目前，医疗AI正在从算法模型走向真实的临床应用，但要让AI真正进入医院、医疗设备和患者日常健康管理，仅有算法还不够。传感器如何获取可靠数据？芯片如何满足医疗设备对功耗、精度和可靠性的要求？AI又如何与硬件、临床流程结合，形成能够持续运行的产品？

这些问题，正是上海交通大学先进医疗芯片研究所所长钱大宏教授长期关注的方向。

在2026南渡江论坛开幕前夕，笔者专访了钱大宏教授，他带领研究所和商业化实体聚交芯创医疗电子团队与数十家三甲医院合作，参与医疗器械企业的产品研发，也尝试把高校原创技术转化为真正可用的医疗产品。如今，随着研究所与芯原海南、芯火燎原科创园合作，在海口建设医工交叉孵化中心，他希望进一步打通医疗需求、芯片设计、工程验证和产业化之间的链条。

这不只是一个高校研究团队的产业化尝试，也折射出医疗芯片和AI医疗从技术研发走向产品落地时，需要怎样的协同机制。

三次跨界：从芯片研发走进医学，再回到产业

钱大宏并非传统意义上从医学领域成长起来的科研人员。

在进入高校之前，他长期在工业界从事芯片设计和计算机科学相关工作，拥有十多年产品研发经验，也曾创办企业。公司被并购后，他于2013年底进入浙江大学医学院，随后在2017年加入上海交通大学生物医学工程学院，开始了新的研究阶段。

据他介绍，促使他转向医学领域的一个重要背景，是深度学习技术的兴起。“2013年前后，深度学习开始展现出在图像识别等领域的潜力。我判断，AI在医学领域同样存在很大的应用空间，于是决定把过去在芯片和计算机领域积累的经验带入医疗。”他回忆说。

回顾这段经历，他将其概括为三次跨界：第一次是从工业界走向学术界；第二次是从非医疗领域进入医疗领域；第三次则是从科研重新回到商业化和产业化。

这种经历也影响了研究所的工作方式。钱大宏表示他并不希望团队只停留在论文和实验室成果上，而是从临床需求出发，推动芯片、传感器、算法与医疗设备结合。

据他介绍目前团队已与数十家三甲医院建立合作，并与大型医疗器械企业开展联合研发。在消化内镜等产品中，团队从芯片、传感器和算法等环节提供技术支持，部分合作产品已经取得注册证并进入市场。

与此同时，团队也在帮助医疗AI创业企业进行产品研发，并把高校原创技术转化为工程样机。对钱大宏而言，科研成果是否有价值，最终还要看它能否解决实际问题，能否变成医院和患者真正用得上的产品。

医疗芯片不是简单缩小版的通用芯片

谈到医疗芯片，外界容易将其理解为面向医疗设备的专用处理器。实际上，这一领域涉及的技术范围相当广泛。从底层信号采集来看，医疗设备需要电化学传感器、生理电信号传感器，以及相应的模拟和混合信号处理电路；在控制和数据处理环节，又涉及嵌入式MCU、低功耗计算，以及GPU和端侧AI等不同类型的芯片。

而且，不同医疗场景对芯片的要求差异很大。血糖监测关注测量精度、功耗和成本；可穿戴设备强调持续采集、无线连接和续航；医疗影像设备需要处理大量数据；而植入式设备则对体积、功耗和长期可靠性提出更高要求。

因此，研究所的工作并不是先选定一款芯片，再寻找医疗应用，而是反过来从临床需求出发，定义产品需要什么样的硬件能力。

钱大宏介绍，他的团队通常先根据医疗场景形成市场需求文档（MRD），再进一步转化为产品需求文档（PRD），明确芯片的功能、性能、功耗和成本要求，然后与芯片设计企业讨论具体实现方案。

血糖仪就是一个比较典型的案例。

他表示目前市场上有大量血糖仪能够完成测量，但测量数据并没有实现联网。对于单次测量而言，这并不影响基本使用；但如果把血糖监测放到慢病管理的场景中，无法持续上传和汇总数据，就很难形成长期、连续的健康管理能力。针对这一问题，团队提出将血糖测量、蓝牙和4G通信功能集成到一颗芯片中。按照钱大宏的介绍，这种方案的成本甚至低于当时部分不带通信功能的传统方案。

