摘要：历史证明，技术本身并非目的，只有与真实的应用场景紧密结合，才能激发生产力的跃升。未来十年，人工智能将更深入地融入千行万业、千家万户，为我们带来更美好的生活、更温馨的家庭、更高效的企业以及更可持续的环境，加速生产与生活的全场景跃迁。

历史证明，技术本身并非目的，只有与真实的应用场景紧密结合，才能激发生产力的跃升。未来十年，人工智能将更深入地融入千行万业、千家万户，为我们带来更美好的生活、更温馨的家庭、更高效的企业以及更可持续的环境，加速生产与生活的全场景跃迁。

进入 21 世纪第三个十年，人类健康面临寿命延长却健康寿命不足的矛盾。2025 年，全球出生时预期寿命已接近 74 岁，WHO 指出，过去 20 年来，全球健康寿命与总寿命之间的差距持续拉大，已达到约 9.6 年。也就是说人类仍然有近 10 年是在疾病或残障中度过，尤其是以心血管疾病、糖尿病、癌症等为代表的慢性非传染性疾病，已导致全球超过七成的死亡。

到 2035 年，65 岁及以上人口将突破 11 亿，慢病、康复和长期照护需求持续上升。这些趋势正在倒逼医疗体系从“以疾病为中心”转向“以健康全周期管理为核心”展望 2035 年，在健康守护期，传感器与可穿戴设备使个体状态被实时感知与预测，风险在萌芽阶段即可被干预，AI 驱动的预测与干预手段将使超过 80% 的慢性疾病有望得到有效的预防，从而有效延长人类的健康寿命；

在疾病应对期，跨模态 AI 整合医学影像、基因组学检测结果与电子病历等，为医生提供个体化诊疗建议，同时，AI 驱动的药物研发与虚拟临床试验大幅缩短新药上市周期，并能为患者快速匹配最优药物组合；在康复管理期，沉浸式康复设备与远程监测平台让家庭成为康复空间，社区医疗提供持续追踪与看护；在长期照护期，智能陪护与社区健康网络为老龄人群和慢病患者提供生理监测与情感支持，提升生活质量与社会联结。

通过这一系列环环相扣的创新，2035 年的医疗已经不再是被动的“治病救人”，而是作为社会运行的底层能力，为人类从“延长寿命”走向“提升生命质量”奠定基础。

1、Token 管理健康，让每个人的健康可掌控

随着 AI 模型与人类健康深度融合，未来健康管理的基本单元将发生根本性转变。个体健康管理呈现出向结构化、智能化、实时转化的趋势，能够被人工智能精准识别、持续建模和动态预测。每个人的健康将被拆解为一系列可量化、可计算的数字健康要素，构建成覆盖生理、行为、心理乃至环境交互的动态健康图谱。这一新范式将彻底改变人类与自身健康之间的关系，使每个人真正实现“可见、可懂、可管”的全周期健康自主。

未来场景：主动感知与智能干预的一体化健康系统

到 2035 年，健康管理体系建立在无处不在的感知网络和智能算法之上。全球将有百亿医疗与健康相关 IoT 设备持续采集心电、血糖、呼吸、睡眠、情绪和环境等多模态数据，经边缘芯片处理后转化为标准化的“健康单元”，为每个人生成动态更新的全息健康画像，成为预测和干预的基础。更前沿的是，健康管理已进入“出生即知健康”阶段。

新生儿一出生便可通过基因测序、孕期母婴环境和家族病史生成风险图谱，并与后天数据结合，形成一份贯穿一生的健康底稿。AI 能在婴儿期识别心血管高风险人群，并提示尽早干预，或在青少年阶段针对遗传性近视、高血糖等给出预防建议，从而最大限度推迟疾病发生。在这一系统中，AI 不再只是分析工具，而是主动守护者。基于多模态 Transformer 模型，它能够同时处理影像、生理信号、语音情绪和行为数据，识别个体健康轨迹中的细微异常。

