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AI 正改变医疗服务方式与价值逻辑

长期以来，数字化已成为中国医疗健康行业持续演进的方向。从信息系统建设、影像辅助诊断到线上医疗服务，技术在不断改善效率与覆盖面，其中AI 技术的引入也给行业发展带来了更多的机遇。但 IDC 指出，真正的分水岭并不在于“是否引入 AI”，而在于 AI 是否开始改变医疗服务方式与价值逻辑。

随着大模型逐步进入医疗场景，行业正在发生一场更深层次的变化：医疗不再只是围绕单次诊疗展开，而是开始围绕 人群、流程与长期健康结果 进行重构；AI也不再只是作为辅助工具，而是逐步成为能够“协同工作、参与决策”的智能体。这一转变，标志着医疗AI正从“工具增强”走向“智能体协作”，从“以治疗为中心”迈向“以预测和预防为导向”。

为什么这份 FutureScape，对医疗决策者具有现实参考意义？

在《IDC FutureScape：全球医疗健康行业2026年预测——中国启示》（2025年12月）中，IDC 明确指出：未来五年，中国医疗健康行业将面临三重结构性变化——人口健康压力持续上升、医疗服务向价值导向转型，以及公众对可信 AI 的期望显著提高。

这三重变化相互叠加，使得医疗 AI 的成败不再取决于算法性能本身，而取决于 治理能力、信任机制与系统性整合水平。在这一背景下，FutureScape 提供的并非单点趋势，而是一张描绘未来医疗运行逻辑的路线图。

十大预测：智能体协作如何重塑医疗健康体系

预测 1｜人口健康管理策略升级

到2027年，40%的医疗机构将采用先进的风险分层工具来应对人群健康问题，重点关注慢性病负担和老龄化人口。

这一预测反映出医疗体系正在从“以患者为单位”的诊疗模式，转向“以人群为对象”的风险管理模式。风险分层将成为分级诊疗、资源配置和医保支付的重要基础能力，也为预防性医疗提供数据支撑。

预测 2｜基于 Agentic AI 的患者交互

到2028年，45%的医疗机构将优先基于对数字公平、文化一致与信任的考虑，推动基于 Agentic AI 的医患交互方式，从而实现个性化且富有同理心的交互。

IDC 强调，医疗交互的价值不只在效率，更在信任。Agentic AI 能够结合临床数据与社会健康决定因素，提供更具情境感知与同理心的沟通方式。

预测 3｜沉浸式行为治疗平台

到2028年，15%的行为健康服务提供者将配备具备 AI Agent 的 XR 平台，实现沉浸式引导治疗的自动化，减少30%的面对面就诊次数。

在行为健康资源长期短缺的背景下，XR 与 AI Agent 的结合为扩大服务覆盖、降低就诊门槛提供了新的可能性，同时也推动治疗方式从“诊室中心”走向“持续陪伴”。

