原创 从千人一方到千人千面,芯海科技用“芯片+AI大数据”破解健康困局
创始人
2025-08-02 05:20:56
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数据作为如今关键的生产要素,已成为驱动产业创新的“新石油”,而它与人工智能的深度融合,让大健康服务的精准化和智能化成为可能。

为探索数据如何赋能精准健康管理,我们受芯海科技邀请参加WAIC 2025重要论坛——由中国信息协会主办的"数据要素×人工智能+赋能行业高质量发展"论坛。

现代科技让人的生活更便利,但同时也让人的运动减少、肥胖加剧、体重失控,因此导致的慢性病也越来越多。全球74%的死亡与慢性病相关,而肥胖作为核心诱因,其全球患病率自1975年以来增长近3倍。

而中国超重肥胖人口已超50%,医疗负担日益加重。2025年,国家将体重管理纳入慢性病防控战略,上升至国家安全层面。

如何应对这一挑战?数据要素+AI成为关键。

芯海科技董事长卢国建提出“精准测量+AI分析”的解决方案,通过健康测量芯片+AI算法+大数据+云平台,从而实现覆盖家庭、社区、医院的全场景解决方案。

其技术能更早预测疾病风险,为每个人定制健康方案,打破“千人一方”的传统医疗模式,推动健康管理进入智能化时代。

会后,芯海科技董事长卢国建也和我们聊了一些他对以大数据、“芯”生态重构AI健康诊疗新范式的理解。

政策红利与市场战略

问:国家卫健委“体重管理年”政策下,芯海如何通过人体成分数据抢占慢病管理市场?

芯海科技卢国建:其实卫健委提出的体重管理年活动,正是因为现在国民身体健康是堪忧的,最重要就是体重增加了,因为生活日子过好了,所以体重增加,而肥胖或脂肪是万病之源,跟慢性病是直接能划等号的。我们在这一领域正好耕耘了十年,正好遇到了这个风口。不是说我们看到了国家提出什么,我们就去做什么,而是因为有了准备,在这个方向上我们已经做了体重测量、BIA体脂测量、人体成分的测量,这个非常重要,因为体重的测量或人体成分其实对人们的身体健康是非常重要的。所以我们把这个做好了,自然会给国家的战略提供支撑,这就是我们对体重管理年活动的最佳实践。未来我们通过大数据加上AI,能够让AI成为驱动我们健康的引擎,更好的给大家做好健康监护,提供个性化的解决方案,为大家的健康保驾护航。

健康精准测量的技术突破

问:健康精准测量领域当前的核心技术挑战是什么?芯海如何通过“芯片+AI算法”实现突破?

芯海科技卢国建:健康精准测量,其实精准是有多重的意思。精准,首先是芯片或设备硬件的精准,另外就是算法,但是要真正做到精准是要靠大数据,就是要统一平台和标准,标准是我们精准最底线的东西。如果我们没有标准谈不上精准,我们要想把这个测量达到一个比较高的精准度,就一定要统一标准。所以我们才在中标协成立家庭健康电子设备的标准委员会,这个是芯海在做主导,所以标准是非常重要的。

问:亿级健康数据如何驱动模型升级,从体重管理到疾病预测?

芯海科技卢国建:我们要做AI其实重点的是要有数据来源。数据来源如果不精准,比如我们现在可以问DeepSeek、豆包...你会问它一些关于健康的问题或知识,它的回答其实是千篇一律的,但如果把一个人的健康真正的数字化,是千人千面的,每一个人都是不一样的,所以这才是AI需要发挥的作用,就是要通过每个人测量的数据,而且是多模态的数据,不仅仅是体重、人体成分、可能还有血氧、心率、还有PPG、ECG等这些参数,综合多模态的参数去描述一个人的健康状况,然后通过真正的垂直AI,不是通用的AI,真正的解决个人的健康问题,并为个人提供准确的解决方案。

AI驱动的健康管理创新

问:能不能以医疗行业的某一个类别的产品去举例来说明AI+MCU?