因果推理帮助 AI 找出真正影响健康的关键因素，而不是停留在表面相关；强化学习机制则让 AI 在与用户的互动中不断优化提醒方式与频率，使干预既有效又贴合个人习惯。例如，英国 Cera 公司联合 NHS 开发的 AI 模型及工具，能够提前 7 天预测老年患者的住院风险，使住院率降低约 52%，并凭借 97% 的准确率预测患者跌倒风险。因此，医疗将不再是被动的“诊治链条”，而是人与 AI 共建的主动健康网络。

家庭与社区成为第一道防线，医院专注复杂与危重症，实现从事后治疗到日常守护的转变，从而减少慢性病恶化风险，降低重大疾病发生率。同时，为了支撑这一体系，平台需显著增强能力：一是算力需求随分析任务激增而大幅上升；二是数据安全与隐私成为核心；三是关键物联网应用要求连接延迟在 2035 年比现在降低数十甚至数百倍。

2、AI 协同诊疗，每一次治疗都是精准决策

2035 年，AI 与生命科学的深度融合，将推动医疗从“对症控制”迈向“精准治愈”，重构疾病的定义、识别与治疗路径。尤其是在肿瘤、罕见病、慢病和自身免疫性疾病等领域，AI 将不再只是辅助工具，而成为核心发现者与治疗设计者。

未来场景：疾病未发作即被识别

到 2035 年，医院里的疾病常常在尚未出现症状前就被 AI 精准捕获。在体检或门诊过程中，AI 协同诊疗系统会实时整合影像、基因、实验室结果和生理监测信息，像经验丰富的“预判专家”一样寻找早期线索。例如，一个看似健康的患者走进诊室，AI 已在分析他的全息健康档案。当系统在肺部 CT 中识别到细微阴影，并与基因检测中的可疑突变相关联时，会立即提示存在早期风险并建议进一步检查。在这一场景下，AI 不再只是“第二意见”，而是主动发现风险的参与者。

这种超前诊断能力源于 AI 对多模态医疗数据的深度建模与推理。它不仅能对单点检查结果做出判断，还能跨越影像、病理、体征与基因信息，预测疾病演变趋势，帮助医生更早做出干预决策，从而真正实现“疾病未发作即被发现”。随着应用普及，医疗体系的基础设施需求也发生根本转变。AI 从“感知辅助”进化为“智能决策中枢”，覆盖多模态诊疗、疾病预测、路径优化、个体建模、科研模拟和自动筛药等环节。

应用规模与模型复杂度的提升，使算力与存储需求呈指数级增长，未来医院不仅是诊治场所，更是以智能计算和数据管理为核心的科研与临床深度融合体。正是依托算力存储的跃升，以及与多模态整合，2035 年的诊断模式才能实现从“等待症状”到“提前捕获”的跨越。疾病在未发作前就被识别，不仅让个体获得更多治疗先机，也让医疗体系减少误诊漏诊、降低突发重症比例，并显著延缓疾病负担的积累。换句话说，AI 将医学从“事后诊断”推进到“事前守护”，让“未病先识”的理想真正落地。

未来场景：每一次治疗都是精准决策——走向因人而异的智慧医疗

到 2035 年，医院里的每一份治疗方案都不再依赖“一刀切”的指南，而是通过数据驱动的个性化决策生成。当患者确诊后，智能诊疗系统会调取海量人群数据库和患者自身的基因、病理和生活方式信息，为其制定独一无二的治疗路径。哪怕是同一种疾病，不同患者的方案也可能大相径庭，医疗全面进入“因人而异”的精准时代。这一变革源于全球健康数据计划和大模型的深入应用。美国 NIH 的“All of Us”等项目便积累了近百万人的基因与健康数据，为个性化医疗奠定基础 [7]。到 2035 年，这些数据已融入医学大模型，使临床决策能够综合考虑遗传风险、环境因素和生活方式，提升治疗的科学性和针对性。

在临床实践中，AI 成为医生的重要伙伴。它能同步整合病理切片、基因测序、生命体征、病历记录和影像检查，并在统一框架下推理，不仅给出患者当下的状态，还能模拟不同方案下的未来走向。对每个方案的疗效和副作用进行量化比较后，AI 会以可视化形式呈现，让医生和患者直观理解各种取舍。

