当ChatGPT掀起全球人工智能革命时，中医药这门传承数千年的传统学问，正悄然与AI技术碰撞出“新质生产力”的火花。在“健康中国2030”战略与“十五五”规划双重驱动下，中医药产业不再是“慢节奏”的传统代表，而是成为AI技术落地应用的重要场景——从中药材种植的“数字大棚”到新药研发的“智能实验室”，从基层诊疗的“AI中医助手”到中医药健康服务的“场景化解决方案”，AI正以数据为纽带，重构中医药健康产业的价值链条，催生千亿级经济新蓝海。
当前，中医药现代化面临三大核心命题：一是传承困境，老中医的经验难以标准化复制，古籍文献的数字化挖掘效率低下；二是产业瓶颈，从种植到流通的全链条缺乏精准管控，标准化程度不足导致品质波动；三是市场拓展，传统诊疗模式难以覆盖基层需求，国际市场对中医药疗效的“循证化”需求迫切。而AI技术恰好提供了破局思路——通过机器学习破解经验传承的“黑箱”，通过数字孪生实现全链条精准管控，通过大数据验证构建疗效证据体系，其本质是用“数智化”手段激活中医药的产业价值与文化价值。
从经济视角看，“AI+中医药大健康”的融合并非简单的技术叠加，而是形成了独特的增量逻辑。一方面，AI提升中医药产业各环节效率，降低成本，如新药研发周期缩短1/3、中药材损耗率下降20%，直接带动产业利润提升；另一方面，AI催生新场景、新业态，如“AI+慢病管理”“AI+中医健康管理”等服务模式，拓展中医药健康管理的市场边界。
本文将沿着政策、技术、产业、案例，系统分析AI与中医药健康产业的融合现状。通过梳理AI与中医药融合的时代背景与政策机遇，拆解AI对中药材种植、新药研发、临床诊疗、健康服务四大核心环节的赋能路径与成效，同时以元亨祥健康生态的实践为案例，具象化呈现“AI+中医药大健康”的商业落地模式，最后探讨当前面临的挑战与未来趋势，为中医药健康产业发展提供参考。
一、时代背景：AI与中医药的融合发展契机
1.AI+大健康产业的发展现状与趋势
全球范围内，“AI+大健康”已成为数字经济的核心赛道。根据艾瑞咨询《2024年全球AI健康产业报告》，2024年全球AI健康市场规模达1860亿美元，预计2027年将突破4000亿美元，年复合增长率超30%。其中，中国市场表现尤为突出，且增速远超全球平均水平，核心驱动力在于政策支持、数据积累与应用场景的丰富性。
从技术演进看，AI在大健康领域已从“辅助工具”升级为“核心生产力”。早期的AI应用集中在影像识别、数据分析等单一环节，如今则进入“大模型+全场景”阶段。例如，腾讯觅影的多模态医疗大模型可同时处理影像、病历、基因数据；阿里健康的“医鹿”AI助手能实现从问诊到用药指导的全流程服务。这种技术升级恰好适配中医药的复杂性，中医药强调“辨证施治”“整体观”，需要处理症状、体质、环境等多维度数据，而多模态AI、数字孪生等技术，正为破解中医药的“经验化”难题提供了技术支撑。
数据要素的积累是AI赋能中医药的基础。随着电子病历、医保数据、中药材追溯数据的逐步整合，我国已建成多个中医药特色数据库，如国家中医药管理局的“中医药古籍数据库”收录古籍3000余种，“道地药材数据库”覆盖120种道地药材的全生命周期数据。这些高质量数据集，为AI模型的训练提供了“燃料”，也让中医药从“经验驱动”向“数据驱动”转型成为可能。
从产业趋势看，“AI+大健康”正呈现三大方向：一是“精准化”，通过AI实现个性化诊疗与健康管理，如基于体质的中医调理方案；二是“智能化”，AI与物联网、可穿戴设备结合，实现健康数据的实时监测与干预；三是“产业化”，AI推动从单一服务向全产业链延伸，如中药材种植、加工、研发、服务的一体化智能管控。这三大趋势与中医药产业的发展需求高度契合，为两者深度融合奠定了基础。
2.中医药产业的痛点与数字化需求
