一句话看懂：新氧集团创始人金星在2026年大连达沃斯论坛上首次对外披露了公司的 AI 战略，核心不是推出对话大模型，而是将 AI 用于线下诊室的标准化质控与诊疗辅助，目标是将优秀医生经验变成可规模化复制的系统。这背后是医美行业“容错率极低”的现实，以及新氧从线上平台向连锁医疗实体转型后的数据积累。
事件核心：发生了什么
6月23日至25日，金星出席世界经济论坛新领军者年会，并参加了国务院总理与工商界代表的座谈交流。他在论坛上透露，新氧正在建设“全球最大的轻医美真实世界数据库与诊疗智能基础设施”，并同步公布了多项具体进展：
AI 工具已上线：部署在品牌 APP 和客户社群的 AI 助手“AI 杨”，已从早期的基础咨询升级为可独立完成预约、改约、优惠券提醒等操作。
标准化体系已落地：新氧在全国18个城市运营63家品牌医美中心，累计诊疗量突破162万次，并发布350套标准化 SOP（标准操作流程）。所有医生须完成培训考核后方可上岗，系统利用全诊室云端摄像头实时识别医生操作是否符合 SOP 规范。
产业上游延伸：2026年4月，新氧与锦波生物达成战略合作，围绕重组人源化胶原蛋白产品推出抗衰解决方案，标志着从传统供货关系走向产品共创。
为什么重要
医美行业有极强的医疗属性，且消费决策高度依赖医生个人经验与审美判断。金星的判断是：AI 进入医美的标志不是模型能回答多少问题，而是能否让每一次诊疗更安全、更透明、更精准。他明确把发展分为“上半场（数据基建）——将线下诊所改造为智慧门店，完成全场景数据采集，下半场（AI 大规模商业化落地）”。预计下半年至明年，AI 工具将在全门店大规模普及。
这一路径的独特之处在于：它没有选择用 AI 替代医生，而是将 AI 定位为“医生辅助系统”，同时用数字化管控制度（如云端实时质控）降低医疗风险。如果“人+AI”的协同模式能跑通，它可能成为医疗标准化与规模化难题的参考案例。
对用户/开发者/创作者的影响
对医美消费者：AI 辅助系统意味着诊疗过程更透明（如治疗前后影像对比、风险提示），以及术后随访更规范。但金星明确表示“真人医生不可替代”，最终责任仍由医生承担。
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对医疗 AI 开发者：新氧的路径显示，垂直行业的 AI 落地不能只靠通用大模型，必须配套结构化数据治理（面向诊室对话、治疗记录、设备参数等多模态信息）和线下物理场景改造（如部署云端摄像头、数字化设备）。纯对话式 AI 在医疗场景受限。
对上游厂商：新氧计划将诊疗端数据反哺产业链，形成“需求洞察—产品筛选—临床应用—效果随访—产品迭代”闭环。这意味着掌握大量真实诊疗数据的平台型企业，未来可能在上游产品研发中拥有更强的议价权和话语权。
值得关注的后续
1. 数据安全性考验：金星的 AI 布局依赖全场景数据采集（包括云端摄像头、影像记录、病历数据），如何处理患者隐私与数据合规，将是监管和行业争议的焦点。
2. AI 能力验证：目前“AI 杨”仅完成基础客服功能，金星的目标是让 AI 诊疗能力达到资深咨询师、医生80%的水平。这个能力是否能兑现，以及如何避免大模型“幻觉”带来的医疗风险，需要后续产品落地数据验证。
3. 行业规模化速度：新氧收入已连续6个季度同比增长超180%，但63家门店与“全球最大数据库”的规模匹配度仍待观察。如果 AI 工具能在全部门店普及并产生可量化的质控效果（如项目交付一致性提升），将对其他医美连锁品牌产生示范效应。
来源：Readhub · AI
