈自主可控：讯飞星火医疗大模型是业界唯一“全国产算力训练、全栈自主可控”的医疗大模型，在多项能力维度效果全面超越GPT-5（high）及DeepSeek V3.2-Exp [9] - 满足规模化服务要求：公司技术能力符合招标对“全栈技术自主可控、支撑万级基层医疗机构同时在线的规模化服务能力”的核心要求 [2] - 强大的数据与模型基础：公司将基于中标项目构建5个自主可控的千亿级医学垂类大模型与5PB级医疗数据资源平台 [6] GBC三端联动战略验证与深化 - **G端（政府/标杆）**：核心产品“智医助理”已覆盖全国31个省市，服务超25万名基层医生，累计提供超11亿次AI辅助诊断服务，将基层医生电子病历书写规范率从不足40%提升至98% [6] 此次中标后，公司将重点落地智能诊疗、智能公卫、慢病管理等21个基层示范场景，打造覆盖全国的基层医疗AI协同平台，将地方经验转化为全国通用的技术标准与服务模板 [6][7] - **B端（医疗机构）**：公司已与超500家等级医院建立深度合作，包括四川大学华西医院、北京安贞医院等顶级医疗机构 [7] 中试基地项目有助于公司将三甲医院验证的成熟方案转化为标准化产品，匹配各级医院数字化转型需求，降低采购与验证成本，实现向县域医院、社区卫生服务中心的渗透和全域规模化放量 [7] - **C端（消费者）**：个人AI健康助手“讯飞晓医APP”累计完成超1.6亿次AI咨询，下载量突破2600万，覆盖1600余种常见疾病、6000余项检查项目解读，用户好评率达98% [8] 随着中试基地项目打通基层医疗数据链路并依托B端医生背书，C端用户付费购买个性化健康管理服务的意愿预计将显著增强 [8] 项目意义与未来展望 - 验证商业模式：项目推进将强化公司的核心数据储备与行业标准话语权，提升“模型即服务”商业模式的成熟度 [10] - 驱动长期增长：技术自主与场景落地的稀缺性，将成为公司长期价值增长的核心驱动力 [9] - 加速产业化进程：公司主导的技术标准体系在全国渗透，将加速AI医疗基础设施建设的产业化进程，推动公司进入业绩兑现快车道 [10]

公司股份回购动态 - 公司于12月4日以平均每股5.15港元的价格回购18.1万股，回购金额超过93万港元，已连续两日回购，合计回购约57.3万股，累计回购金额近300万港元 [1] - 自9月26日至今，公司已完成12次股份回购，累计回购金额超过2500万港元 [1] 2026财年中期业绩表现 - 报告期内总收入达到人民币3.58亿元，同比增长8.7% [1] - 现有业务经调整EBITDA约人民币5400万元，较去年同期实现翻倍 [1] - 会计报表层面几近盈亏平衡，达成关键财务里程碑的时间点比公司管理层预期提前约一年 [1] 医疗大模型技术应用进展 - AI中台已在全国30多家顶级三甲医院深度部署，面向临床医生的"Copilot"辅助工具在单家医院实现了日均近千次的高频调用 [2] - 针对肿瘤等关键专科的赋能效果显著，其研发的TNM分期评估智能体的诊断准确率（如T分期准确率从58%提升至90%）已达到主任医师水平 [2] - 通过创建顶尖医生的"数字分身"，尝试将稀缺的专家经验更广泛地赋能基层，探索医疗智慧传承与普惠的新模式 [2] 资本市场反馈 - 光大证券指出，公司医疗大模型已初步构建"数据+算法+场景"的飞轮闭环，正加速推动技术在多场景落地应用 [2] - 花旗发布报告维持对公司的"买入"评级，目标价为10港元，认可其在AI医疗赛道的核心竞争力与成长潜力 [2] - 截至公告日收盘，公司股价报5.15港元，上涨0.98% [3]