对于复杂病例，AI 甚至能超越指南，依据特殊基因或代谢特征，提出更具针对性的创新疗法。AI 的作用还延伸到新药研发。遇到疑难病例时，AI 不仅帮助选择现有药物，还能根据分子特征检索组学数据，发现潜在靶点并推荐实验性疗法，推动“为某个患者开发一款药”成为可能。科研、医院和药企借助超大规模算力和高速网络形成闭环，分子模拟、虚拟筛药和临床试验在云与边缘协同下高效完成，显著缩短了研发到用药的周期。因此，2035 年的医疗实现了研发与临床的双重突破。诊疗方案不再是刻板的标准，而是每一次由医生与 AI 动态生成的精准决策，既符合个体差异，也兼顾疗效与安全。

未来场景：AGI 驱动的人机共创诊疗闭环

到 2035 年，AGI 将成为医疗体系中的核心“决策引擎”，推动诊疗模式从“经验主导”走向“精准协同”。在这一体系下，诊断、治疗推荐和疗效反馈不再是割裂的流程，而是由AI 与医生共同驱动的连续闭环，每一次治疗都建立在最全面、最及时的证据之上。

在临床诊断中，AGI 不再只是影像判读的助手，而是整合病历、影像、基因组和实时监测数据，为患者生成动态的健康画像。医生在面对复杂疾病时，可以直接基于 AGI 的多模态分析，获得病因推理、风险评估和预后预测，从而更早、更准确地识别病灶。这不仅减少了诊断误差，也为后续治疗方案奠定了可靠的起点。

在治疗推荐环节，AGI 将成为“协同设计者”。它能够实时检索全球最新研究和临床指南，并结合患者的个体特征，为医生提供多方案对比。不同于当下静态的建议系统，未来的AGI 将随患者病情演变而持续调整方案。例如，在肿瘤治疗中，它可以根据用药反应和生物标志物的变化，动态优化剂量和疗程，甚至提前预测耐药风险并提出替代疗法。

医生则在这些候选方案中进行甄别和决策，把握医学判断与人文关怀的维度。在长期疾病管理上，AGI 的作用体现在“协同跟踪”。慢病和自身免疫性疾病的患者会产生海量连续数据，传统方法难以及时消化。AGI能在这些数据中发现微弱但关键的趋势，提前识别病情转折点，并推送干预建议。医生由此可以更早调整治疗节奏，避免患者陷入急性恶化或长期副作用的风险。

这种模式的本质是人机协同：AGI 负责信息整合与智能推理，医生负责价值判断与个体化把握。它既不会替代医生，也不会削弱临床经验的价值，而是让医生从数据负担中解放出来，把更多精力用于沟通、决策和创新性治疗。

3、硅基医疗让生命更蓬勃

2035 年，健康不再只是被动维持的状态，而成为可以主动塑造、持续延展的能力体系。医疗科技的重心正从“治愈疾病”转向“延续健康”与“优化生活”。无论是用于老年陪护的情感机器人、可用于早期干预的在体传感系统，还是推动认知延展的脑机接口与辅助决策 AI，这些技术共同构建出一个跨年龄段、全时空、主动进化式的健康生态。

在这个体系中，机器人不仅辅助行动，更主动介入情绪、认知与照护决策；AI 不再只是后台算法，而是成为贴身协同的个人助理；而微型纳米机器人、智能药物递送装置等“体内智能系统”则构成了未来医疗的内嵌神经末梢，实时监控并自动修复身体状态。

医疗系统也因此从“单点干预”变成“持续守护”，从医院边界延伸到身体内部与生活场景之中。人类健康将进入“可设计、可协同、可持续”的未来模式。

未来场景：人机共生，从治疗走向进化

到 2035 年，医疗不仅治病，更拓展了人类能力的边界。这一转变源于人机协同、脑机接口和仿生增强等技术突破。新一代高带宽、低侵入的脑机接口能够实时读取和回写神经信号，使大脑直接控制义肢或外部设备：在康复中心，截瘫患者借助接口驱动智能义肢重新站立行走；在诊所，失明老人依靠电子视网膜重获部分视力；在康复训练中，中风患者通过意念操控机械臂完成动作，促进神经重建。

