从工具到组织、再深入产业:盈康一生在2026云栖大会展示AI大健康落地路径
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AI从工具走进组织,如何真正融入业务流程、成为可持续运行的生产力?AI又如何从数字世界走向真实场景,服务药房、实验室等大健康产业实践?
9月22日至24日,2026云栖大会在杭州召开。盈康一生受邀参会,并在技术主题论坛分享小盈AgentOS在大健康产业的规模化应用实践,展示AI如何融入组织日常工作流程。同时,盈康一生与阿里云无影携手发布具身智能联合解决方案,以机器人药房抓药作为首个落地场景,探索AI能力向物理世界延伸。此外,盈康一生还分享了AI原生应用平台建设经验,展示了面向大健康专业场景的AI探索。
通过这些实践和探索,盈康一生正在推动AI从技术能力转化为组织生产力,并进入真实业务场景,实现AI在大健康领域规模化应用。

小盈AgentOS:把AI放进组织运行体系
作为海尔集团旗下大健康生态品牌,盈康一生业务覆盖生命科学、临床医学和生物制药,从基础科研、临床验证到产业转化涉及多组织、多系统、多场景协同。为支撑复杂的业务协作,盈康一生打造了小盈AgentOS,作为面向1.3万余名员工的统一AI工作入口,推动AI从个人效率工具走向组织生产力系统。
小盈AgentOS沿着“个人效率—组织协同—智能进化”持续演进:1.0为本地桌面助手,2.0升级为云边协同智能体,如今正迈向支持自主编排与持续进化的3.0阶段。目前,平台已累计形成超过450个AI原生应用。
在技术主论坛上,盈康一生首席AI执行官倪永全介绍,盈康一生依托统一AI平台“盈康大脑”,以大健康垂域大模型IncGPT提供专业智能能力,以小盈AgentOS作为智能体运行中枢,连接模型、数据、工具和业务流程,实现任务调度、执行管理、过程追踪和效果评估,支撑员工与智能体协同工作。
在实际运行中,智能体不仅需要完成任务,还需要具备可追踪、可评估、可优化和可管控能力:任务过程需要留痕,结果需要验证,异常需要定位,优化方案需要经过回测和人工确认后再应用;同时,随着更多员工和智能体接入,系统还需保障性能、成本和安全,明确授权范围和责任边界。
这也是小盈从AI工具走向组织运行体系的关键路径,即让任务可执行、过程可管理、经验可复用,这一演进可以概括为工程化、规模化、协作化三个阶段。
围绕AI应用规模化落地,盈康一生打造了AI原生应用平台。盈康一生智能基础设施与AI平台负责人董瑞龙介绍,该平台统一提供数据服务、权限管理等基础能力,支持业务人员快速构建AI原生应用。
这些应用上线后,员工可通过小盈直接调用,并融入日常工作流程,使个人经验和业务规则,持续沉淀为可运行、可迭代、可复用的组织能力。
联合阿里云无影,探索AI从数字世界走向物理世界
当下时代人工智能正在从数字世界走向物理世界,基于“数字智能×物理智能”的数实融合理念,盈康一生正将AI进一步延伸至药房、实验室、样本库等需要真实感知与物理操作的大健康场景。
现场,盈康一生与阿里云无影发布具身智能联合解决方案,以机器人从传送带取药并放入指定药箱为首个实践场景,通过视觉感知、任务规划与机器人执行,探索AI由数字认知向物理执行延伸。

大会现场展示了连续补药任务原型。盈康一生已搭建涵盖药盒定位、抓取与投放的任务流程,并结合遥操作示范与仿真场景开展研究。在此基础上,还将探索样本转运、设备上下料等任务,为样本管理及实验室自动化产品研发提供支持。
为衔接动作策略研发与机器人现场执行,双方以无影灵构3D AI工作站和标准工具环境为基础,共建具身智能研发工作流。其中,盈康一生提供真实场景与业务标准,负责模型适配和现场验收;阿里云提供云上基础设施、工作站、标准工具环境及相关评测工具。
依托这一工作流,双方围绕场景准备、数据生产、示范与策略适配、仿真评测、检查与失败回流等环节协同推进,将业务要求转化为可开发、可验证的机器人任务。
双方进一步启动具身智能研发样板间共创计划,以真实场景为牵引,持续沉淀研发环境、训练数据与评测体系,探索具身智能在更多生命健康场景中的规模化应用。

面向专业场景,持续探索AI前沿
AI在大健康领域的应用,还需要面向专业问题,深化与专业场景的融合。盈康一生AI研究院正加速布局医学世界模型、肿瘤多模态大模型、AI for Science等前沿方向,推动AI从通用能力向生命健康专业智能深化。
例如,面向纵向健康状态与连续随访研究,盈康一生正在布局医学世界模型:从不规则医学记录中构建患者健康状态,研究多器官表型与疾病风险的时间演化,目标是在纵向队列上形成多器官预测能力,并打通体检、慢病管理与肿瘤专科随访,构建连续健康管理闭环。
从小盈的规模化实践,到与无影联合探索具身智能,再到面向专业健康场景的研究,盈康一生通过此次云栖大会呈现了一条AI“从工具到组织、再深入产业”的完整路径:以盈康大脑为统一AI中枢,以小盈AgentOS推动数字智能进入组织,以具身智能连接物理世界,再通过真实世界数据持续反馈与进化,让AI贯穿产业全生态。
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