邓江：逆流而上，AI医疗创业者的新征程

文｜周鑫雨

编辑｜苏建勋

自2025年以来，邓江的主题词是：逆流而上。

年初，这位百川智能商业合伙人、商业化业务副总裁，亲历了DeepSeek的冲击、大模型六小虎的震荡——邓江所带领的ToB业务，宣布解散，百川的业务，转向C端AI医疗。

面对动荡，邓江选择离开百川，开启创业之旅。

△ 前百川智能商业合伙人、商业化业务副总裁，缘启智慧创始人兼CEO邓江。图源：受访者供图

出人意料的是，他的公司“缘启智慧”，没有直接聚焦AI应用，也没有涉足擅长的金融领域，而是与百川一样，选择从模型训练到应用研发，布局AI医疗。

众所周知，医疗领域是一块难啃的骨头。一端是复杂、封闭的医疗系统；另一端则是蚂蚁、京东等大厂林立的市场竞争。

质疑声从未停止。

有人质疑邓江的金融背景。这位出身中国农业银行总行、长安新生、中关村科金等机构的金融老炮，并非典型的医学专家形象。

也有人质疑创业公司在医疗赛道的“存活率”。时至今日，邓江在融资过程中依然常被问到：你拿什么和大厂竞争？

在见到邓江之前，我们带着同样的疑问：亲眼目睹百川的AI医疗发展了两年多，是什么给了邓江如此坚定的信心？

他的答案是：恰恰是百川的经历，证明了大模型时代AI医疗商业化的可行性。

AI医疗，并非狭义上的“院内诊疗”，而是更广义的养老、医疗保险等智能健康管理场景——这些场景与银行、保险等金融领域息息相关。

布局金融，是为了布局医疗。这也是2024年初，邓江选择加入百川智能，组建金融事业群的核心原因。

在百川的一年多时间里，邓江将保险、养老等健康场景的AI落地，实现了“商业闭环”——无论是营收还是合作意愿，B端业务都成了百川的商业化核心。

这些“泛医疗”的健康场景，也成了邓江成立“缘启智慧”后聚焦的方向。

离开百川智能后，邓江决定带领团队走一条新路。

两者的第一处差异在于：百川聚焦于纯文本内容，但邓江选择了多模态。

“医疗问题一定是“望闻问切”，是多模态的，无法只通过文字描述清楚。”邓江认为。

这一看法也决定了缘启智慧的技术路线：做多模态的医疗循证模型。

成立后的半年时间里，基于四、五款国产大尺寸多模态模型进行强化训练，缘启智慧训练出了自己的底层多模态医疗循证模型。

11月，缘启智慧基于自研的模型发布了第一款商业化的AI医疗智能体MentX。在国际权威的医学多模态推理评测集MedXpertQA中，MentX的能力位于全球第二、中国第一。

邓江表示，MentX回答真实常见医疗问题的准确率达到了95%，水平在国内位于第一梯队。

△ 在国际医学多模态推理评测集MedXpertQA的MM子集榜单中，MentX表现优于GPT-5-mini。图源：https://medxpertqa.github.io

第二处差异则在于：百川选择了ToC（面向消费者），而邓江则押注了ToB（面向企业）。

通过提供MentX API的形式，邓江与养老、保险、医美等行业的企业机构建立了合作。

△ MentX给出的牙齿矫正建议。图源：MentX试用

选择ToB不仅是邓江的路径依赖。他告诉我们，现阶段更多高质量的医疗多模态数据来自B端。对亟需构建数据和场景壁垒的创业公司而言，先深入B端是明智的选择。

取得技术突破后，邓江迈向了他更熟悉的领域：先把AI医疗产品卖给他熟悉的保险、银行等行业的B端客户们，让商业化、数据飞轮转起来，再逐渐将商业版图拓展到更广阔的健康领域。

邓江表示，虽然公司只成立了三个月，但已经落地了三份商业化合同。

“我们不做医疗问答chatbot，也不做简单的症状咨询。”

“我们聚焦的场景是需要结合不同模态的医学影像和医疗报告、同时跨科室的复杂医疗决策场景。”

做金融是为了做医疗

保持技术独立性 是我们和大厂最大的区别