一、引言

　　在科技飞速发展的时代，人工智能（AI）技术逐渐渗透到各个领域，医疗行业也不例外。中医作为中华民族的瑰宝，有着悠久的历史和独特的理论体系，与 AI 的结合被视为推动中医现代化发展的重要途径。然而，近期鹰眼智慧中医的倒闭事件犹如一颗重磅炸弹，在中医 AI 行业引发了强烈的震动，为整个行业敲响了警钟。

　　二、鹰眼智慧中医的辉煌与落幕

　　（一）企业概况与发展历程

　　北京鹰之眼智能健康科技有限公司（鹰眼智慧中医）成立于 2020 年，凭借其在智慧中医大健康服务与解决方案领域的开拓，一度成为行业内备受瞩目的企业。其以中医 AI 大脑多诊合参临床辅助决策技术平台为核心竞争力，致力于打造全方位的中医特色全生命周期健康管理运营场景，以及全民健康数字化服务端口。在短短几年间，鹰眼智慧中医迅速扩张，产品覆盖范围逐渐扩大，在业内也积累了一定的知名度和影响力。

　　（二）产品与解决方案体系

　　1. 鹰眼智慧中医产品线

　　鹰眼智慧中医拥有一系列颇具特色的产品，如鹰眼 8 号智能舱体机、鹰眼 4 号智能机器人、鹰眼熏蒸机、鹰眼中药配方颗粒调剂设备、鹰眼智能医用红外热像系统等。这些产品融合了现代科技与传统中医元素，试图从多个维度为中医诊疗提供支持和辅助。

　　2. 鹰眼智慧中医提出的解决方案

　　1）医能体解决方案：期望以区县级中医医院为牵头，联动各级基层公立医疗机构，构建“区/县、街道/乡镇、社区/村”一体化模式。将大数据、物联网、人工智能、红外热成像等前沿技术与传统中医深度融合，依托中医 AI 大脑驱动的云计算服务平台，建立数字化检测体系，借助 AI 模型实现多诊合参辅助诊断，进而打造中医服务的数字化、可视化、标准化、智能化应用系统。同时，通过建设标准化中医适宜技术、互联网医院、共享中药房等功能模块，开展人才培训、建立特色专科专病诊疗中心和区域全生命周期居民健康数据平台，全面提升基层中医药服务能力。

　　2）网格化解决方案：面向全民健康管理，旨在构建覆盖广泛的健康惠民工程体系，将中医健康服务延伸到更广泛的人群中。

　　（三）曾经的市场影响力与荣誉

　　鹰眼智慧中医宣称，其产品已应用于全国 800 余家医疗机构、百余家大型企业以及多个县域，积累了海量的中医数据，包括 1100 余万的中医红外数据、2200 余万医疗健康问诊对话数据、800 余万中西医文献、医案、知识库数据以及 200 亿+医学数据。凭借这些成绩，它被中国科学院、互联网周刊评选为“智慧中医与大健康领军企业”、“最佳智慧中医解决方案提供商”，还位列 2023 智慧中医解决方案提供商 TOP1 以及 2023 年中国 AI 医疗企业 TOP20。然而，这些看似辉煌的成就并未阻止其走向倒闭的命运。

　　（四）倒闭原因剖析

　　1. 资金困境与经营危机

　　公司在企业微信全员群发布消息称，因经营遇到巨大问题，资金无以为继，经股东研究决定，自 2024 年 12 月 9 日起解散公司并解聘全体员工。尽管其背后有上市公司江山控股的支持，但仍未能摆脱资金链断裂的厄运。这反映出在中医 AI 行业，即使企业在技术和市场布局上有一定的作为，但在商业运营和资金管理方面一旦出现漏洞，就可能面临灭顶之灾。

　　2. 商业模式的致命缺陷

　　1）AI 与中医结合的困境：中医理论与实践具有较强的个性化和主观性，如中医的诊断往往依赖医生的经验、直觉以及对患者整体状态的综合判断，这种“只可意会，不可言传”的特点，使得 AI 系统在模拟中医诊疗过程中面临巨大挑战。尽管 AI 技术在数据采集和算法方面有优势，但在面对中医复杂的诊疗逻辑时，其准确性和可靠性难以获得广泛的市场认可。鹰眼智慧中医虽然依托先进的 AI 技术推动中医数字化，却未能有效解决这一核心矛盾，导致其产品和服务在市场推广中受阻。