它的意义不只是减少外围器件，而是重新定义血糖仪的产品能力：设备不再只是一个独立的测量工具，还可以成为持续采集健康数据的入口。数据联网之后，才有可能进一步开展长期趋势分析、慢病管理和AI辅助服务。

这也体现了医疗芯片设计的一种思路：芯片价值不一定体现在单项性能指标上，更重要的是通过功能集成和系统设计，改变医疗产品的使用方式。

从实验室原型到医疗产品：传感器与脑机接口探索

除了与医疗器械企业合作，研究所和聚交芯创也在推动高校原创技术的工程化。

他举例说其中一个项目是与同济大学孟淼教授团队合作的无源脑机接口。传统植入式设备往往需要考虑电池供电及其长期使用带来的问题，而无源脑机接口希望减少甚至避免在植入端配置电池，从而降低植入设备的复杂度。目前，该项目已经形成原型。

另一个项目则是与华东师范大学张中海教授团队合作，利用单原子印迹电化学传感器技术，探索连续无创血糖监测。团队希望通过传感器与算法结合，实现对血糖状态的连续监测。按照采访中的介绍，项目计划在2027年初进入临床阶段，具体进度仍有待进一步确认。

这类项目的共同特点，是高校团队往往拥有某项具有潜力的原创技术，但从实验室原理验证到医疗产品，中间还隔着工程设计、系统集成、临床验证和注册审批等多个环节。

研究所希望承担的，正是其中的工程化和产业化衔接工作。通过医疗需求定义、芯片设计、样机开发和企业合作，让科研成果逐步具备产品化条件。

医疗AI智能体：从辅助诊疗走向医院流程优化

如果说传感器和医疗芯片解决的是数据采集与硬件基础问题，那么AI智能体正在进一步改变医疗数据的使用方式。

据他介绍，钱大宏团队目前正在探索两类应用：一类是面向患者出院后的持续健康管理，另一类是面向医院内部诊疗和管理流程的智能体应用。

在患者管理方面，团队与大型三甲医院探索将可穿戴设备与AI结合，用于肿瘤、心脏手术等患者出院后的持续监测。

钱大宏指出患者出院并不意味着医疗服务结束。尤其是一些术后患者，仍需要长期关注体征变化、生活方式和康复情况。但传统随访主要依靠患者主动联系医院或定期复诊，持续性和依从性都存在不足。

团队希望通过可穿戴设备持续采集患者体征数据，再由智能体结合患者病史、既往检查结果和实时数据进行分析。当发现异常趋势时，系统可以提示患者调整生活方式、到社区医院检查，或者返回三甲医院进一步随访。

这种模式一方面有助于提高患者的健康管理依从性，另一方面也能减轻大型医院的随访压力。目前相关探索主要在上海及华东地区推进，尚未在海南落地。

另一项更接近医院经营和诊疗流程的应用，则是AI智能体用于医保临床路径。

DRG支付方式下，医院需要在相对固定的支付标准和严格的医保规则下组织诊疗。实际操作中，医生既要考虑患者病情，也要遵循医院的用药、术式和收费规范。由于规则复杂，可能出现合理医疗项目遗漏，或者收费项目不符合规范等问题。

传统软件更多是在诊疗完成后进行文书整理和合规检查，往往难以提前干预。钱大宏团队希望将AI智能体前置到诊疗过程中，在医生制定诊疗方案时，结合患者病史、体征、医保规则以及医院内部规范，提示可能遗漏的检查项目或需要注意的合规风险。

钱大宏介绍，聚交芯创团队的诊疗大模型在相关权威评测中取得了较好成绩，并已在医院开展应用探索。他还提到，项目实施数月来，助力医院显著优化诊疗与收费结构，在严守医保合规底线、不增加患者负担的前提下，有效降低药耗比，提升医疗服务有效收入占比。团队强调，该智能体的核心价值在于顺应医保改革，通过减少合理项目遗漏、规避违规收费风险，推动医院实现以价值为导向的高质量发展，而非单纯追求收入规模扩张。