中医药产业作为我国独特的卫生资源、潜力巨大的经济资源，近年来保持稳定增长，2024年我国中医药工业总产值达1.5万亿元，占医药工业总产值的22%。但长期以来，产业发展受限于传统模式的痛点，难以释放全部潜力。
传承层面，“经验化”是最大瓶颈。中医药的核心价值在于“辨证施治”，但老中医的诊疗经验多依赖“口传心授”，难以标准化、规模化复制。例如，脉诊的“浮、沉、迟、数”缺乏客观指标，不同医师的判断可能存在差异；古籍文献中“君臣佐使”的配伍逻辑，也因语言晦涩、记载简略，难以快速转化为现代产品。据统计，我国国家级名老中医仅千余人，且平均年龄超过70岁，若不通过数字化手段保存、传承经验，大量宝贵知识可能面临流失风险。
产业层面，“标准化”不足制约品质与效率。在中药材种植环节，道地药材的品质受气候、土壤、种植技术影响大，传统“靠天吃饭”的模式导致产量波动达15%-20%，农残、重金属超标问题时有发生；在加工环节，中药炮制的“酒蒸”“醋炙”等工艺依赖人工经验，火候、时间控制不当会影响药效；在流通环节，中药材的溯源体系不完善，以次充好、以假乱真的现象仍存在，2024年我国中药材抽检合格率仅为86%，低于西药的95%。
市场层面，“循证化”缺失限制市场拓展。在国内，中医药在慢病管理、“治未病”等领域的优势尚未充分发挥，基层医疗机构中医诊疗设备普及率不足40%，难以满足居民需求；在国际，中医药面临“疗效难验证”的困境，多数国家将其归为“补充疗法”，难以进入主流医疗体系。据海关数据，2024年我国中药出口额仅为58亿美元，占医药出口总额的8%，远低于西药的占比。
这些痛点的本质是中医药产业的“传统模式”与“现代需求”的不匹配，而数智化正是解决这些问题的关键。通过AI实现经验的标准化，通过数字孪生实现种植加工的精准化，通过大数据构建疗效的循证体系。可以说，AI不仅是中医药现代化的“工具”，更是推动其成为新质生产力的“引擎”。
二、政策驱动：十五五规划下的发展新机遇
《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（以下简称《十五五规划》）强调“人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合”，明确其不仅是新兴产业的“增长极”，更是传统产业转型升级的“转换器”。通过“人工智能+”推动制造业数智化转型、服务业品质升级、农业现代化突破，实现“质的有效提升和量的合理增长”。《十五五规划》将“人工智能+”置于推动高质量发展、引领新质生产力的核心战略位置，通过顶层设计明确其“全方位赋能千行百业”的定位，结合多领域专项部署与配套机制，构建起技术创新、产业融合、场景落地、生态保障的完整实施体系。
具体到AI与中医药融合方面，国家中医药管理局、卫健委、工信部、药监局等部门已形成分工明确的实施路径。11月4日，国家卫生健康委等5部门联合印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，意见明确指出，在“人工智能+中医药”方面，构建中医临床与用药知识库及高质量数据集，支撑中医药诊疗大模型研发，提升临床诊治和中药合理用药水平。搭建中药材全流程追溯与种植数字孪生系统，实现中药种植、加工、使用全周期智能管理。研发中医智能诊断、针灸推拿机器人、个性定制智能煎制装备，推动中医药装备与技术升级。“人工智能+健康产业”方面，要发展智能健康体检、咨询等新型服务业态，推广健康创新产品与智能理疗技术。此外，国家中医药管理局还组织开展“AI+中医药大健康”试点项目，在浙江、广东、四川等10个省份设立试点地区，探索可复制的模式，如浙江试点“中医AI基层赋能工程”，为乡镇卫生院配备智能舌诊仪、脉诊仪，使基层中医诊疗准确率提升25%。工信部与药监局则聚焦产业端，推动AI在中药生产与监管中的应用。工信部通过“智能制造专项”，支持中药企业建设智能工厂；药监局则出台《中药智能研发技术指导原则》，规范AI在中药新药研发中的应用，明确AI辅助靶点发现、临床试验设计等环节的技术要求，降低研发风险。