预测 4｜AI 推动支付方主导模式

到2028年，“payvider”模式将在中国医疗保健领域实现20%的渗透率，将医疗服务与保险相结合，并加速基于价值的医疗和数字健康的发展，以改善患者预后。

支付方与服务方的融合，将推动医疗激励机制从“按项目付费”转向“按结果付费”，也对数据共享、跨机构协同提出更高要求。

预测 5｜AI 驱动的智慧病房

到2029年，20%的新建医院或重大改造项目将配备由人工智能驱动的智慧病房，其可根据患者病情严重程度及临床背景动态调整监测参数、工作流程、查房安排及病房环境。

智慧病房代表着护理流程的智能化重构，通过持续监测与动态调整，提升患者安全性并缓解护理人员压力。

预测 6｜自主化医疗设备

到2029年，50%的新型医院医疗设备将采用 AI Agent、先进传感器和边缘计算技术，实现自我优化、故障预测，并将运行时间提升50%。

医疗设备正从“被动资产”转向“主动系统”，这不仅提升运行效率，也对设备安全、运维和合规提出更高要求。

预测 7｜AI 就绪型医疗基础设施成熟度

到2029年，40%的医疗机构将因社会、文化和政治层面对数据滥用或可解释性缺失的负面反应，推迟部署人工智能就绪的医疗基础设施。

这一预测提醒行业：技术成熟并不等于社会接受。可解释性、伦理与公众信任，将直接影响 AI 投资节奏。

预测 8｜预防性医疗

到2030年，多模态人工智能将在症状出现前预测45%的慢性病和罕见病，通过更广泛的健康数据（包括可穿戴设备和多组学数据）使预防性医疗成为现实。

医疗价值链正在前移，疾病预测与早期干预将成为核心能力。

预测 9｜医疗 Agent 崛起

到2030年，50%的中国等级医院将部署 AI Agent，以提供实时决策支持和自主工作流程，准确率超过80%，同时将异常情况上报至临床工作人员。

医疗 Agent 的核心价值在于重构临床工作流，让医生将精力集中于高复杂度决策。

预测 10｜量子医学

到2030年，15%的顶级医疗机构将采用量子平台，实现诊断、模拟及数字孪生技术的100倍加速，以精准驱动复杂医疗护理。

尽管仍处早期阶段，量子计算已开始在复杂疾病建模与精准诊疗中展现潜力。

这些预测共同指向什么？

IDC FutureScape 2026 反复传递出一个重要信号：医疗健康的未来，并不是“更多 AI”，而是“更系统、更可信、更以人为中心的智能协作体系”。
技术只有在治理、信任和组织能力同步演进的前提下，才能真正释放价值。

IDC 中国高级分析师林红表示，中国医疗健康行业正站在从“数字医疗”迈向“智能体医疗”的关键节点。能够在政策的指引下将信息系统、大模型技术、基础设施与医院业务统一规划的机构，将更有能力在提升诊疗质量的同时改善患者体验。

一个面向未来的行动性判断

IDC 并不建议医疗机构“追逐所有新技术”。相反，更重要的是 优先投资那些能够同时提升医疗质量、增强信任的 AI 能力——包括可信医疗智能体、人机协同决策机制，以及真正 AI 就绪的医疗基础设施。只有将这些能力视为医疗体系的长期资产，而非短期项目，医疗 AI 才能走向可持续的规模化应用。

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Erin Lin - Senior Market Analyst - IDC

Erin Lin serves as a senior market analyst of the IDC China Health Insights group. She is responsible for conducting research and analysis about the health industry for both domestic and regional markets. She is also involved in consulting and business development in related markets. Before joining IDC, Erin had four years of experience in medical administration; then served as an analyst in the health industry for two years. Erin is familiar with healthcare institutions and related businesses, and has been gathering deep insights into the health industry and emerging medical technologies. Erin holds a master's degree in Leadership and Management in Health and Social Care from the University of Southampton, and a bachelor's degree in Clinical Medicine from Capital Medical University.

在技术突破、产业成熟与应用需求共同推动下，中国机器人与具身智能市场正加速进入规模化发展阶段。进入2026年，IDC重点关注清洁、教育陪伴、服务、人形及四足机器人等产品在应用边界拓展、智能能力提升和真实场景落地上的进展。与此同时，具身智能正成为新一代机器人智能系统的“通用底座”，随着具身智能机器人的研发、部署与商业化路径加速成型，中国凭借完善产业链、丰富场景和工程化迭代优势，正成为技术验证与商业模式创新的核心策源地。

未来机器人市场将从单机智能向系统级智能演进，从展示型创新向价值验证与规模复制转变，并由硬件销售逐步迈向服务化与长期运营。基于对中国机器人与具身智能行业的持续跟踪，IDC总结十大趋势洞察揭示行业发展的核心方向与关键变量，为厂商与行业生态提供战略参考。

洞察一：清洁机器人迈向全场景化发展，细分赛道加速分化

中国清洁机器人的应用边界正持续扩展，逐步正从室内核心生活区域的地面清洁、扫拖一体等基础功能，加速向室外庭院、露台、泳池、入户小径等多元家庭场景延伸，真正构建起 “全屋 + 庭院” 的全维度清洁服务生态。大模型助力、机械臂搭载、导航能力提升等多维度进步推动家庭清洁机器人产品不断精准匹配用户需求。随着应用复杂度提升，行业竞争格局加速分化，垂直赛道厂商凭借场景理解与专业能力持续深耕细分领域，头部综合型厂商则依托品牌、供应链与渠道优势推进品类横向扩展。IDC预测，2026年中国清洁机器人市场规模近34亿美元，同比增长18%。