　　2市场化运营的失败：在商业运营模式上，鹰眼智慧中医未能找到可持续盈利的路径。无论是医能体解决方案还是网格化解决方案，虽然在理论上构建了较为宏大的体系，但在实际落地过程中，可能面临成本过高、市场接受度低、付费意愿不足等问题。例如，基层医疗机构可能由于资金有限、人员素质参差不齐等原因，难以充分利用其复杂的技术系统；而对于普通消费者而言，对中医 AI 产品的认知和信任度还需要进一步提高，在没有明显的疗效和便捷性优势的情况下，难以激发他们的付费意愿。

　　三、中医 AI 行业面临的挑战与困境

　　（一）技术瓶颈

　　1.中医 AI 数据难题

　　中医 AI 的发展依赖大量的数据支持，但中医数据的获取和整理面临诸多困难。中医古籍文献资料繁杂，且多为文言文，数据的电子化和标准化难度较大。此外，临床实践中的中医数据，如舌象、脉象等信息的数字化采集和精准分析技术仍有待完善。不同医生对同一症状的判断和记录可能存在差异，这也增加了数据的不确定性和复杂性，影响了 AI 模型的训练效果和准确性。

　　2. 算法适配性难以融合

　　现有的 AI 算法大多基于西医的诊疗逻辑和数据模式开发，与中医的理论体系难以完全适配。中医强调的整体观念、辨证论治等思想在算法设计中难以有效体现，导致 AI 系统在理解和处理中医问题时存在局限性。例如，在中医诊断中，多种症状之间的相互关系错综复杂，需要综合考虑患者的体质、环境、心理等多方面因素，而传统的 AI 算法难以全面捕捉这些复杂的关系，从而影响诊断的准确性和治疗方案的合理性。

　　（二）市场认可度低

　　1. 消费者信任缺失

　　消费者对中医 AI 的信任度相对较低，一方面是由于对新技术的不了解和担忧，担心 AI 系统可能会误诊或漏诊；另一方面，中医在人们心中长期以来是依赖医生经验和个人判断的传统医学，消费者对机器能否替代医生进行精准的中医诊疗存在疑虑。此外，中医 AI 产品在市场推广过程中，缺乏有效的科普宣传和成功案例展示，难以让消费者直观感受到其优势和价值。

　　2. 医疗机构应用障碍

　　医疗机构在应用中医 AI 产品时也面临诸多障碍。除了上述提到的成本和人员素质问题外，医疗机构还需要考虑与现有医疗信息系统的兼容性、数据安全等问题。中医 AI 产品的引入可能需要对医疗机构的工作流程进行调整和优化，这对于一些已经习惯传统诊疗模式的医疗机构来说，可能存在一定的抵触情绪。而且，目前中医 AI 产品在临床疗效评估方面缺乏统一的标准和规范，医疗机构难以确定其是否真正能够提升医疗服务质量和效果。

　　3.中医医生抵触中医AI

　　中医讲究个性化诊疗，每位医生凭借自身经验与独特见解，通过望闻问切深入洞察患者病情。他们长期形成的诊疗思维和风格，难以与 AI 给出的普适性建议相契合。中医医生坚信自身对患者整体状况的精准感知与判断，认为中医 AI 难以捕捉病情的微妙变化及个体差异。这种抵触源于对传统中医个性化诊疗模式的坚守，他们担忧中医 AI 会干扰甚至误导其临床决策，从而影响治疗效果与医患关系，在中医现代化进程中形成一道独特的观念壁垒。

　　（三）政策与法规滞后

　　中医 AI 作为新兴领域，相关的政策法规还不够完善。在产品审批、市场准入、数据安全与隐私保护等方面，缺乏明确的指导和规范。这使得企业在产品研发和市场推广过程中面临诸多不确定性，增加了企业的运营风险。例如，中医 AI 产品的审批标准难以确定，是按照医疗器械标准还是软件产品标准进行审批，目前尚无定论。这不仅影响了企业的产品上市速度，也限制了资本对中医 AI 行业的投入热情。

　　四、传统中医诊疗模式的优势与不可替代性

　　（一）医生经验与个性化诊疗

　　传统中医诊疗强调医生的经验积累和个性化判断。中医医生通过长期的临床实践，能够深入了解患者的体质、病情变化以及生活环境等因素，从而制定出更加贴合患者个体情况的治疗方案。这种个性化诊疗模式能够充分考虑患者的特殊性，在治疗过程中注重整体调理和身心同治，往往能够取得较好的疗效。而且，中医医生与患者之间的面对面交流和沟通，能够建立起良好的医患信任关系，有利于患者的康复。