地方政府也积极响应国家政策，结合本地特色推出配套措施。例如安徽亳州是全国最大的中药材集散地，当地政府建设“中药材数字交易平台”，通过AI分析市场供需数据，为种植户提供品种选择、价格预测等服务，使当地中药材种植收益提升30%；广东则依托中医药产业基础，建设“粤港澳大湾区中医药AI创新中心”，吸引腾讯、华为等科技企业入驻，推动AI技术与中医药的深度融合。这些地方实践不仅丰富了“AI+中医药大健康”的应用场景，也为国家层面的政策优化提供了实践经验。
三、赋能路径与成效：AI重塑中医药产业核心环节
（一）中药材种植：从经验种养到精准管控
中药材是中医药产业的“源头”，其品质直接决定下游产品的疗效。AI技术的介入，正将中药材种植从“经验驱动”转变为“数据驱动”，实现“精准化、标准化、规模化”种植。在种植环节，AI与物联网、卫星遥感结合，构建“天地空”一体化监测体系。在病虫害防治方面，AI图像识别技术实现“早发现、早干预”。在溯源环节，“AI+区块链”技术构建全生命周期追溯体系。从经济成效看，AI赋能中药材种植不仅提升了品质与产量，还降低了成本。据中国中药协会统计，应用AI技术的中药材种植基地，平均每亩收益提升25%-40%，人工成本降低30%。
（二）新药研发：破解“周期长、成本高”的行业困局
传统研发模式面临“周期长、成本高、成功率低”的痛点，中药新药研发成为中医药产业的“制高点”。一款中药新药从研发到上市，平均需要8-10年，成本超5亿元，成功率不足10%。AI技术的应用，正从靶点发现、处方优化、临床试验等全流程，重构中药新药研发体系。在靶点发现环节，AI破解了中医药“多成分、多靶点”的研究难题；在处方优化环节，AI实现“古方新用”的精准化；在临床试验环节，AI显著提升效率、降低成本。
（三）临床诊疗：从经验辨证到智能决策
中医诊疗是中医药服务的核心，但传统“望闻问切”依赖医师经验，难以标准化、规模化。基层医疗机构中医医师匮乏，诊疗准确率不足70%；大医院名老中医号源紧张，患者等待时间长。AI技术的应用，正通过“智能四诊”“诊疗大模型”等手段，提升中医诊疗的标准化水平，缓解医疗资源供需矛盾。在“四诊”标准化方面，AI实现中医诊断的量化。传统舌诊、脉诊缺乏客观指标，不同医师判断差异大。而AI智能设备通过传感器、图像识别技术，将“主观”的症状转化为“客观”的数据。在诊疗决策方面，AI大模型为医师提供智能辅助。中医诊疗大模型通过学习海量的中医典籍、临床病例数据，可模拟名老中医的诊疗思路，为医师提供处方建议。在远程诊疗方面，AI打破医疗资源的地域限制，通过“AI+5G”技术，基层患者可通过手机、智能设备完成远程舌诊、脉诊，数据实时传输至大型医院专家，AI则先对数据进行初步分析，为专家提供参考，减少其诊断时间。
（四）健康服务：全生命周期管理的模式创新
随着居民健康意识的提升，“治未病”“慢病管理”成为健康服务的核心需求。中医药在这一领域具有独特优势，但传统服务模式难以覆盖全生命周期。AI技术的应用，正推动中医药健康服务从“碎片化”向“全周期”转型，形成“预防-干预-康复”的闭环。在慢病管理方面，AI实现“个性化、精准化”干预。中医药在高血压、糖尿病、慢阻肺等慢病管理中效果显著，但需要根据患者体质、病情变化调整方案。AI通过可穿戴设备实时采集患者的健康数据（如血压、血糖、睡眠质量），结合中医体质数据，自动调整调理方案。在“治未病”方面，AI构建“从体质辨识到干预”的全流程服务。中医强调“因人制宜”，不同体质的人需要不同的健康方案。AI通过问卷、智能设备采集数据，快速完成体质辨识，并推送个性化干预方案。从产业格局看，AI赋能中医药健康服务正推动产业从“以治疗为中心”向“以健康为中心”转型，市场空间持续扩大。据艾瑞咨询预测，2027年我国“AI+中医药健康服务”市场规模将突破3000亿元，成为中医药产业增长最快的领域之一。
