出品 | 搜狐健康
作者 | 袁月
编辑 | 吴施楠
1月22日，在百川智能正式发布 Baichuan-M3 Plus发布会上，创始人王小川隔空回应张文宏教授的话引爆全网，但搜狐健康关注的却是王小川的另外一句话“欢迎更多大医生拥抱AI”。
当下，AI在医疗领域已经展现出巨大潜力，但多项局限性，也决定了AI在短期内难以完全取代人类医生。医疗的未来更可能属于懂得与智能技术协同合作的新一代医疗工作者。建立高效的人机协作机制，形成“1+1＞2”的协同效应，让患者成为最大受益者，获得更可及、更精准、更温暖的医疗体验，或将为终点。
与此同时，北京协和医学院袁钟教授告诉搜狐健康，医学之所以神圣，是因为其面临的是人类生命。在生命面前，真正的医生一定“如履薄冰，如临深渊”，慎之又慎。Al介入医疗，任何有职业精神的医生都会很谨慎。所以，我们理解张文宏医生的谨慎态度。那么，医疗Al如何发展？取决于对张文宏医生这样的大专家的影响，取决于整合医学的突破，取决于生物医学模式向生物-心理-社会医学模式转变，取决于思维方式及语言的中西医结合程度，取决于以北京协和、四川华西、上海瑞金等领头医院的接受程度。
展开剩余69%为了这一共同目标终点，王小川呼吁更多大医生拥抱AI。
AI落地医疗行业的真正瓶颈，或许不单纯在于“模型是否足够强”，而更多在于AI何时能被正式纳入医生的专业训练、判断体系之中。如何让不敢用、不会用、迟疑用的医生与AI拥抱起来？是王小川更多思考的。他担心，当患者频繁使用DeepSeek、豆包等通用大模型的AI产品去寻求诊疗建议，大量的误判、幻觉，不仅让医生不胜其烦，反而更易逐渐演变为一场对中国医疗AI技术的信任危机。
1月22日，在距离Baichuan-M3模型发布仅仅9天后，王小川再次捧出自己的两份“心意”。
第一，正式发布 Baichuan-M3 Plus开源大模型。目标“更准、更信、更用”。
在基模层面压制医学幻觉。M3 Plus凭借其独创的六源循证技术与M3基座结合，M3 Plus将幻觉率降低至2.6%，低于 Open Evidence。
提高引用准确率。首创“证据锚定”技术，不仅给出引文来源，还能将模型生成的每一句医学结论，精确锚定到原始论文中的对应证据段落，使 AI 的医学判断真正做到可核验、可追责、可教学。
持续降本，打造规模化部署前置条件。百川全面开放M3 Plus的技术能力，API限时免费体验15天，所有开发者均可申请使用。目前，调用成本高导致许多优秀的应用难以规模化落地，更难真正走进临床一线。王小川认为，只有持续降低智力成本，AI 才能覆盖临床、教学等真实场景，成为医生和患者“用得起、用得好”的基础能力。为此，M3 Plus 在系统层面进行了全面的工程重构，通过 MoE 架构优化、模型量化以及 Gated Eagle-3 投机解码等关键技术，在严格保证模型能力与可靠性的前提下，实现了 API 调用成本较上一代降低 70%，为 AI 在医疗场景的规模化应用扫清了关键障碍。
第二，推出「海纳百川」计划。目标“平台化，标准化”。
王小川认为，「海纳百川」不仅是一个名字，更是一份推动中国AI+医疗发展的承诺。
王小川一方面将他的“全球最低幻觉的循证增强医疗大模型”以API形式，免费开放给中国医疗服务机构，共同繁荣国内的AI医疗生态，以期让每一位中国医务工作者都能拥有可靠、好用的AI助手。“如果全国500万医学工作者都加入‘海纳百川’计划，每年成本约1亿元。我们认为这种成本是可接受的，给行业带来的变化将非常大。”王小川说。
另一方面，王小川认为，医生“用好 AI”的新局面，要靠足够多的开发者行业伙伴在真实场景里一起打磨——怎么嵌入医疗流程、怎么做证据呈现、怎么做风险提示、怎么支持年轻医生成长。需要技术共识，需要统一概念，需要标准化。
只有足够多的开发者、医院与服务机构围绕同一能力底座构建应用时，AI才有可能从零散工具，演化为医疗领域行业级的基础设施。对百川，这也是一种更接近平台化，而非单点产品的策略选择，M3 Plus不失为王小川从技术层面“颠覆“医疗生态痛点的一种探索。
密集发布、快速迭代、主动降价与免费开放，有媒体问，王小川在着什么急？搜狐健康看到，他在期待更多信任，期待做标准，在做技术准备，在为规模化、平台化铺垫，他想成为医疗的一员。
在多元共治机制尚未成熟的当下股票配资平台平台，AI企业、医院、医生、患者在治理中的角色边界尚不清晰，责任风险容易向一线医务人员集中。王小川的探索，或许不失为一条不错的思路。希望我们离那个可持续、可纠错的健康生态，近一点，再近一点。
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