医疗正在从单纯修复缺陷，迈向增强与重塑人类能力的新阶段。这种增强不仅体现在行动能力的恢复，更在感官与运动维度全面延展。运动方面，外骨骼与可穿戴设备提升了负重和耐力，降低职业损伤风险；感官方面，电子视网膜、仿生耳与触觉反馈装置让视觉、听觉与触觉逐步接近甚至超越自然极限。

研究表明，新一代人工视网膜分辨率已逼近人眼水平，触觉与平衡感的仿生系统也在快速迭代。医疗正在进入一个“持续升级人类感知”的阶段。脑机接口的普及带来了前所未有的 ICT 挑战。未来高通道、毫秒级实时采样将同时处理数十万条神经信号，带宽需求较 2025 年提升近千倍，因此必须依赖超高速链路、边缘计算与智能压缩技术，才能实现低延迟交互。随着这些增强技术成熟，医学服务模式也在重构。

医疗的关注点不再局限于疾病治疗，而是延伸到功能优化与潜能激发，使健康与疾病之间的界限逐渐模糊，呈现出一个从恢复到增强的连续谱系。

未来场景：医疗下沉到亚细胞尺度，构建“微观修复系统”

到 2035 年，医生治疗疾病的手段已深入细胞和分子层面，就像维修精密仪器一样进行微观修复。一位肿瘤患者无需手术，只需注射“纳米医疗机器人”。这些比细胞更小的装置顺着血液流动，在超声和磁场引导下精准抵达病灶，定向释放药物杀死癌细胞，随后在体内自行降解，患者几乎无创感，治疗在门诊即可完成。这种技术会应用于多类疾病。

例如，生物可吸收的声学微型机器人可通过声学和磁力驱动至目标组织，并用于实时超声成像和治疗药物输送。这些充气声学微型机器人已在小鼠膀胱肿瘤模型中进行了体内实验，并展示了其支持实时成像和向病变组织输送抗癌药物的潜力，从而缩小了肿瘤体积。

随着材料和控制技术突破，2035 年的微型机器人将会广泛用于脑血管堵塞、复杂感染和免疫治疗，成为医生的“细胞级手术刀”。微观医疗的普及也重塑了健康观。人类不再等器官功能衰竭才被动抢救，而是在故障萌芽时就主动修复。医疗由“亡羊补牢”转向“未雨绸缪”，由一次性治疗转向持续维护。在分子世界中奏响的这些“无声手术”，正在悄然改变人类健康的轨迹，让生命更安全、更可控。

未来场景：健康延续进入“设计期”，机器人正重构老年与慢病生活

2035 年的一个清晨，独居老人醒来，陪伴机器人已准备好早餐建议和健康计划。床头传感器监测到她昨夜睡眠不足，机器人温和提醒午后适合小憩；早餐时，它协助准备餐食、提示服药，并播放喜爱的音乐。对高龄人群和慢病患者而言，这已是日常。

AI 不再局限于医院，而是以智能管家的形态进入家庭。老人佩戴的手环实时采集血压、心率、血糖，机器人在发现运动不足时会建议散步，并将数据同步至社区医生用于定期评估。它还能识别情绪波动：当独处过久或语音中出现抑郁迹象时，会主动对话，或引导与亲友视频沟通；节假日还会提醒家人探访或线上团聚，从而缓解孤独。

研究显示，这类智能陪护显著改善了老年人的用药依从性和心理状态。例如，Intuition Robotics 推出的 ElliQ 陪伴机器人能主动交流、提醒用药和促进健康习惯，显著改善独居老人的生活质量与心理状态。[9]支撑家庭照护革命的是多模态感知与大模型 AI 的融合。智能床垫、健康贴片等设备持续采集生理与环境数据，AI 健康大脑基于个人数据判断微小变化，预测风险并制定个性化策略。机器人作为执行载体，承担语音提醒、物品递送、康复训练等任务，将 AI 决策落地。

由此，健康管理由医院为中心转向以家庭为中心，预计 2035 年超过六成日常医疗干预可在家完成，医院主要处理急危重症。智能照护已从医疗附属环节升级为生活的重要组成。借助“AI+ 机器人”，衰老与慢病进程被延缓，老人们能在熟悉的家中安享晚年，既获贴心关怀，又保有独立尊严。疾病的负担被科技悄然减轻，长寿不再是煎熬，而是一段依然可以享受生活、实现价值的“黄金岁月”。