四、案例解析：元亨祥健康生态的中医药智慧健康实践
元亨祥健康生态坚持以“成就生命繁盛”为愿景，紧扣“健康中国，乡村振兴”国家战略，以“家庭全景幸福生活成就者”为使命，坚持“一体两翼、双轮驱动、三大路径”的经营策略，形成了“天地人和通”的生态布局，笃行“五定三化四做到”管理方略，致力成为中医药健康产业造王者！
在专业方面，元亨祥健康生态坚持传承精华、科技创新，博采众长、博采众方。联合北京中医药大学共建“国家级中医药防治糖尿病国际联合研究中心樟树临床中心”“中医养生学教育部重点实验室上海分中心、樟树分中心”；借力中科院苏州医工所，共建“智慧康养技术联合实验室”。专注“代谢疾病、心脑血管、中医骨伤”三大方向，精研“降糖、助眠、结节、护肝、中风、增免、减重”七类慢病调理，聚焦“中医养生、针灸康复”两项技术的临床实践。通过“揆正承堂中医、元亨泰富保险经纪、元亨尚儒生活馆、裕元康养生命谷、玄元太眠酒店”的联动运营，致力打造中医药智慧健康生态运营平台！
为深化战略，公司于2025年10月25日以“享中医智慧，拓财富新元”为主题，发布“三生十度AI新经济模式”暨揆正元祖健康店首发上线。中医药行业精英、资深投资人齐聚一堂，围绕中医药大健康产业发展新机遇展开探讨，共同擘画行业新蓝图。元亨祥生态首席市场官兰迪森表示，AI经济时代，数据是“新石油”、算力是“发动机”。为此，元亨祥生态精准布局，推出揆正元祖健康店，构建“揆正有问（中医咨询）、揆正有方（中医学习）、揆正有品（食补选择）、揆正有礼（优惠获取）”全维度服务体系，并通过“三生十度”算法，以AI推流与智能派单赋能合作伙伴，实现资源变现、门店引流与业务升维，最终推动“分享健康、共同富裕”的新生态构建。其核心在于利用强大的三生十度算法，通过“简单分享”实现粉丝的快速裂变，构建个人财富渠道。同时，平台还具备八大优势：操作简单、无人脉压力、打造财富共同体、零风险稳赚、发展速度快、拥有自动生命力、永续收益高、打通线上线下，旨在打造一个“财富共同体”，并依托完整的供应链支持，为用户提供一站式解决方案，最终实现健康推广与财富积累的双重目标。
元亨祥健康生态将以本次发布会为起点，持续深化“AI+中医药大健康”战略布局，依托揆正元祖健康店这一创新载体，整合“揆正有问、揆正有方、揆正有品、揆正有礼”四大服务板块与“三生十度”算法，推动AI技术与中医智慧深度融合，构建高效协同的创富平台。元亨生态致力于携手各方伙伴，共同打造“共建、共享、共赢”的中医大健康产业生态圈，在数字化浪潮中激活中医智慧的时代价值，守护国民健康，实现健康与财富的双重赋能。
五、挑战与展望：迈向高质量融合的未来之路
（一）突破瓶颈，“AI+中医药大健康”的当下之困
在科技飞速发展的当下，“AI+中医药大健康”的融合发展态势迅猛，为传统中医药的现代化转型带来了曙光。通过AI技术对中医药古籍文献进行数字化处理，能更高效地挖掘其中的宝贵知识，加速新药研发进程；智能诊断设备借助AI算法，可辅助医生更精准地判断病情，为患者提供更优质的医疗服务。但在这看似一片光明的发展前景背后，“AI+中医药大健康”仍面临着诸多核心瓶颈，严重制约着产业迈向高质量发展的步伐。
首先是数据质量参差与标准化缺失的难题。AI的发展高度依赖数据，而中医药数据却存在着“散、乱、差”的严峻问题。从数据分布来看，中医药数据分散在医院、药企、科研机构等多个主体中，缺乏一个统一的整合平台，导致数据共享率较低。在医院中积累的大量临床病例数据，由于无法与药企的药物研发数据有效共享，使得药物研发过程难以充分借鉴临床实践经验，延长了研发周期。部分基层医院的电子病历中，患者的症状描述模糊不清，体征数据记录不全，使得这些数据在用于AI模型训练时，无法准确反映疾病的真实情况，降低了模型的准确性。并且，中医药数据在采集、标注环节没有统一标准，像舌诊数据的采集，因光照、角度不同，得到的数据差异较大，难以复用。这些数据问题直接导致AI模型的训练效果不佳，部分中医AI设备的准确率仅为80%左右，难以满足对准确性要求极高的临床需求。