在数据安全方面，系统采用私有化部署方式，医疗数据不需要离开医院。AI智能体既可以部署在GPU算力盒子或服务器上，也可以适配医院已有的算力中心。目前，团队正在与海口当地医院开展POC验证，后续将根据验证情况推进正式应用。

为什么选择海南？把医工交叉成果转化做成平台

从上海到海南，钱大宏团队的布局并不只是增加一个研发地点，而是希望探索一条新的成果转化路径。

他指出海南具备康养产业和医疗服务场景，同时也在积极推动医疗健康产业发展。对于医疗AI、可穿戴设备和康复电子产品而言，这些场景有助于技术验证和产品迭代。

此外，海南部分园区在创新药械应用和医疗服务方面具有政策优势，能够为符合条件的创新医疗产品提供应用探索空间。但具体政策适用范围、产品资质要求和临床使用条件，需要根据项目类型和监管规定分别确认，不能简单理解为所有境外医疗器械都可以直接进入临床使用。

而芯原在海口的布局，也为这项合作提供了产业基础。通过与芯原海南、芯火燎原科创园合作，上海交通大学先进医疗芯片研究所计划在海口建设医工交叉孵化中心，重点承担软硬一体化成果转化、真实世界验证、产业项目引入和本地人才培养等工作。

钱大宏希望探索的模式是：上海负责研发定义和技术积累，海南承担中试孵化、场景验证和产业资源对接，再面向全国乃至海外市场推广。

当然，这一模式仍处于探索阶段，能否形成稳定、可复制的产业化路径，还需要通过具体项目验证。

芯原的角色：让医疗需求转化为可实现的芯片方案

医疗芯片具有明显的跨学科属性。医疗团队理解临床需求，却未必具备完整的芯片设计和量产能力；芯片设计企业拥有IP和工程实现经验，但也需要准确理解医疗产品的特殊要求。

这正是研究所与芯原合作的切入点。

在他看来，芯原的优势在于IP覆盖范围广，能够支持医疗设备所涉及的传感器、模拟与混合信号、MCU、低功耗控制和AI计算等多种芯片需求，同时具备从设计到制造、测试和封装的Turnkey服务能力。

双方的分工相对清晰：研究所从医疗应用和市场需求出发，完成产品定义，形成MRD和PRD；芯原则结合自身IP和芯片设计能力，评估并实现相应的芯片方案。

这种合作方式有助于减少医疗需求与芯片实现之间的信息偏差，也让芯片设计企业更早参与产品定义，而不是等到需求完全确定后才进入项目。

前面提到的医院AI智能体项目在海口的落地，也是双方协同的一个案例。

对钱大宏而言，医疗芯片业务不能只依赖单个科研项目，而要逐步形成可持续的商业模式。只有产品真正进入市场、形成批量应用，芯片设计和技术服务才能获得持续投入，医疗创新也才有机会不断迭代。

从单项技术到产品生态，医疗芯片还有很长的路

除了脑机接口、可穿戴无创连续血糖监测和医院AI智能体，团队还在探索一系列的创新医疗电子产品，例如多通道单原子传感器与AI算法结合的呼气代谢监测产品。让用户通过呼气采样，对身体代谢状态进行评估。“这将是一个有潜力成为完全创新的产品！”钱大宏表示。

从钱大宏的经历和团队布局来看，医疗芯片产业化并不是简单地把通用芯片搬进医疗设备，也不是给医疗软件增加一个AI模型。它需要从临床需求出发，经过传感器和芯片设计、算法开发、系统集成，再进入临床验证、注册和商业化应用。

其中任何一个环节出现断点，都可能让技术停留在实验室阶段。

上海交通大学先进医疗芯片研究所与芯原在海南的合作，试图把这些环节连接起来：高校团队负责医学需求与技术创新，芯片企业提供设计和工程化能力，医院提供真实应用场景，产业园区则承担孵化和资源对接。

“上海研发定义—海南中试孵化—全国市场放量”钱大宏希望这样的模式可以推动海南成为医疗AI和创新医疗器械的真实世界验证基地。