　　（二）中医理论体系的独特性

　　中医拥有一套完整而独特的理论体系，如阴阳五行学说、经络气血理论等。这些理论虽然难以用现代科学完全解释，但在中医诊疗实践中却发挥着重要的指导作用。中医医生依据这些理论，能够从宏观角度把握患者的身体状况，预测疾病的发展趋势，并采取相应的预防和治疗措施。这种基于整体观念和辨证论治的诊疗方法，是中医区别于西医的重要特征，也是其在长期历史发展过程中得以传承和发展的核心竞争力。

　　五、中医 AI 的发展方向与策略思考

　　（一）技术创新与突破

　　1. 优化数据处理技术

　　加大对中医数据处理技术的研发投入，开发专门针对中医数据的电子化、标准化工具和算法。通过自然语言处理技术对中医古籍文献进行深度挖掘和整理，建立中医知识图谱，为 AI 模型提供更加丰富和准确的知识储备。同时，改进中医临床数据的采集设备和技术，提高数据的质量和稳定性，例如研发更加精准的舌象、脉象采集仪，以及开发数据清洗和去噪算法，减少数据误差对 AI 模型训练的影响。

　　2. 研发适配中医的算法

　　结合中医理论体系和诊疗特点，创新 AI 算法设计。探索基于深度学习的中医辨证算法，能够模拟中医医生的思维过程，对患者的症状信息进行综合分析和判断，准确地进行辨证论治。例如，开发能够处理中医多模态数据（如症状、舌象、脉象等）的融合算法，提高 AI 系统对中医复杂病情的理解和诊断能力。同时，引入强化学习算法，使 AI 系统能够在临床实践中不断优化治疗方案，提高治疗效果。

　　（二）商业模式探索与创新

　　1. 与医疗机构深度合作

　　中医 AI 企业应加强与各级医疗机构的合作，根据医疗机构的实际需求定制开发产品和解决方案。例如，针对大型综合性医院，可以开发辅助中医专家诊断和科研的高端 AI 系统；对于基层医疗机构，则提供简单易用、成本较低的中医 AI 服务包，帮助其提升中医药服务能力。通过与医疗机构建立长期稳定的合作关系，实现互利共赢，医疗机构可以借助 AI 技术提高医疗服务质量和效率，中医 AI 企业则可以获得稳定的市场需求和收入来源。

　　2. 拓展消费级市场

　　在消费级市场方面，中医 AI 企业需要加强市场教育和品牌建设，提高消费者对中医 AI 产品的认知度和信任度。开发针对普通消费者的家用中医 AI 设备，如智能健康手环、家用中医体检仪等，提供中医体质检测、健康咨询、养生建议等服务。同时，结合互联网医疗平台，开展线上中医 AI 诊疗服务，为消费者提供便捷的医疗服务体验。通过多元化的产品和服务模式，满足不同消费者的需求，拓展中医 AI 的消费级市场空间。

　　（三）政策支持与行业规范

　　1. 政策扶持与引导

　　政府应加大对中医 AI 行业的政策支持力度，制定相关的产业扶持政策，如税收优惠、研发补贴、专项基金等，鼓励企业加大技术研发投入，推动中医 AI 技术创新和产品升级。同时，加强对中医 AI 人才培养的支持，建立相关的学科专业和培训体系，培养一批既懂中医又懂 AI 技术的复合型人才，为行业发展提供人才保障。

　　2. 建立行业规范与标准

　　行业协会和相关部门应尽快制定中医 AI 产品的行业规范和标准，包括产品审批标准、数据安全标准、临床应用规范等。明确中医 AI 产品的分类和管理方式，建立统一的产品评价体系，规范市场竞争秩序，保障消费者权益。通过完善的行业规范和标准体系，促进中医 AI 行业的健康有序发展。

　　六、结论

　　鹰眼智慧中医的倒闭事件为中医 AI 行业带来了深刻的反思。中医 AI 作为中医现代化发展的重要方向，虽然具有广阔的前景，但在发展过程中面临着诸多挑战和困境。技术瓶颈、市场认可度低以及政策法规滞后等问题制约了其进一步发展。另一方面，中医 AI 需要摆脱概念炒作的嫌疑，找到市场需求的商业模式，才能够形成持续发展的机会。