公司近期动态与资本市场表现 - 公司于12月4日以平均每股5.15港元的价格回购18.1万股，金额超过93万港元，已连续两日回购，合计回购约57.3万股，累计金额近300万港元 [1] - 自9月26日至今，公司已完成12次回购，累计回购金额超过2500万港元 [1] - 截至新闻发布日收盘，公司股价报5.15港元，上涨0.98% [3] - 花旗发布报告维持对公司“买入”评级，目标价为10港元 [2] - 光大证券在报告中指出，公司医疗大模型已初步构建“数据+算法+场景”的飞轮闭环 [2] 2026财年中期业绩表现 - 报告期内总收入达到人民币3.58亿元，同比增长8.7% [1] - 现有业务经调整EBITDA约人民币5400万元，较去年同期实现翻倍 [1] - 会计报表层面几近盈亏平衡，此关键财务里程碑的达成比管理层预期提前了约一年 [1] 医疗大模型技术进展与应用 - 公司医疗大模型技术进入“多点开花、规模落地”新阶段 [2] - AI中台已在全国30多家顶级三甲医院深度部署 [2] - 面向临床医生的“Copilot”辅助工具在单家医院实现了日均近千次的高频调用，并已融入实际工作流 [2] - 针对肿瘤等关键专科的赋能效果显著，其研发的TNM分期评估智能体的诊断准确率已达到主任医师水平，例如T分期准确率从58%提升至90% [2] - 通过创建顶尖医生的“数字分身”，尝试将稀缺专家经验更广泛赋能基层，探索医疗智慧传承与普惠新模式 [2]

公司股份回购 - 公司于12月3日以每股5.09港元的价格回购39.2万股股份，涉及金额约200万港元 [1] 2026财年中期财务业绩 - 报告期内总收入达到人民币3.58亿元，同比增长8.7% [1] - 现有业务经调整EBITDA约人民币5400万元，较去年同期实现翻倍 [1] - 会计报表层面几近盈亏平衡，达成关键财务里程碑的时间点比管理层预期提前了约一年 [1] 业务发展与市场评价 - 业务保持健康增长，盈利质量与运营效率实现了显著跨越 [1] - 公司在AI医疗创新领域持续突破，其医疗大模型已初步构建“数据+算法+场景”的飞轮闭环，正加速推动技术在多场景落地应用 [1] - 花旗发布报告维持对公司的“买入”评级，目标价为10港元，认可其在AI医疗赛道的核心竞争力与成长潜力 [1] - 光大证券在跟踪研究报告中亦释放积极信号 [1]

公司战略与定位 - 商汤科技完成AI医疗业务分拆，新成立的商汤医疗在半年内累计获得10亿元融资，迅速跻身准独角兽阵营[2] - 公司核心目标是构建医疗领域的“世界模型”，以医疗大模型为驱动，打造“未来医院”的设计者与赋能者，实现医疗场景的全面感知与深度理解[2] - 作为商汤“1+X”战略生态的核心延伸，商汤医疗获得集团全方位技术与战略支持[2] - 公司未来将推动AI从“文本问答”向“动态模拟”跃迁，构建能还原人体动态生理过程、预测治疗效果的“数字实验室”[7] 核心技术架构 - 技术架构采用“通专融合”路线：以自研医疗大语言模型“大医®”为核心“大脑”，统筹调度覆盖病理、影像、内镜等多领域的多模态基础模型群[2] - 核心模型在医疗长文本处理、知识问答、复杂推理等八大维度的专业测试中，表现超越DeepSeek满血版、GPT-5等通用模型[2] - 核心优势源于三大技术支撑：一是构建了覆盖100+医学学科、约4000亿汉字的高质量语料库；二是通过工业级RAG框架实现证据溯源，降低模型“幻觉”；三是经专项训练强化临床思维，可精准处理超长时序病程分析与复杂医学数据提取[2] - 打造“双中台”：大医®Bots智能体开发平台支持零代码孵化应用，已推出“大医智健”“大医智研”“大医医助”三款标准化产品；多模态基础模型应用生产平台则实现医学图像AI应用的全生命周期零代码开发[4] 产品与平台矩阵 - 构建了包含智慧诊疗、智慧就医、智慧科研、智慧医疗云的四大平台矩阵，形成“数据-模型-场景-产业”的完整闭环[4] 商业落地与市场进展 - 临床端已上线40余款AI模块，覆盖肺、心脏、肝脏等十余个临床方向[6] - 