【标杆学习】从医疗大模型到机器人：深兰科技把AI做进了真实场景（8月18日）

谈及 AI，大模型往往最引人注目：能写文章、能答题、能绘图。

但对企业而言，AI 的核心价值不在于模型能回答多少问题，而在于：

它能否深入真实行业，解决实际问题。

此次走进深兰科技，我们看到了 AI 的另一面：

• 一边是深耕医疗场景的医学大模型与 AI 智能体；
• 另一边是能自主导航、避障作业的家用机器人、商业清洁机器人及自动驾驶清扫车；
• 更深层地，AI 已切入制药生产，贯穿数据采集、过程分析至生产决策全链路。

这些看似迥异的产品，实则共同回应一个核心命题：

如何将 AI 从技术能力，转化为可落地的产品与生产力？

深兰科技长期深耕人工智能基础研究与行业应用开发。从早期的计算机视觉、动态识别、无人驾驶与机器人，到如今的大模型、智能体及工业智能化，其技术路线始终鲜明：

不止于算法，更执着于寻找真实应用场景。

正因如此，深兰的产品矩阵跨度极大：

• 在医院，AI 成为医生的得力助手；
• 在家庭与商业空间，它是自主工作的机器人；
• 在城市道路，它化身为自动驾驶清扫车；
• 在制造与制药领域，它深度参与生产分析与决策。

如今，这条路径已延伸至医疗大模型、智能体、机器人与工业 AI 的深度融合。AI 竞争的重心，正从“模型能力”转向：

谁能让技术真正扎根行业。

此次参访中，AI 医疗尤为值得关注。

深兰自主研发的医学推理大模型 DeepBlue-MR-v1，在多项医疗大模型评测中表现领先。但比起“排名”，更关键的是其落地潜力：

围绕该模型，深兰正将 AI 能力应用于问诊辅助、诊断支持、医学知识库构建及医疗决策等真实场景。

传统大模型擅长回答问题，而医疗大模型需应对更复杂挑战：不仅要理解自然语言，更要处理患者信息、医学知识、诊疗逻辑与专业推理。

因此，医疗 AI 的价值并非简单给出“答案”，而是帮助医生：

更高效获取信息、系统化分析问题，并在诊疗中获得可靠决策支持。

当大模型与医疗知识库、工作流程及 AI 智能体深度融合，它便不再是聊天工具，而是真正融入医院体系的关键力量。

这正是深兰当前极具价值的探索路径：

从医学大模型，到医疗智能体，再到实际医疗服务闭环。

另一大亮点，是深兰在机器人领域的持续突破。

无论是家用机器人、商业清扫/抛光机器人，还是自动驾驶清扫车，其底层 AI 逻辑高度一致：

感知环境 → 理解任务 → 规划路径 → 判断风险 → 自主行动。

例如，商业清洁机器人进入商场、机场、医院等大型场所后，需自主定位、规划路线、识别并规避障碍。

自动驾驶清扫车面临的环境更为复杂：需同步识别道路、车辆、行人，完成高精定位、路径规划、车辆控制与清扫作业。

深兰将自动驾驶领域积累的“感知→理解→判断→决策→执行”闭环能力，成功迁移至各类机器人系统，构建出可长期稳定运行的产品体系。

这意味着：AI 正从虚拟软件，进化为能走进现实世界工作的“物理实体”。

一旦机器人能稳定承担重复性、标准化工作，AI 的价值将直接关联企业用工成本、运营效率与整体效益。

还有一个易被忽视却极具管理价值的方向：AI 工业智能化。

深兰正推动 AI 工业专家决策系统、工业大模型与功能硬件融合，率先应用于制药领域。

从展示架构可见，AI 已走出办公室，深入生产全链路：

原料端 → 制造过程 → 包装端 → 储存端

通过功能硬件实时采集数据，结合工业大模型与专家系统，对生产全流程进行智能分析与判断。

过去，工业数据多止步于“采集与记录”；如今，AI 要进一步“理解数据，辅助决策”。

这标志着 AI 在企业中的角色跃迁：

• 从信息工具，
• 升级为分析工具，
• 再进化为决策辅助中枢。

对制造企业而言，这远比部署一个聊天机器人更具战略意义——因为当 AI 真正嵌入生产线，影响的将是成本、质量、效率与经营决策。

走访深兰科技，真正值得研究的并非单一产品或模型，而是其清晰成型的AI 产业化路径：

• 基础 AI 技术
• → 行业大模型
• → AI 智能体
• → 机器人与智能硬件
• → 医疗、制药、清洁、交通等真实场景落地

从医疗大模型到家用机器人，从商业清扫设备到自动驾驶清扫车，再到制药行业的工业决策系统——产品形态各异，底层逻辑却高度统一：

让机器具备感知、理解、判断与执行能力，最终完成任务。

更深层次看，深兰的实践揭示了一个关键命题：

企业如何将技术研发能力，持续转化为各行业愿用、好用的产品？

未来 AI 的竞争，早已超越“参数规模”之争。真正的商业价值，取决于：

谁能精准锚定行业场景，打通模型、数据、软件与硬件，让 AI 真正成为新质生产力。

作为专注企业访学与产业考察的服务机构，我们持续关注中国在人工智能、智能制造、机器人、新能源、医疗科技等领域的先锋实践。

走进深兰科技，企业看到的不仅是一款 AI 产品，更是一套完整的方法论：如何将技术研发、大模型能力、智能硬件与行业需求有机连接，最终创造可衡量的商业价值。

这正是企业访学的核心价值：

• 从看见技术，到理解产业逻辑；
• 从认识企业，到发掘未来合作契机。