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新华网上海4月13日电（逦琛）清晨，上海国家会展中心刚开馆，人流迅速涌入主通道。设备提示音、屏幕刷新声与现场讲解交织在一起，仿佛置身真实“医疗现场”。
一侧，大型影像设备完成扫描后，数秒内输出结构化分析结果；另一侧，手术机器人在模拟环境中完成精细路径操作；不远处，连续血糖曲线正在实时生成并给出趋势提示。
在人群密集的一角，一套非侵入式脑机接口设备前，观众围起了圈。有人戴上设备，只需想一想“迈步”,肢体就能在配套训练设备的带动下完成动作。
这一切，发生在4月9日至12日举办的第93届中国国际医疗器械博览会（下文简称：CMEF）现场。
第93届CMEF现场，GE医疗展示其Allia Celeo MAX朱雀旗舰型血管造影系统。新华网逦琛 摄影像、手术、慢病管理、神经交互，这些原本分属不同技术路径的能力，在同一空间被压缩呈现，并共同指向一个变化：AI正在成为医疗设备的“默认能力”，而非附加选项。
与往届展会相比，一个更本质的转折在于：AI已经从“功能模块”，变成贯穿采集、分析、决策与执行的底层能力。
今年，《政府工作报告》提出，深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广；工业和信息化部与国家卫生健康委联合召开的2026年推进医疗装备发展应用领导小组工作会议提出，“十五五”时期将推动人工智能与医疗装备融合创新，坚持医工协同，全链条推进技术攻关、成果应用，提升软硬一体化供给能力。
政策、技术与临床需求在同一时间点叠加，使医疗器械产业正在发生一次结构性跃迁——从“设备制造”，走向“系统能力”；从“功能实现”，走向“流程重构”。
而CMEF，成为这一跃迁最直观的观察窗口。
AI重构医疗器械——从设备到“智能系统”
AI正在从“外挂能力”，变成医疗设备的底层架构。
这一变化，在影像与介入等核心场景中体现得最为彻底。
在影像端，西门子医疗展示的针对前列腺癌、阿尔茨海默症两大疾病的syngo.via VB80的诊疗全流程多模态AI解决方案，已经将机器视觉与生成式AI深度耦合：在影像判读、风险评估、治疗决策等关键环节提供循证支持，辅助临床提升诊断一致性与决策效率。
第93届CMEF现场，西门子医疗展示诊疗全流程多模态AI解决方案。新华网逦琛 摄西门子医疗大中华区数字业务市场经理董伟表示，AI的核心价值在于帮助减少医生重复性工作，减轻医生负担，而非取代医生的临床判断和决策。
在更底层的影像链路上，GE医疗的Apex Nexus CT则呈现出另一种路径——将AI嵌入从信号采集到图像重建的全过程。
通过深度学习重建引擎，设备在低剂量条件下仍可获得高分辨率图像，使冠脉管壁、斑块等细节更加清晰可见。这种能力的关键不在“看得更清”，而在于“让低剂量与高精度不再是二选一。”
同时，其SonoHive平台将AI能力模块化，让不同算法可以被调用。设备由此从“单机智能”，走向“平台智能”。
飞利浦更进一步，把重点放在“系统整合能力”上。
飞利浦展示的AzurionS全域Al云智能导管室可实现高速设备联动与机架实时姿态调整，呈现引导临床决策的高清图像同时，降低辐射。同时，因其平台生态开放性，能够整合自身及第三方AI能力在同一个用户界面上，深度融入医生工作流，支持介入医生在手术过程能够做出快速判断。
第93届CMEF现场，飞利浦展示其Rembra RT 智能模拟定位CT1。新华网逦琛 摄飞利浦全球执行委员会委员，大中华区总裁刘令在现场给出一个更宏观判断：“中国正在成为AI医疗创新的重要源头，不只是因为数据规模，更因为临床复杂性与技术开放度。”
在她看来，未来竞争的核心，不是单台设备性能，而是围绕软硬件、AI、数据、服务等形成的系统能力。
这一趋势在中国企业中同样明显。
联影此次将AI能力从影像延伸至外科场景。其子公司联影智融带来的“uOR魔方骨科手术室”，本质上不是一台设备，而是一个系统——骨科机器人、影像系统、导航、能量平台在同一架构下协同运行。
第93届CMEF现场，联影展示其uOR魔方骨科手术室。新华网逦琛 摄其中，具备“灵力感知”的骨科机器人，可通过传感器实时捕捉软组织受力，并将传统依赖经验的“手感”转化为可视化数据，实现亚毫米级定位与动态风险预警。