洞察二：教育陪伴机器人向全龄段长期陪伴型家庭智能终端演进

在大模型、多模态感知与自然交互能力加持下，中国教育与陪伴机器人正从单一学习辅助工具，升级为覆盖儿童学习引导、成人情绪价值与养老陪护的全龄段家庭智能终端。产品形态更加重视长期陪伴、情境理解与内容服务深度，应用价值由“功能使用”向“关系与服务持续性”延伸。随着家庭教育精细化、情感陪伴需求与老龄化趋势叠加，商业模式亦由一次性硬件销售，加速向内容订阅与服务化运营演进，推动该赛道具备更强的持续变现与规模化潜力。IDC预测，中国教育陪伴机器人市场规模超10亿美元，同比增长89%。

洞察三：服务机器人向智能化与人文价值升级

商用服务机器人已在餐饮、酒店、医疗、零售等多个行业场景中实现规模化落地，全面提供配送、清洁、引导、辅助操作等服务任务，逐步融入用户日常运营体系。在持续积累的应用实践中，中国厂商通过多模态感知、大模型、具身智能等技术的融合，强化机器人在跨场景、多任务执行中的稳定性与通用性，推动其由单一功能设备向综合智能服务平台演进。随着应用深化，商用服务机器人的价值边界进一步拓展，在提升运营效率的同时，通过降低人工强度、提升安全性与服务体验，释放更具长期意义的社会价值。IDC预测，2026年中国商用服务机器人市场规模将近4亿美元，同比增长15%。

洞察四：人形机器人应用场景快速扩张，技术突破加速商业化落地

中国人形机器人市场快速扩张，应用场景由导览、文娱、教育延伸至工业制造、物流仓储、零售服务等生产服务型场景。多行业落地需求推动厂商在本体结构、执行系统、小脑运动控制及大脑决策与认知能力上的技术积累。从落地工程化角度看，轮式人形机器人可用于高效移动与辅助任务，同时上半身的精细操作能力也将进一步提升，整体系统效率与场景适应能力显著增强。依托系统集成、硬件自主设计与多场景经验，中国厂商正形成差异化技术路线，加速人形机器人与多形态协同的商业化落地。IDC 预测，到 2026 年，中国人形机器人应用场景将提升至当前的3倍以上，市场规模将近13亿美元，同比增长翻倍以上。

洞察五：四足机器人“双轮驱动”发展，消费情绪价值与行业实用价值并行

四足机器人市场呈现出消费级与行业级应用并发的发展特征。在消费市场，四足机器人以陪伴、互动与情绪价值为核心，融合大模型的能力，强调拟态表现、智能交互与内容体验，逐步进入家庭与个人娱乐场景；在行业应用市场，四足机器人更侧重实用与可靠性，在巡检、安防、应急、能源等复杂环境中发挥稳定移动与负载能力优势。消费端推动产品形态与体验创新，行业端验证规模化价值，两者协同加速四足机器人从展示型产品向可持续应用演进。IDC 预测，到 2026 年，中国四足机器人市场规模将超7亿美元，同比增长翻倍。

洞察六：灵巧手成为精细作业与多场景协同的核心利器

灵巧手正迈向高精度装配、物流分拣及服务型场景应用。通过高自由度控制、触觉感知及视觉+大模型算法融合，灵巧手具备自主抓取调整与多机器人协同操作能力。产业需求吸引更多厂商入局灵巧手研发制造，推动模块化设计、智能控制与系统集成快速迭代，使其成为人形、四足等多形态机器人跨平台协作的核心操作工具，有效提升复杂任务的精细性与可靠性。IDC预测，到2026年，中国灵巧手市场规模将突破3亿美元，实现150%以上增长。

洞察七：产业生态竞争格局重塑，中国品牌加速全球化

在消费与服务机器人市场，中国厂商凭借成本优势、工程化能力和场景适配速度构建竞争壁垒，推动市场格局持续优化。随着应用需求向系统化、全流程解决方案演进，厂商在核心模块研发、系统集成与智能化能力上持续突破，并通过丰富的落地经验加速产品迭代与服务优化，实现对多行业、多场景需求的快速响应。同时，中国厂商积极布局海外市场，通过本地化生产、本土化渠道布局和多元化服务体系加快全球化扩张，提升国际市场份额。IDC预测，到 2026 年，中国服务和消费机器人厂商在全球市场出货量占比将超过85%，成为全球增长的重要推动力。