其智慧病理系统可提升科室效率30%-50%，肿瘤检出敏感性接近100%[6] - 与北京清华长庚医院合作推出肝脏智能决策多模态智能体，辅助完成超400例复杂肝切除手术[7] - 联合罗氏制药搭建的科研平台，已覆盖全国90个城市700家三甲医院，助力600余项科研项目落地[7] - 与上海申康医院发展中心共建医疗大数据训练设施，并为美的旗下和祐医院部署智慧诊疗平台，产品同步入驻联想SSG全渠道[7] - 海外布局提速，已斩获新加坡首张AI胸部CT辅助诊断医疗器械注册证并落地医院，同时拿下印尼首单业务，瞄准东南亚、中东等市场[7] 团队构成 - 现有团队规模约100人，产研人员占比超70%[7] - 核心成员多来自海内外顶尖高校及头部科技企业，汇聚了医工结合背景的复合型人才[7]

消费促进政策 - 发改委于11月27日推出三大举措 重点支持智能产品 绿色节能和适老产品领域 [1] - 第四批“以旧换新”补贴加速发放 覆盖家电 数码和家装 截止日期为12月31日 [1] 白酒与医药电商公司 - 公司白酒业务营收增长近30% 毛利率高 受益于年底宴席增多 [1] - 医药电商业务受线上医疗带动增速快 国家医保局发文加强监管形成业务护城河 [1] - 创新药处于临床三期阶段 现金流充足 市盈率低于行业水平 [1] 预制菜与新零售公司 - 预制菜市场增速快 国家统计局数据显示市场规模超6000亿元 但公司该业务营收占比仅10%以上 [3] - 公司主业仍为传统零售 毛利率较低 新预制菜生产基地预计2026年投产 短期业绩贡献有限 [3] 感冒药公司 - 年底呼吸道疾病高发 公司感冒药业务在11月至次年1月期间营收占比超40% [3] - 公司历史平均涨幅可观 但研发投入偏低 长期增长动力不足 [3] 养老与AI医疗公司 - 公司社区养老和康复业务营收增长超50% AI诊疗系统已落地百余家基层医院 [5] - 创新药项目在推进中 研发投入高于行业平均 但业务线较杂 短期利润贡献有限 [5] 多元化业务公司 - 公司业务涵盖民营医院 智能医疗和煤炭 民营医院营收增速超30% [6] - 智能医疗业务下沉至乡镇卫生院 煤炭业务在冬季提供业绩保障 现金流稳定 抗风险能力强 [6] 高端制造与工业母机 - 工信部于11月10日发文将工业母机列为重点支持领域 目标到2027年建成现代化中试平台 [6] - 公司前三季度净利润增长超60% 毛利率高 负债率低 工业母机营收同比增长近40% 并获得财政补贴 [6] - 公司光学光电和环保设备业务均增长 市盈率低于同行 [6] 新能源与数字经济 - 数据要素业务为国家重点风口 数据局于11月24日调研提及数据交易全国互认 [8] - 公司数据中心容量达500PB 数据业务营收翻倍增长 储能业务同步扩张 [8] - 公司水泥业务提供现金流支撑 估值低于同行水平 [8]

行业定位与宏观趋势 - AI医疗行业已告别概念炒作期，进入政策与市场双轮驱动的实质发展期，AI被明确为“辅助者”角色[2] - 2025年中国AI医疗行业规模将达1157亿元，预计2028年攀升至1598亿元，2022-2028年复合增长率保持在10.5%[3] - 政策层面，医保局首次将AI辅助诊断纳入立项指南，“十五五”规划指明方向，五部门圈出8大应用场景和24项具体举措[2] 技术应用与场景渗透 - AI应用边界从单一辅助诊断向药物研发、辅助决策、医疗信息化、医疗机器人等全链条渗透[4] - 医学影像为最成熟落地板块，AI阅片时间较人工缩短53%，检出率提升17.6%，2025年市场规模有望突破150亿元[10] - AI制药可让药物研发周期缩短40%，资金成本节省10%，研发成功率从10%提高至约14%[13] - 医疗大模型应用从通用型向专病专科深化，国内前100家医院中98家已完成大模型部署，33家研发出55个垂类大模型[8] 市场细分与规模数据 - AI医学影像领域覆盖率已达80%-90%，放射科、病理科等医技科室AI普及率远超其他科室[13] - 2022年AI检验市场规模逼近百亿元，预计2022-2027年保持13.56%年复合增速，2027年将达170亿元[13] - 2024-2028年中国AI制药市场规模预计从7.3亿元增长至58.6亿元，年复合增速高达68.5%，主攻适应症集中在肿瘤（37%）、免疫学（21%）及神经病学（14%）[14] - 脑机接口非侵入式应用占比达86%，主要用于注意力训练、神经康复等场景[18] 基础设施建设 - 截至2025年7月，共有206个算法医疗产品完成大健康相关备案，其中160家企业通过APP嵌入算法直接触达患者[6] - 医院端算力投入爆发，2025年新增算力采购需求占比达75%[6] - 一、二级医院中近半数医生已使用AI临床决策支持系统，工作年限11-15年的医生使用率最高达72.7%[8] 行业挑战与瓶颈 - 医疗数据存在“多而不优、散而不通”问题，2024年全国卫生机构101.1亿诊疗人次产生百亿条数据，但数据标准不一、非结构化存储问题突出[21] - 支付体系尚待完善，AI辅助诊断虽被纳入放射检查项目扩展项，但明确现阶段不重复收费，缺乏明确的医疗收费目录和医保准入[23] - 超五成医生日均工作超8小时，20.6%的医生超过10小时，诊疗压力下无暇撰写精细化病历，影响数据质量[21] 商业化路径探索 - 商业化路径可分为三个梯队：已跑通的医技科室赋能型AI、快速成长的临床治疗增值型AI、以及未来可期的健康管理型AI[27] - 健康元在AI落地中采用敏捷、轻量化模式，先快速验证可行性，确认价值后再持续投入优化[22] - 商汤医疗采取“标品化”策略，聚焦可复制的标准化产品以实现成本可控、回款快、现金流稳[28] - 普惠医疗成为重要方向，通过技术前移到健康管理、规模化复制摊薄成本等方式实现服务质量、可及性与成本的平衡[30]

文章核心观点 - AI在医疗健康领域的应用正快速拓展，从传统的医学影像分析延伸至疾病诊断、治疗干预、心理健康及预后预测等多个前沿方向，展现出重塑医疗健康行业的巨大潜力 [3][24][26] - 近期多项高水平研究在顶级期刊发表，通过技术创新与严谨的临床验证，为AI在减重、精准医疗、癌症早诊及预后评估等具体场景的应用提供了高级别循证证据，推动了AI医疗从概念走向临床实践 [3][7][11][18] - 政策层面获得强力支持，中国国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确要求在医疗健康等重点领域加快AI落地应用，以提升基层服务能力和效率 [27] 减重与AI - 上海交通大学团队在《Nature Medicine》（IF=50.0）发表研究，开发了全球首个结合深度强化学习和Transformer架构的AI虚拟现实运动系统“REVERIE”（灵境）[3][4] - 该系统首创虚拟教练智能体，通过“模板驱动+实时反馈”实现个性化指导，其生物力学表现和运动心率与真实运动无明显差异 [7] - 针对超重青少年的随机对照试验表明，VR运动在减脂和代谢改善方面与真实运动效果相当，并在提升运动能力、心理健康、运动意愿和认知（如工作记忆）方面更具优势 [7] - 研究通过脑功能磁共振和多组学分析，揭示了VR运动通过“肠道菌群-脑轴”等机制改善认知的科学原理 [7] 精准医疗与AI - 英国帝国理工与西班牙团队在《Nature Communications》（IF=15.7）发表研究，开发了AI胃炎诊断助手（AIDA）[8] - AIDA基于4.5万名患者数据训练，在临床实验中其推荐的幽门螺杆菌根除率达到94.1%，显著高于传统医生处方的88.1% [8][11] - 