“我们展示的不是单点产品，而是全科室协同能力。”联影智融中央市场部总监秦亚山表示。
同样的系统化思路，也出现在手术机器人领域。微创在本届CMEF推出的支气管肺癌早诊机器人，通过术前影像构建导航路径，引导直径约4毫米的管道深入肺部细支气管完成活检；操作端采用类似游戏手柄的设计，显著降低医生学习门槛。
第93届CMEF现场，微创展示其支气管肺癌早诊机器人。新华网逦琛 摄微创机器人营销副总裁周建童指出：中国医生每年积累的大量手术数据，正在反哺AI模型，未来甚至可以用于训练全球外科医生。
从影像到手术，从设备到系统，一个清晰趋势正在形成：医疗器械，正在进化为“可感知、可分析、可协同”的智能系统。
而AI，不再是其中的一部分，而是贯穿始终的基础能力。
AI让医疗走出医院——从“被使用”到“愿使用”的关键跃迁
如果说前一阶段的AI重构主要发生在医院内部，那么在CMEF的另一条主线上，医疗正在发生方向性的延伸：
从院内走向院外，从“诊疗工具”走向“健康管理入口”。
这一变化的核心，不在于设备变小，而在于设备开始“持续工作”。
平台型能力在这一过程中率先成型。
京东健康在本届CMEF升级“AI+医疗器械”战略，宣布一年内要为100万台医疗器械设备接入京东JoyInside附身智能，将大模型能力嵌入硬件。
第93届CMEF期间，京东健康“AI+医疗器械”战略升级发布会现场。（企业供图）与传统设备不同，这一体系具备三层能力：超拟人对话、全年龄段适配、言行高度协调。
京东集团高级副总裁、AI创新业务负责人何晓冬给出一个更关键的判断：“AI正在从数字世界走向物理世界，从识别走向推理与执行。”
这种能力，在具体产品上已经具象化。
例如，首款接入JoyInside的邦邦车“守护星C30 Ultra”AI轮椅，不仅可以语音交互、智能辅助驾驶，还可以通过京东健康APP实现远程定位、电子围栏与一键SOS求助；同时具备防溜坡、弯道降速等安全机制。
在邦邦机器人创始人兼CEO李建国看来，这类产品的意义在于：“辅具不再是工具，而是移动能力的提供者。”
如果说平台解决的是“连接问题”，那么设备端的变化，则集中在“连续感知能力”。
鱼跃医疗在本届展会上展出的R3/R3 Pro健康戒指，将血氧、心率、心电等监测能力压缩进极小体积，并通过多模态AI算法进行融合分析。
与传统设备只提供“一个数值”不同，这类设备更强调“趋势判断”——例如对睡眠呼吸质量的综合评估，以及对潜在风险的提前提示。
鱼跃医疗副总裁赵帅将其概括为一个转变：从“精准测量”，走向“主动健康管理”。
这一逻辑在慢病领域尤为明显。
三诺生物的优准AIR血糖仪，通过AI将饮食、运动与血糖数据进行关联分析，并生成周期性报告；微泰医疗则探索将低血糖风险预测提前约两小时，使干预从“发生后”前移到“发生前”。
微泰医疗董事长郑攀同时指出，大模型在医疗中的应用必须解决“幻觉问题”，需要通过规则系统与真实数据进行约束。
在呼吸健康领域，瑞迈特的AI呼吸机，可根据患者状态自动调节压力与温湿度，并基于长期数据对慢阻肺风险进行提前预警。
其创始人、董事长庄志认为：AI的价值，是让慢病管理在家庭场景中完成，从而减少对医疗资源的持续占用。“当设备能够适应人，而不是让人适应设备，治疗才可能真正持续。”
设备“买而不用、用而不久”——在CMEF现场，这不再是一个抽象问题，而是被企业反复提及亟待解决的核心痛点。
围绕这一问题，AI开始介入“最后一公里”。鱼跃医疗在本届展会上展示的打通“硬件—软件—数据—生态”的一体化链路，将AI技术落地于院外健康管理：贯通多设备的数据系统——戒指、手表、血糖仪、呼吸设备等产生的数据，被统一接入并进行综合分析，再以建议的形式反馈给用户。这意味着，设备不再只是“记录”，而开始“解释”。
第93届CMEF现场，观众正在鱼跃医疗展台体验穿戴式动态心电记录仪。新华网逦琛 摄赵帅强调，行业正在经历一个关键转变：从产品智能化，走向服务生态化。
这种“解释能力”，同样成为血糖管理的核心竞争点。在三诺生物的系统中，AI不仅记录血糖数据，还结合近30天的饮食、运动、用药信息，对单次测量结果进行情境化解读，并给出调整建议。三诺中消市场总监罗新银将其定义为一个角色变化：血糖仪不应只是输出数值的工具，而应成为健康管家。
