模速校友会｜Vol.63对话灵动能知王烁：把论文写入产品，把算法藏进生活

手握60余篇顶会论文、交大博导、国家级青年人才、顶刊副主编——这样的履历放在任何人身上，都足以让人安心待在学术的“舒适区”。

但本期模速校友会邀请到的嘉宾——灵动能知创始人兼首席科学家王烁却选择以创业的方式，努力跑通产学研用的闭环，为“生命长跑”搭建一套更智能的护航系统。

去年，他带着团队完成上海交通大学成果转化，成立灵动能知，一头扎进“主动健康”这个又慢又重的赛道。从做罕见病诊断“掉进坑里”，到用多模态大模型看懂CT、化验单、病历；从在医院“驻场”到在养老院部署毫米波雷达——这位90后博导正在做一件事：让AI不再是实验室里的论文，而是每个人身边那个“最懂你身体的家人”。

2023年底，大模型的能力跃升让还在交大校园的王烁意识到：时机到了。

但真正让他决心走出校园的，是交大那句“求真学务实业”。 “大家讲学以致用。怎么检验我们学得好？要根据‘用’的情况来去做反馈。”  

从写论文到做产品，第一道坎就差点把他绊倒。

“做科研的时候，常常做的是点状突破，它可能代表着解决了某个问题；但当产业界在用的时候，它却一定是个闭环，至少是个链条。”

他在节目中举了这样的一个例子：论文里，算法精度提高1%就是大新闻，可真实场景中，一个消化内科医生做肠镜时，左手操作部、右手捅镜子、左脚进气、右脚拍照，没有任何一个器官能用来点鼠标。如果AI还要让他多操作一步，“这东西绝对不会被用”。

从校园走向创业，摆在王烁眼前那道最难跨过的坎，就是从“单点任务”到“系统方案”的鸿沟。而正是这道坎，让他想对走在“产学研结合”路上的年轻人说：“要多做系统化的研究，不要做跟风式的单点研究。能不能解决一个系统问题，才是在AI时代的生存力。”

两千多年前的《黄帝内经》就提出“治未病”，但直到今天，这句话依然更像理想而非现实。

一个不容回避的事实是：据国家卫生健康委统计，我国居民因慢性病导致的死亡已占总死亡人数的88.5%。另一方面，我国居民的健康素养水平在2024年虽已提升至31.87%，但其中“慢性病防治素养”一项仅为32.77%。

虽然每个人是自己健康第一责任人的理念已开始觉醒，但真正执行所需的知识和行动却远远没有跟上。每年体检报告上的“建议随访”，几乎成了现代人的标配。

节目中王烁一针见血地指出了痛点：“我们只能被动等待。知道了一个结论，却不知道这代表什么，又该怎么办。”  

从“发现问题”到“持续管理”，灵动能知的解法，是一套“全栈式方案”——从硬件入口到AI大脑，把断掉的环一针一针缝起来。

首先是让入口不设槛：“我们不靠卖硬件。如果入口就要付费，那本身就形成了障碍。”于是，类似智能戒指、手表、毫米波雷达的硬件设备，灵知大欧选择了免费。其次是把数据变档案：体检报告、可穿戴数据、基因检测……全部结构化，生成高维健康画像——不只是“血糖6.0”，而是“心梗预警概率”“糖尿病风险指数”。最后，通过多模态医学模型看懂CT、化验单、病历；中医大模型给出生活方式干预，“双脑”并行决策。

在王烁看来，真正的“主动健康”，不是让人更累，而是让人“无感”。

比如：通过PPG传感器分析心率变异性，模型能推断出疲劳指数、压力值，甚至——你刚吃下去的炸鸡转化了多少热量和脂肪。“它会明确告诉你：你再喝这杯奶茶，今天的摄入糖分就超标了。”不用拍照、不用手动记录、不用改变任何习惯。

如今这套系统已经在100多家养老院内测。曾有一位老人夜里药忘了吃，设备提前几小时发出心梗风险预警，护工及时干预，避免了一次急救。

大模型火了以后，人人都想让它当医生。但王烁反复强调一个词：可信。

在健康领域，“聪明”不是第一位的，“靠谱”才是。“如果AI只告诉你‘有风险’却不给理由，不仅帮不到用户，还会引起更大困扰。”

那么，哪些事可以放心交给AI？哪些必须医生拍板？王烁表示，“如果是做结论性的东西，一定要有人工介入。以后AI不是取代人类，而是极大程度地增强人类。”

在医院场景中，灵动的AI已化作一个低调的“助手盒子”，悄然进入消化内科。医生做检查时，若想记下一个发现，只能用嘴复述——但普通的语音转文字系统既听不懂专业术语，也辨不清各地口音。灵动的解决方案是一套本地化工具，连上视频线就能用，不改变医生任何操作习惯。

而在体检中心，AI则直面另一个顽疾：用户对年年相似的“风险提示”早已麻木。灵动的AI可以不厌其烦地与用户交互，解答每一个微小疑问——正常血压是多少？那个上箭头到底意味着什么？正是这种耐心，让报告不再是废纸。

人与AI的边界始终清晰：AI负责辅助、预警与持续管理，而诊断和重大决策，必须由人类专家最终把关。

从一个差点在罕见病诊断上“掉进坑里”的学术团队，到如今研发拥有从预防到诊疗、从个人到医院的全链条健康产品矩阵的创业公司——王烁和灵动能知的故事，其实就是一个顶尖学者在技术爆发期，把论文从顶会搬到产品里的故事。

没有惊天动地的颠覆式宣言，有的只是：守住建底座的方向（多模态+可信AI），用医院驻场的笨功夫打磨数据，在养老院率先落地验证价值，以及对“让AI成为每个人的健康家人”这件事的死磕。  

这或许才是AI+健康最稀缺的品质——不是征服疾病的野心，而是对每一个普通人生命状态的持续关注。