洞察八：中国引领全球具身智能机器人增长主导市场加速扩张

政产学研协同推动具身智能机器人发展，助力制造业与服务业智能化升级。国家及地方政府打造产业平台，整合资源并促进协同；产业界凭借成熟零部件、整机集成与系统工程能力持续扩大规模；科研机构与企业联合突破数据、模型、多模态感知、新材料与新能源等技术，并加速场景落地，实现从实验室示范到商业化的完整生态。RaaS、订阅、本体+模型联合计费及运维数据服务等多元商业模式延长价值回收周期，提升客户体验与粘性，推动市场快速增长。IDC预测，到 2026 年，中国具身智能机器人用户支出规模超110亿美元，持续近120%的高速增长。

洞察九：功能价值驱动具身智能应用，人形机器人与多形态协同提升系统效率

中国具身智能机器人正从以演示试点阶段迈入以效率提升、成本优化和流程改进为核心的价值验证阶段。市场关注点转向机器人在真实业务中的稳定性、可复制性与 ROI。为兼顾效率、可靠性与成本，行业加速采用“人形 + 轮式 + 多足 + 机械臂”等多形态机器人协同作业体系，明确任务分工，并通过统一调度与认知体系提升整体系统效能和场景适配能力，同时降低部署风险与运营成本。IDC 预测，到 2026 年，约60% 的中大型具身智能机器人应用项目将采用两种及以上机器人形态协同作业。

洞察十：局部任务闭环成为具身智能机器人通用能力演进的现实路径

中国具身智能机器人落地实践逐步形成以具体场景为切入、围绕岗位职责拆解子任务的实施路径。优先跑通单一场景闭环可降低系统复杂度，提高部署成功率，并沉淀可复用工程模板。在此基础上，各种形态的家用及服务机器人将不断积累现实数据并优化升级具身智能大模型能力，通过迁移学习与策略复用，将感知、决策与控制经验扩展至相邻场景，突破单一功能与场景的局限。实现从局部智能向泛化能力的演进。IDC预测，到 2026 年，中国具身智能机器人在相似场景间的任务复用率将约 40%。

IDC认为，中国机器人与具身智能市场已进入关键拐点期。技术不再是稀缺资源，差距在于厂商能否将感知、决策、控制、系统集成与场景理解整合为稳定、可复制、可扩展的整体解决方案。未来两到三年，行业竞争特征为：

  • 硬件参数差异缩小，软硬系统能力成为分水岭。本体结构、算力与传感器将逐步标准化，厂商核心竞争力将集中在运动控制、模型算法、任务编排与跨场景迁移等能力上。
  • 场景理解与工程化经验价值持续提升。具备真实部署数据、行业经验和交付模板的厂商，在商业化落地中将获得显著优势。
  • 生态协同取代单打独斗。具身智能机器人的发展需要算法、硬件、系统集成、行业客户与服务商的协同，开放生态和合作能力将成为重要竞争要素。

基于此，IDC建议以应用场景价值为核心稳步推进具身智能机器人落地。机器人与具身智能厂商应优先聚焦具备闭环价值的具体场景和岗位任务，强化系统集成与工程化交付能力，将算法与技术优势转化为可复制、可规模化的解决方案，并提前布局服务化与长期运营模式；行业用户应以效率提升、成本优化和风险降低为核心评估标准，从单点试点逐步向系统化部署演进，深化与厂商的长期协同；产业生态与投资方则应重点关注具备真实落地与持续交付能力的厂商，支持关键基础模块和通用软件平台建设。

进入2026年，IDC中国机器人与具身智能研究团队持续跟进技术、市场、应用进展，如需进一步了解报告内容或机器人市场，请与IDC 中国研究经理李君兰（邮箱：lyli@idc.com）、高级分析师赵思泉（邮箱：czhao@idc.com）、研究总监潘雪菲（邮箱：span@idc.com）联系。

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Lily Li - Research Manager - IDC

Lily Li is a research manager for emerging technologies in IDC China. She is responsible for conducting research and analysis for Internet of Things (IoT) in the same country. She is also involved in global and regional consulting as well as business development in related markets. Prior to joining IDC, Lily has had in-depth working experiences in the urban digital transformation (DX) field and a wide range exposure to Smart City developments. She has a deep understanding of the status quo and is knowledgeable about the market's future trends. Lily holds a master's degree from the Graduate University of Chinese Academy of Sciences (GUCAS).