在平台层面，京东健康依托附身智能，提供了另一种解释路径。在JoyInside体系中，AI不只是分析数据，而是具备“认知—推理—交互”的能力：既能理解用户指令，也能在特定情境下主动发起服务，例如提醒、建议甚至情绪交互。
何晓冬指出：“当AI具备长期记忆与多轮交互能力，设备才可能真正具备‘温度’。”
对用户而言，这种变化并不体现为“技术更复杂”，而是——设备更少打扰、更易理解、更愿意长期陪伴。
从行业角度看，这一阶段的变化标志着：AI在医疗器械中的应用，正在跨过一个关键门槛——从“能用”，到“好用”，再到“愿意一直用”。
而这，正是医疗器械真正走向日常生活的前提。
AI变革进入“深水区” 医疗器械在比什么？
如果把视角从单一产品抽离出来，放到更长的产业周期中观察，一个更清晰的变化正在发生：医疗器械的竞争逻辑，正在被AI整体重写。
过去行业更多围绕设备性能与供给能力展开竞争——比的是参数指标、成本控制与供应效率；但在本届展会上，一个更明显的信号是：竞争的坐标系，正在从“设备参数”，转向“系统效果”。
这一变化，在多个细分场景中已经具象化。
以影像与介入为例，各家企业开始更频繁地讨论一组新的衡量标准：不是分辨率、转速或扫描层数，而是——一次检查能否减少重复操作、报告生成时间是否明显缩短、医生跨系统切换是否减少、整体诊疗路径是否更顺畅。
这些指标有一个共同特征：它们不属于“设备性能”，而属于“流程效率”。
这意味着，AI的价值评估，已经从“单点能力验证”，进入“全流程效果验证”。这种“系统性提升”，正在成为行业新的分水岭。
刘令在采访中提到，中国在AI医疗领域具备四重优势：复杂且高密度的临床场景、庞大的数据基础、较高的技术接受度，以及持续加码的基础设施投入。这使得中国不仅是应用市场，更成为重要的创新策源地。
这一判断也与政策导向形成呼应。
今年1月，工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确提出要加速智能医疗装备产品创新和临床应用推广。相关部门不断推动“研审联动”“提前介入”等机制，加速创新产品进入临床；同时，通过揭榜挂帅等方式，推动AI在智能诊断、脑机接口、手术机器人等方向的实质性突破。
截至目前，我国已建立较为完善的AI医疗器械监管框架，并累计批准超过百款深度学习相关产品进入临床应用。
政策一直在“支持创新”，也在推动“加速落地”。
跨国企业仍在高端设备与底层技术上保持优势；中国企业则在场景复杂度、产品迭代速度与应用落地能力上不断强化。双方逐渐转向“竞合关系”。
企业通过连接设备与用户，使数据得以持续沉淀，并在此基础上进行模型优化与服务延伸。
何晓冬指出，医疗AI真正的门槛，不在于模型规模，而在于是否能够形成长期运行的数据闭环。
当数据、设备与服务持续连接，AI的价值才会不断被放大。这也意味着，中国医疗AI正在从“技术展示期”，进入真正的“应用深水区”。
从CMEF出发——AI正在重新定义医疗的边界
当视角从单个产品与企业回到整个展馆，一种更具整体感的画面逐渐清晰。
影像设备生成的数据，被导入手术系统进行路径规划；手术结果延伸至术后康复与长期随访；家庭设备采集的数据，又反向进入医疗体系进行分析与优化。
不同场景之间的边界正在被打通。医疗，不再一次次局限于院内的单次诊疗行为，而成为一个跨时间、跨空间持续运行的系统。
第93届CMEF期间，一台邦邦车智能轮椅正在反复测试。新华网逦琛 摄在展馆一侧，一辆智能轮椅缓慢穿过人群。它在接近拐角时自动减速，避让行人后继续前行；语音提示不时响起，远程终端同步显示位置与运行状态。
灯光之下，一台设备完成扫描，一段数据被即时解析，一次风险被提前识别，一条建议被实时送达。
技术持续运转，但最终指向的，是一个更简单的目标：让疾病更晚发生，让风险更早被发现，让干预持续进行。
从CMEF出发，一个更清晰的趋势正在浮现：AI正在重新定义医疗的边界——它不再只是疾病发生后的应对，而是一种贯穿日常、持续运行的健康守护。
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