几家行业公司的文章我挨个看了，边看边乐。有的豪言打造“医疗大脑”，有的宣称AI诊断模型比专家还准——这锣鼓喧天的劲儿，像不像老家赶大集，每个摊位都扯着嗓子喊“我家最好”！！

话说回来，这热闹背后，确有新风助推。北京市卫健委发布《人工智能医疗产业发展实施方案》新政，明确到 2027 年要建成“数据高效流通”的AI医疗产业支撑体系，高质量生物医学数据供给被列为核心任务。

中信证券的研报更是断言，2026年AI+医疗的逻辑已发生根本变化，商业化确定性空前增强。

之前参加一个行业大会，看到华大和之江实验室做了一个百亿参数的大模型，叫Genos。专为人类基因组深度优化设计，可支持高达百万碱基对的超长上下文分析，相关成果已经成功发表在了国际学术期刊上。

作为一个测序老人，阿汤哥在点赞之余，也忍不住想说点别的。

不少人觉得，AI+医疗听着高大上，但离测序公司远着呢，数据在医院手里、算法在大厂手里，基因测序无非就是个“实验室搬砖”的活儿……

这些文章里，AI模型也个个像天才少年，但仔细看其实都离不开轻描淡写的一句：“基于大规模高质量数据训练”。这不就像魔术师表演时那句经典台词，“接下来就是见证奇迹的时刻”——奇迹万众瞩目，但奇迹从哪来？没说。

我倒觉得，测序行业的工作，就是负责“奇迹发生前的每一个必要时刻”。

没有测序仪，哪来海量基因组数据？没有高质量、标准化、可追溯的基因数据，再精巧的模型也只是“人工智障”。这就好比没有石油你谈什么燃油车、没有锂矿搞什么电动车。本质上，我们既在提供铲子（设备与解决方案），也在产出石油（高质量数据产出能力）。

且还有个特点：不常上头条，但几乎每个医疗AI项目都绕不开我们。无论AI要诊断肿瘤、预测疾病风险还是加速新药开发，首先总得获取数据吧——而这些数据，绝大多数都是一条条从测序仪里“跑”出来的。

有篇文章挺有意思，说他们的AI“已经能看懂病理切片”。边读我边想：这“看懂”背后，得有多少张切片先被我们转化成高清数字图像？就像得先把世界名画一幅幅精细扫描、校准，AI才能开始学习什么是“蒙娜丽莎的微笑”。

现在行业文章都喜欢往前看，扎堆预测未来。我倒是觉得，有时候往后看一步更有意思：当AI+医疗的“智能大脑”越来越聪明时，它所依赖的“感知系统”和“神经末梢”，是不是也同步升级了？

划重点

AI+医疗的下半场，注定要从“算法创新”迈向“工具革命”。不再仅仅做简单的数据提供方，而是做智能医疗时代“数据基础设施”的核心建设者，我们不直接设计“大脑”，却在持续提升整个智能医疗的“感知精度”和“数据生成效率”。

所以，下次再看到某公司宣布AI+医疗重大突破时，不妨多问几句：

训练它的“数据粮食”，是从哪儿长出来的？

今天它能看懂一个病，明天要看懂十个病——数据的“供应链”跟得上这种扩张速度吗？

当所有人都在追逐更聪明的算法，那些让算法变聪明的“基础养分”，会不会迎来自己的价值重估？

开篇提到的风向已经在印证这一点。政策指向“数据地基”，技术聚焦“数据压缩与提纯”，商业合作开始“锚定源头”。一个更清晰的案例是，美国西北大学医学院与Tempus AI的合作，在近期拓展至肿瘤领域，目标是为更广泛的癌症患者（包括早期患者）提供全基因组检测，系统性生成高质量数据以驱动其 AI 平台进化。这明确揭示，将先进的测序能力与 AI 分析平台深度整合，从源头提升数据质量与规模，已成为前沿机构的共同选择。

狂欢属于概念，但产业的长期价值，永远属于那些把技术创新变成可靠工具的人。当AI+医疗从概念走向落地，关注点也应从“谁的故事更动听”，转向“谁的根基更扎实”。那些确保数据河流源源不断、清澈可用的“水利工程”，可能比浪花本身更值得关注。

当然，看完一圈热闹，阿汤哥还是要回到实验室，看看今晚测序仪跑得顺不顺利。毕竟，台前的戏越精彩，后台的灯光、音响、机械就越要可靠。一边听着远方盛宴喧闹，一边在实验室里打磨下一代“智能掘进机”的我们，或许只因相信一个朴素的道理：

金矿的位置可能会变，但好用的工具，永远值钱。

只是偶尔也会想：假如哪天我们也开个现象级的发布会，标题会不会是——《为AI+医疗时代守护数据源头：我们已实现连续1000天零错误高质量数据生产》？

嗯，听起来确实不如《颠覆医疗》来得带劲。

但好像，也挺实在的。

聊了这么多，在各位看来，当下最缺的，到底是更聪明的“大脑”，还是更可靠的“手脚”？

来源：生科阿汤哥