AI正在滲透幾乎所有行業(yè)，試錯(cuò)成本大多停留在商業(yè)層面。但在醫(yī)美領(lǐng)域，一次誤判可能直接造成身體傷害。容錯(cuò)率的巨大差異，決定了AI在這條賽道上的落地邏輯完全不同。

2026夏季達(dá)沃斯論壇上，新氧（SY）集團(tuán)創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO金星首次對(duì)外披露輕醫(yī)美領(lǐng)域真實(shí)世界數(shù)據(jù)庫(kù)與診療智能基礎(chǔ)設(shè)施布局，提出AI診療能力對(duì)標(biāo)資深從業(yè)者80%水平、千店連鎖等目標(biāo)，迅速引發(fā)行業(yè)對(duì)醫(yī)美AI 落地路徑與安全邊界的廣泛討論。

近日，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者在北京總部采訪了新氧（SY）集團(tuán)創(chuàng)始人兼CEO金星。在采訪中，他數(shù)次自嘲：“我們是一家典型的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的公司，現(xiàn)在確實(shí)算‘老登’了?！辈贿^(guò)他也提到，“‘老登’企業(yè)的優(yōu)勢(shì)，是我們把那些‘慢活’都干完了，拿牌照、建供應(yīng)鏈、搭系統(tǒng)，這些事后來(lái)者想快也快不了?！?/p>

金星認(rèn)為，在高度依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)美行業(yè)，醫(yī)美AI應(yīng)用的前提是完備的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，行業(yè)整體仍處于數(shù)字化上半場(chǎng)，新氧（SY）選擇以“輔助駕駛”的穩(wěn)妥路徑推進(jìn)AI落地，核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)診療標(biāo)準(zhǔn)化與擴(kuò)張規(guī)?；?，而非追求短期降本增效。

數(shù)字化基建能為后續(xù)AI應(yīng)用筑牢地基

在金星的判斷里，AI在醫(yī)美行業(yè)的應(yīng)用可以清晰分為上下半場(chǎng)：上半場(chǎng)是全流程數(shù)字化基建，覆蓋軟件與硬件、前端與后臺(tái)，完成全維度數(shù)據(jù)積累；下半場(chǎng)才是基于行業(yè)數(shù)據(jù)的AI訓(xùn)練與規(guī)?；涞?。“我們現(xiàn)在應(yīng)該還是在前面的階段，就是在大量數(shù)字化的階段?！?/p>

金星坦言，國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展二三十年，醫(yī)美機(jī)構(gòu)的數(shù)字化卻大多停留在營(yíng)銷端口，僅覆蓋線上檢索、購(gòu)買、預(yù)約等到店前環(huán)節(jié)，院內(nèi)診療流程的數(shù)字化程度極低。即便機(jī)構(gòu)普遍配備院務(wù)系統(tǒng)，也僅能實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)流程記錄，面診、治療等核心環(huán)節(jié)仍高度依賴醫(yī)生與咨詢師的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，同一用戶同一訴求在不同門店得到的方案差異極大，標(biāo)準(zhǔn)化無(wú)從談起。

“一開(kāi)始我們認(rèn)為其實(shí)應(yīng)該也挺簡(jiǎn)單的，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)公司來(lái)講，但是做著做著我們就發(fā)現(xiàn)，這里面幾乎有無(wú)窮無(wú)盡的需求，工作量極其龐大。”金星坦言，數(shù)字化的第一個(gè)坎出現(xiàn)在供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)。最初團(tuán)隊(duì)采購(gòu)第三方成熟ERP系統(tǒng)（覆蓋企業(yè)全流程的一站式管理系統(tǒng)），卻發(fā)現(xiàn)通用系統(tǒng)與醫(yī)美場(chǎng)景嚴(yán)重脫節(jié)：一線員工既要在物理世界完成操作，又要在系統(tǒng)中重復(fù)錄入，反而增加了工作量，高峰時(shí)段漏錄、忘錄成為常態(tài)，系統(tǒng)推行阻力極大。而市面上的行業(yè)通用系統(tǒng)定制開(kāi)發(fā)周期（883436）長(zhǎng)、成本高，單套第三方ERP年費(fèi)用就達(dá)數(shù)百萬(wàn)元。