4、“医疗无界”, 让优质医疗触手可及

2035 年，医疗不再是医院内部的封闭服务，而是像水、电、通信基础设施一样嵌入社会运行底层，成为支撑全民健康的基础能力。医疗服务将突破空间、资源与组织边界，演进为一个泛在、智能、互联的系统网络，人人都能在家中获得可信、连续的健康服务。

未来场景：医疗突破空间限制，优质服务随处可达

2035 年，实体医院已不再是医疗服务的唯一舞台。借助人工智能和虚拟现实，一个贯穿虚拟与现实的“泛在医疗”网络让全民健康触手可及。人们在家中或办公室即可进入虚拟诊疗室，与全息医生“面对面”交流，完成从问诊、检查到康复指导的全流程服务。医疗突破了物理空间的限制，真正实现无处不在、始终在线。例如，英国 NHS 试点的“虚拟病房”模式，让医护团队在患者家中提供医院级护理，主要服务呼吸疾病和心衰患者。

实践表明，这种模式缓解了床位紧张，提升了满意度并缩短住院时间。尽管仍面临资金与技术等挑战，它已被纳入政府健康规划，为未来全民“智能医疗入口”奠定基础。在智慧城市中，家庭被视为“分布式医疗节点”。每户家庭配备与国家健康云相连的智能健康终端，集成体征监测、语音交互和影像模块。当居民出现不适时，家庭 AI 助手会调取健康档案进行初步识别，必要时引导进入虚拟诊疗空间，与远程医生对接，并自动完成药品配送。

依托高速网络与边缘计算，人们即使不出家门，也能享受接近医院级别的体验。这种模式让社区逐渐成为医疗服务的中心。大多数常见病和慢病在社区即可得到管理，去大医院反而成为例外。病人不再向医院集中，医疗资源主动下沉到每个人，为罕见病、心理健康、康复护理等提供了便捷通道，形成以患者为核心的健康生态。

同时，远程交互对 ICT的要求显著提升：沉浸式诊疗需要超高清音视频、实时 AI 辅助、数字人互动和多模态并发，底层必须实现超低时延、高并发和智能调度。算力、网络与存储的协同升级，才使“医疗无界”的体验真正落地。

未来场景：医疗系统成为社会的智能基础设施

到 2035 年，医疗系统已不再是被动的服务体系，而是嵌入城市运行架构的智能基础设施。如同电网和通信网一样，医疗成为国家和城市的底层基础设施之一，持续、公平且智能地满足每个人的健康需求。医院、诊所、药店、康复中心乃至家庭终端都接入统一的智慧健康平台：当某地出现流感暴发，系统会自动分析实时数据，调配药品与门诊流程；当急救资源告急时，平台能即时调用周边救护车与床位，保障患者救治。

这一体系依托医疗与公共服务数据的开放共享。到 2035 年，大多数城市已建成覆盖医疗、疾控、应急等领域的实时数据网络等医疗基础设施，实现跨部门协同。克利夫兰诊所与Palantir 合作的“虚拟指挥中心”就是先例：AI基于实时数据自动完成床位、人力和手术安排的调度，大幅提升效率。类似平台在未来成为智慧健康城市的标配。医疗系统可基于医疗基础设施对全局健康态势和资源状况进行动态调控。若某地老龄化严重，系统会主动加强筛查、增配救护和康复服务；若年轻人口压力突出，则投入更多心理健康资源。

家庭健康终端与城市健康云保持同步，形成“院内诊疗—社区随访—居家监测”的连续服务格局。在政策层面，全球亦在为医疗基础设施铺路。联合国发布的《全球数字健康倡议》号召各国将医疗数字网络作为国家关键建设之一，推动从试点走向全面转型。

最终，随着医疗系统升级为智能基础设施，健康供给更加普惠与前瞻。无论城市还是乡村，每个人都能被智能系统“看见、理解、调度并保障”。医疗资源突破空间与等级壁垒，真正融入社会运行血脉，为全人类带来更健康、更公平的未来。

来源：思瀚研究院