AI will continue to shape the enterprise communications landscape in 2026, with organisations seeking practical value while navigating cost, governance, and deployment constraints. Interest in AI is high, but companies still face gaps around affordability, readiness, and real-world use cases. As a result, the market will progress through grounded, incremental steps, supported by stronger data foundations, evolving pricing models, and greater collaboration across ecosystems and service partners.

1. AI Adoption Will Remain Pragmatic and Focused on Clear ROI

AI will continue to gain momentum, but organisations will prioritise capabilities that deliver immediate, measurable value, such as summarisation, transcription, call insights, and automated follow-ups.

While interest in agentic AI grows, mainstream adoption will be limited by cost and narrow use-case readiness. Vendors will increasingly focus on making agentic capabilities more affordable, modular, and easier to deploy.

2. Data Foundations Will Become the Enabler for Context and Automation

As organisations look into value extraction, data quality and connectivity become essential. AI will need access to contextual, structured, and cross-functional data to deliver accurate outcomes and automate workflows.

To meet these needs, vendors will open their ecosystems, deepen integrations with CRM, ERP, and workflow tools, and begin supporting agent-to-agent orchestration (A2A/MCP) across front-, mid-, and back-office processes.

3. Pricing Models Will Evolve to Reflect AI Consumption Patterns

As AI features become more widely used, traditional subscription pricing will feel less aligned with the way organisations actually consume AI. Vendors will gradually introduce usage-based or metered models, allowing customers to scale AI adoption at their own pace.

To ensure reliability, AI will increasingly blend generative and deterministic approaches, supported by stronger AI observability to maintain accuracy and trust.

4. Verticalisation and Professional Services Will Help Close the Adoption Gap

AI adoption challenges vary significantly by industry. In 2026, more vendors will develop vertical-specific UC&C solutions that reflect distinct workflows in sectors such as healthcare, retail, financial services, and manufacturing.

Because the gap between vendor innovation and customer adoption persists, vendors will collaborate more closely with professional services providers who can translate innovation into practical transformation through guided deployment and workflow redesign.

5. Europe Prioritises Hybrid Deployment and Democratized AI for SMBs

In Europe, concerns around data sovereignty and transparency will continue to influence technology decisions, prompting sustained interest in private cloud and selective retention of on-premises components. Most organisations will move toward hybrid models that offer both innovation and control.

At the same time, European vendors will intensify their focus on SMBs, which represent the bulk of the region’s economy. 2026 will see continued efforts to democratise AI, offering simpler, lighter-weight solutions—such as AI receptionists—as well as modular capabilities that make AI adoption accessible to smaller businesses via partner-led delivery.

Conclusion

In 2026, enterprise communications will move forward through practical AI adoption, deeper data integration, flexible pricing, verticalised innovation, and hybrid deployment models. Markets like Europe will emphasise sovereignty and SMB accessibility, but globally, success will depend on vendors balancing innovation with pragmatism—offering AI that is trustworthy, affordable, and genuinely transformative for how people and organisations communicate and work.

For more information, drop your question in here.

For more predictions, watch IDC’s EMEA FutureScape predictions webcast here.

Oru Mohiuddin - Research Director - IDC

Analyst Profile
Oru Mohiuddin is a Research Director in the European Enterprise Communications and Collaboration team. Based in London, she is responsible for IDC’s coverage of Unified Communications and Collaboration in the region. Her work focuses on tracking the markets for premise-based and cloud solutions and new developments and trends, particularly in the light of changing work patterns impacting the traditional mode of enterprise communication. Prior to joining IDC, Oru worked for Euromonitor International, where she focused on Future of Work and technology in the SMB context. She also worked in New York and Bangladesh and speaks English and Bengali. Oru was awarded Chevening Scholarship by the British Foreign and Commonwealth Office to pursue her MSc in International Development from the University of Birmingham. In addition, Oru has a BA from Marymount Manhattan College in New York.

Graham Fruin - Senior Research Analyst, European Enterprise Communications and Collaboration - IDC

Analyst Profile
Graham Fruin is a senior research analyst in IDC's European Enterprise Communications and Collaboration team. Based in the U.K., his primary focus is on the voice and data connectivity markets. His work has a particular emphasis on the migration from legacy voice solutions to IP-based platforms and the way they are used in conjunction with unified communications. In addition, he analyzes the evolution of the internet access market, which includes the rapid proliferation of Fiber to the Premises (FttP) across Europe.