芯海科技卢国建:MCU其实是端测的控制和计算芯片,大家多数谈到的AI就是英伟达、GPU,服务器上做这种大模型的AI,但是端测的AI应用其实还是不那么广。因为端测才能够真正的感知世界,测量出精准的数据,所以这一块是非常重要的,我们如果有MCU做到端测的边缘计算,那么通过感知加上边缘计算,我们能够精准的测量出一个物理的特性,其实健康、设备还有环境的测量是一个道理。就比如我们现在说,我们要做BIA的测量——健康测量,那么除了芯片之外,MCU里面就有做一些边缘计算,能够直接在边缘做一些BIA的分析,能够即时的对个人的一些测量参数计算做得更准确,然后再送到云端。

:OKOK云健康平台如何针对家庭、健身场馆等场景定制差异化数据模型?

芯海科技卢国建:我们是想用家庭健康的一些多模态测量,因为这个测量是需要系统化、平台化,同时能够把我们的数据通过AI准确的描述出来(对人的健康进行描述),而且它是一个连续十年可测量的人体成分分析仪。连续性的测量对人的整个生命周期看护非常重要,如果说仅仅是用到医院间断性的检测,可能一年或者半年甚至几年才测一次,是很难去跟踪和真正做到健康管理的,但如果说是连续性的,同时加上医院内的一些体检数据,我们做一些临床、平时检测的研究,真正用AI的手段把这个描述出来,就能够全生命周期的去呵护你的健康。让你健康的每一个变化都能够监护到,所以就能够很准确的给出方案,你是应该去运动,还是应该在饮食上做一些什么变化,这才是有价值的。仅仅靠医院是不行的,要院内院外相结合,医院给出一些检测、毕竟它的诊疗设备非常的完善,而家庭的一些设备是比较简单。所以我们要做系统化、平台化、还有低成本(家庭是要低成本)的手段,才能真正的解决大家的健康问题。

生态合作与技术开放

问:如何通过“芯片+AI+场景化”一体化设计解决行业痛点?

芯海科技卢国建:在今年的世界人工智能大会上,我特别讲到了“AI+芯片+场景”,芯片要感知、要测量,另外我们要MCU做边缘计算,边缘计算这个算法对精准度是非常有意义的。如果我们把云管端结合起来,就是说我们有芯片ADC测量的精度,这个是比较容易达到的。另外,算法是需要边缘计算,也就是加入边缘AI与云端AI相结合,整体协作起来才能够更好的判断。孤立的产品为什么跟我们没法相比?因为它是一个孤立的,仅仅是单台设备的一个测量。但我们是通过大数据的校准,能够让它有参照物,通过大数据能够把这个精度做得更好。所以未来要想把精度做好,其实就是云管端要做好,这就是为什么要AIoT物联网,同时还要工业互联网。我们很多工业互联网做了以后,有了AIoT以后,有了物联网加上边缘计算,加上云端。他能够帮助决我们解决终端设备的一些改进优化。打个比方,飞机上的发动机原来只有70%的故障率能够预测,通过增加了物联网,增加了大数据的分析,可以早早的改进发动机,这就是它提前的评估或预知力,百分之百的预知发动机某个地方可能会出故障,这就是对场景的一个支持,同时也会加速设备迭代或提升优化空间,这就是对业内的一个价值和作用。

全链路技术布局与未来规划

问:健康、汽车、工业等领域如何平衡“通用解决方案”与“定制化需求”?

芯海科技卢国建:我们有些产品必须做到通用,就比如MCU底座的东西总是需要有那些功能,但是也有有差异化的需求。各个公司的产品针对不同应用场景还是有不同差异化的需求,我们还有的客户他只需要硬件,有的客户需要硬件加解决方案,有的需要高质量,有的需要低成本,所以面对客户的需求不一样,我们给出不一样的产品。低成本的那质量可能会差点,高精度高质量的那我们就会给他高质量的解决方案。所以这些都是根据不同的客户的需求去做的。所以我们的产品也会分成高中低,同时也有整体的解决方案,有的只需要一个硬件芯片,所以我们能面对不同的客户,提供不同的解决方案。

图片来源:芯海科技、科技狐摄制

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