其次是算法的合理性与信任问题。中医诊疗遵循“辨证施治”的逻辑，每一个诊断和治疗方案都有其内在的推理过程。而AI算法，尤其是深度学习算法，存在“黑箱”问题，其给出的诊疗建议难以解释清楚。当AI推荐某一方剂治疗感冒时，却无法清晰阐述选择该方剂的原因以及各成分的作用，这让医师在使用时心存顾虑，不敢轻易采纳。患者也因不理解AI的决策逻辑，对AI诊疗产生抵触情绪。AI模型的泛化能力不足也是一大难题。在某一地区训练的AI模型，到了其他地区应用时，由于不同地区人群体质、环境存在差异，模型的准确率会下降。这就好比一件在特定环境下制作精良的工具，到了其他环境中就无法正常发挥作用。这种算法的合理性和复制能力的局限，严重阻碍了AI在中医药领域的广泛应用。
（二）迈向新征程，“AI+中医药大健康”的未来之路
尽管“AI+中医药大健康”当前面临着诸多困境，但科技的发展与创新不会停滞，针对这些核心瓶颈，结合技术与产业趋势来看，“AI+中医药大健康”在未来拥有明确且充满潜力的发展方向，有望实现高质量融合，为中医药的发展开辟新的篇章。
技术方面，多模态AI、量子计算与数字孪生技术的融合应用为“AI+中医药大健康”推进提供了技术支撑。多模态AI将成为攻克中医药复杂性难题的关键技术。它能够整合文本、图像、传感器等多种类型的数据，构建出更为全面、精准的AI模型。通过对古籍文献中的配伍逻辑进行深入分析，结合临床病例的详细症状数据以及患者的舌象脉象数据，多模态中医大模型不仅能够给出科学合理的诊疗建议，还能清晰地解释参考了哪些古籍内容、结合了哪些临床数据，这大大提升了AI诊疗的可解释性和医师、患者对其的信任度。而量子计算的加入，将为AI模型训练带来质的飞跃。中医药数据具有高维度、高复杂度的特点，传统计算方式训练模型往往需要耗费数月时间，而量子计算凭借其强大的计算能力，可将训练时间大幅缩短至数天，极大地推动了AI模型的迭代速度，使其能够更快地适应不断变化的临床需求和数据特征。而数字孪生技术在中医药全产业链的应用，将实现“虚拟仿真-现实优化”的良性闭环，彻底改变中医药产业的发展模式。如在诊疗环节，为糖尿病患者构建数字孪生模型，则可以模拟不同中药方剂的降糖效果，帮助医生为患者挑选最优治疗方案，从而实现个性化治疗，提高治疗的精准性和有效性。这种全产业链的智能重构，将推动中医药产业从传统的“粗放式”发展模式向“精准化”发展模式转型，提升整个产业的竞争力。
在国际拓展方面，AI助力中医药疗效验证与国际化传播。一方面，AI能够通过构建中医药疗效的循证体系，利用大数据分析全球范围内的中医药临床数据，有力地验证中医药的疗效。例如通过AI分析大量针灸治疗疼痛的病例，得出针灸有效率的数据，这为中医药在国际市场上赢得认可提供了坚实的证据。另一方面，AI还能推动中医药文化与技术的国际化传播。开发多语言的AI中医科普平台，借助VR、AR等先进技术模拟中医诊疗过程，能够帮助国外用户更直观、更深入地理解中医药理论。与国外医疗机构积极合作，推广AI中医设备，如智能舌诊仪、脉诊仪等，使中医药服务更容易被国际社会所接受。
未来，当AI与中医药的融合达到新高度，当数字孪生模型能精准模拟每个人的体质，当多模态大模型能完美复现名老中医的经验，当中医药的疗效通过AI得到全球认可，中医药将不再是“传统”的代名词，而是“未来”的象征。它将以数智化的形态，守护人类健康，创造经济价值，传承中国文化基因，在新时代绽放出更耀眼的光芒。