金星舉例，僅藥品供應(yīng)鏈這一個(gè)用戶無(wú)感知的環(huán)節(jié)，就覆蓋總部采購(gòu)、中心倉(cāng)、前置倉(cāng)、門店藥柜、領(lǐng)用退回、每日盤點(diǎn)等全鏈條，其數(shù)字化復(fù)雜度遠(yuǎn)超預(yù)期。而類似的環(huán)節(jié)遍布診前、診中、診后全流程，僅統(tǒng)計(jì)用戶到店各環(huán)節(jié)時(shí)長(zhǎng)這一件小事，團(tuán)隊(duì)就先后試過(guò)Pad簽到、手環(huán)掃碼、藍(lán)牙定位、WiFi測(cè)距等多種方案，要么漏簽率高、數(shù)據(jù)失真，要么干擾用戶體驗(yàn)，最終只能靠組合方案實(shí)現(xiàn)相對(duì)準(zhǔn)確的采集。

“我們?cè)诤笈_(tái)會(huì)看，所有系統(tǒng)下去之后，如果員工使用率不高，不是員工的問(wèn)題，是我們的問(wèn)題?！苯鹦潜硎?，數(shù)字化的核心是讓一線員工無(wú)感，而非強(qiáng)制配合。從2023年至今，新氧（SY）的數(shù)字化基建已推進(jìn)三年，目前接近第一階段尾聲，預(yù)計(jì)2026年年底可完成80%~90%的基礎(chǔ)搭建，實(shí)現(xiàn)各維度數(shù)據(jù)打通、打破數(shù)據(jù)孤島，為后續(xù)AI應(yīng)用筑牢地基。

AI在醫(yī)美行業(yè)落地將走“輔助駕駛”路線

值得一提的是，新氧（SY）的AI落地選擇了一條不同的路徑：所有AI應(yīng)用均面向內(nèi)部員工，定位為“輔助駕駛”工具，不直接向C端用戶輸出診療建議。在金星看來(lái)，這是醫(yī)療行業(yè)低容錯(cuò)率的必然要求。

“AI最大的問(wèn)題就是它無(wú)法負(fù)責(zé)，只有員工能負(fù)責(zé)任。”金星表示，相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，AI在醫(yī)療領(lǐng)域都只能作為輔助工具，最終決策必須由專業(yè)醫(yī)護(hù)人員完成。這套邏輯最先落地在面診環(huán)節(jié)。新氧（SY）內(nèi)部有一套十幾萬(wàn)字的診療指南，由內(nèi)部醫(yī)學(xué)團(tuán)隊(duì)與外部專家共同制定，覆蓋所有服務(wù)項(xiàng)目的辨證、診斷、方案匹配全流程，且每年迭代更新。過(guò)去這套指南只能通過(guò)培訓(xùn)、考試向全員傳遞，員工掌握程度參差不齊，是標(biāo)準(zhǔn)化的最大阻礙。

現(xiàn)在，這套診療指南全部輸入AI模型。面診過(guò)程中，AI會(huì)實(shí)時(shí)收集用戶訴求、皮膚檢測(cè)報(bào)告等信息，匹配診療指南輸出方案建議，供醫(yī)生與咨詢師參考，最終溝通與決策仍由人工完成?！拔覀兊脑\療指南可能就是一個(gè)100分的答案，醫(yī)生在AI輔助下能做到接近90分、95分的水準(zhǔn)，但靠個(gè)人的話方差會(huì)很大?！苯鹦墙忉尩?，AI的核心價(jià)值是拉平不同員工的能力差，讓不同門店、不同醫(yī)生給出的方案高度一致。

除了面診輔助，AI還將滲透到更多內(nèi)部運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)。比如總部的視頻巡診體系，目前靠人工對(duì)照SOP（標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程）打分，未來(lái)AI將學(xué)習(xí)人工巡檢邏輯，逐步承擔(dān)初篩工作，最終仍由人工復(fù)核。面向用戶端，數(shù)字化與AI的落地也在逐步可感知：門店雙聯(lián)屏同步展示治療SOP，讓用戶監(jiān)督操作流程；可視化配藥系統(tǒng)對(duì)接國(guó)家食藥監(jiān)溯源數(shù)據(jù)庫(kù)，配藥全程可追溯；面診環(huán)節(jié)醫(yī)生通過(guò)Pad與用戶共同辨證，產(chǎn)品選擇由用戶自助完成，規(guī)避推銷嫌疑。