该系统整合临床、分子、影像等多维数据，可精准诊断癌前胃炎并提供个性化治疗建议，有助于识别高风险人群以预防胃癌 [11] - 该项目由15个欧洲卓越中心合作完成，严格遵守GDPR等伦理与法律规范 [11] 内镜诊断与AI - 复旦大学团队在《Lancet Digital Health》（IF=24.1）发表研究，开发了用于鼻咽癌早期识别的AI模型 [12] - 该模型基于全球最大的鼻咽癌内镜多中心数据集，涵盖24省42家医院的27362张训练图像和1885张外部验证图像 [15] - AI辅助显著提升了医生诊断准确率，尤其对基层和经验较少医生帮助明显，准确率从83.4%提升至91.2%，同时将单张图像阅片时间从6.7秒缩短至5.0秒 [14] - 模型采用Swin Transformer架构，能有效处理图像异质性，为同类疾病的AI辅助诊断提供了新思路 [15] 预后预测与AI - 伦敦大学团队在《Lancet Digital Health》（IF=24.1）发表研究，利用多模态AI模型（MMAI）预测晚期前列腺癌患者预后 [16][18] - 该研究首次使用四项3期临床试验数据验证了融合数字病理图像与临床特征的AI预后模型 [18] - MMAI模型与前列腺癌特异性死亡率显著相关（风险比HR=1.40），能对患者进行细致风险分层，最高风险组5年死亡率远低于低风险组 [18] - 模型基于常规活检样本，无需额外检查，具备强大的临床适用性和大规模推广潜力，可为治疗方案选择提供依据 [18] 行业前景与政策支持 - 行业意见领袖普遍认为医疗健康将是受益于AI最多、变化最快的领域之一，因其信息密度高，AI最深远的应用将出现在此领域 [26] - 中国国务院正式印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，特别提出要在医疗健康领域加快AI落地应用，探索推广高水平居民健康助手，并推动AI在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用 [27]

财务业绩 - 总收入同比增长8.7%至人民币3.58亿元 [1] - 现有业务经调整EBITDA较去年同期翻倍，约人民币5400万元，会计报表几近盈亏平衡，盈利改善比管理层预期提前一年 [1][7][10] 新增订单与业务增长 - 大数据平台和解决方案板块新增订单金额同比增长19.7% [1][9] - 生命科学解决方案板块新增订单金额同比增长61.1% [1] 大模型技术应用与落地 - AI中台已落地30多家三甲医院，医生Copilot在单院实现日均近千次高频调用 [1] - TNM分期评估智能体的T分期准确率提升至90%，N分期准确率提升至80% [1][20][21] - 通过医生"数字分身"将顶尖专家的临床经验更广泛地服务于患者 [1] 数据处理能力与覆盖范围 - 经授权医疗记录处理量达70亿份，覆盖患者超过13亿人次 [16] 医院场景应用效能 - 病历书写效率提升最高达80%，单病种数据上报效率提升最高达90% [19][20] - 与医生共创1240多个医院场景应用，全景视图单院使用超4万人次 [22] 专科疾病管理与研究 - 慢病管理建档患者近107万人，糖化血红蛋白达标率较基线提升10.97个百分点 [24] - 专病库覆盖98个病种，科研效率提升90%，发表高水平论文500篇，累计影响因子达3000 [26] 公共卫生服务 - 服务44家医疗卫生机构，覆盖近30个城市省份，建立2700万份健康档案 [28] 三大核心业务进展 - 大数据平台和解决方案业务毛利率同比提升5.1个百分点，在手订单金额超4亿元 [33] - 生命科学解决方案业务在手订单同比增长，中标国家医保局及多个重大临床价值项目 [37] - 健康管理业务累计服务惠民保业务参保人超一定规模，AI客服利用率达97% [40][41]