金星透露，2026年四季度AI面診產(chǎn)品將在全國(guó)門店大范圍普及，智能分診等應(yīng)用也將同步落地。投入層面，新氧（SY）連鎖業(yè)務(wù)累計(jì)數(shù)字化與AI投入已超10億元，目前仍處于持續(xù)投入期。盡管集團(tuán)整體研發(fā)支出有所下降，但連鎖業(yè)務(wù)的研發(fā)投入持續(xù)增加，且AI coding（編程）工具的應(yīng)用大幅提升了研發(fā)人效。

“我們的目標(biāo)是爭(zhēng)取四季度實(shí)現(xiàn)整個(gè)集團(tuán)盈利，明年實(shí)現(xiàn)全集團(tuán)全年盈利?！苯鹦潜硎?，后續(xù)投入將隨連鎖業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)穩(wěn)步增加，不再不計(jì)成本投入。

數(shù)字化與AI的真正價(jià)值是打破行業(yè)規(guī)模瓶頸

在行業(yè)普遍討論AI如何顛覆醫(yī)美時(shí)，金星認(rèn)為：AI native（AI原生）的定語(yǔ)是AI，主語(yǔ)還是醫(yī)美機(jī)構(gòu)。“首先它肯定得是一家好的醫(yī)美機(jī)構(gòu)，好的醫(yī)生、好的護(hù)士、好的流程、好的質(zhì)量控制，這些東西是不會(huì)變的?！?/p>

在他看來(lái)，傳統(tǒng)醫(yī)美機(jī)構(gòu)的規(guī)模天花板，本質(zhì)是“人管理”的天花板。依靠人管人的模式，行業(yè)內(nèi)經(jīng)營(yíng)二三十年的機(jī)構(gòu)也大多只能做到40家門店左右，難以突破。而數(shù)字化與AI的真正價(jià)值，是打破規(guī)模瓶頸，支撐千店級(jí)別的連鎖擴(kuò)張?！拔磥?lái)如果真正能做到千店規(guī)模，一定是因?yàn)閿?shù)字化、AI化做得比別人好。也許單店利潤(rùn)率比傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)薄，但規(guī)模起來(lái)之后整體收益會(huì)更大。”

不過(guò)，相比于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的平臺(tái)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，AI時(shí)代的醫(yī)美平臺(tái)也面臨著完全不同的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。在金星看來(lái)，面對(duì)未來(lái)可能入場(chǎng)的AI跨界玩家，AI是快行業(yè)，醫(yī)療是慢行業(yè)，牌照申請(qǐng)、醫(yī)生招聘培訓(xùn)、線下門店運(yùn)營(yíng)、監(jiān)管合規(guī)這些“慢事”，才是真正的行業(yè)壁壘?！拔覀兿劝汛_定性的、不會(huì)錯(cuò)的事干了，把慢的事做好，等AI技術(shù)成熟了再去應(yīng)用。反而那些從AI跨界進(jìn)來(lái)的，還要花很多錢去做這些慢的事?！?/p>

金星提到，很多醫(yī)美機(jī)構(gòu)把新技術(shù)優(yōu)先用在營(yíng)銷獲客上，但新氧（SY）的AI幾乎全部用在交付端?！懊考夜緺I(yíng)銷能力很重要，但交付能力一定要高于營(yíng)銷能力，用戶信任才會(huì)不斷累積。如果營(yíng)銷能力強(qiáng)過(guò)交付能力，用戶信任只會(huì)不斷減分。”金星表示，新氧（SY）不會(huì)去做AI投毒式的搜索優(yōu)化，而是專心打磨產(chǎn)品與服務(wù)，相信好的交付最終會(huì)被用戶與技術(shù)共同看見(jiàn)。