京东健康2024年收入和净利润均超过市场预期净利润达47.9亿元

作者：亿邦动力文章来源：亿邦动力

2025-03-06 18:02

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邦小白快读

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京东健康2024年业绩超预期，并推出多项AI医疗创新产品，提供实用干货。

1. 核心业绩亮点：总收入达582亿元，净利润47.9亿元，均超过市场预期，显示强劲增长。

2. AI技术应用实操：“京医千询”医疗大模型实现全场景应用，已全面开源降低开发门槛，评测得分96.1位列榜首，用户可基于此快速开发AI应用。

3. 健康服务产品：AI健康智能体“康康”累计服务超3000万人次，提供健康咨询、在线问诊等；手机测血压产品通过摄像头和传感器30秒完成测量，自动记录数据并生成健康方案。

京东健康以AI技术驱动品牌营销和产品研发，响应消费趋势。

1. 品牌营销策略：依托“京医千询”大模型开源和评测高分（如MedQA 88.9分），强化技术领先形象，降低用户健康管理门槛。

2. 产品研发创新：推出“康康”和“手机测血压”等产品，针对用户行为如健康咨询需求，设计简洁高效，提升用户体验。

3. 消费趋势洞见：通过AI服务规模化应用（如半年服务3000万人次），显示数字健康服务需求旺盛，品牌可借鉴研发智能健康产品。

京东健康业绩超预期揭示增长市场，AI创新提供合作机会和可学习模式。

1. 市场机遇信号：收入和利润超预期（582亿收入、47.9亿净利），表明医疗健康领域潜力巨大，卖家可关注类似增长点。

2. 商业模式创新：AI大模型开源降低开发门槛，促进合作方式如开发者基于“京医千询”定制应用；机会提示包括AI健康服务需求（如“康康”高使用量）。

3. 风险与学习点：正面影响如技术提升用户粘性，可学习京东健康从2018年结合AI的演进路径，应对数字化趋势。

京东健康AI产品为生产设计提供启示，揭示数字化和商业机会。

1. 产品设计需求：如“手机测血压”使用多模态技术，通过手机传感器采集信号并建模，设计简洁高效（30秒完成测量），工厂可参考此类智能硬件开发。

2. 商业机会：医疗AI领域增长（如“京医千询”开源），工厂可参与相关组件生产或技术合作；推进数字化启示包括AI与电商结合提升效率。

3. 技术应用案例：基于大模型的数据处理（如超亿级医患对话），启示工厂优化生产流程，实现智能化升级。

京东健康展示医疗AI行业趋势，提供新技术和解决方案。

1. 行业发展趋势：AI医疗规模化应用（如“京医千询”全场景落地），开源推动生态发展，降低行业门槛。

2. 新技术亮点：大模型评测高分（MedBench 96.1分），多模态技术用于血压测量，解决客户痛点如健康监测不便。

3. 解决方案实践：“康康”提供免费健康咨询等服务，满足用户需求；手机测血压产品自动记录数据，生成健康方案，提升服务效率。

京东健康平台策略聚焦AI技术，优化运营和潜在合作。

1. 平台最新做法：发布并开源“京医千询”大模型，降低开发门槛，吸引开发者共建生态；运营管理通过AI产品（如“康康”）提升用户粘性，半年服务超3000万人次。

2. 商业需求响应：针对用户健康需求，推出“手机测血压”等产品，简化操作（30秒完成），风向规避未提及风险。

3. 合作方式启示：开源模式为招商提供基础，平台可借鉴此策略，促进多方合作开发AI应用。

京东健康案例揭示AI医疗产业新动向和商业模式。

1. 产业新动向：从AI分诊到全面大模型应用（如“京医千询”演进），技术不断成熟；新问题如开发门槛降低后的生态建设。

2. 商业模式启示：通过免费AI服务（如“康康”）积累用户，实现商业价值；评测数据（MedBench 96.1分）显示技术性能优势。

3. 政策法规建议：未直接提及，但开源和AI应用规模化为政策提供参考，启示监管框架需适应创新。

声明：快读内容全程由AI生成，请注意甄别信息。如您发现问题，请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是品牌商卖家工厂服务商平台商研究者帮我再读一遍。

Quick Summary

JD Health's 2024 results exceeded expectations, with the launch of multiple innovative AI healthcare products offering practical insights.

1. Key Performance Highlights: Total revenue reached RMB 58.2 billion, with a net profit of RMB 4.79 billion, both surpassing market forecasts and demonstrating robust growth.

2. Practical AI Applications: The "Jingyi Qianxun" medical large language model has achieved full-scenario deployment and is now fully open-source, lowering development barriers. It ranked first with a benchmark score of 96.1, enabling users to rapidly develop AI applications.

3. Health Service Products: The AI health assistant "Kangkang" has served over 30 million users cumulatively, providing health consultations and online diagnoses. A smartphone-based blood pressure monitoring product uses the camera and sensors to complete measurements in 30 seconds, automatically recording data and generating personalized health plans.

JD Health leverages AI technology to drive brand marketing and product development, aligning with consumer trends.

1. Brand Marketing Strategy: Capitalizing on the open-source "Jingyi Qianxun" model and its high benchmark scores (e.g., MedQA 88.9), it reinforces a technology leadership image and lowers barriers to health management for users.

2. Product Innovation: Launches like "Kangkang" and smartphone blood pressure monitoring cater to user behaviors such as demand for health consultations, featuring simple, efficient designs that enhance user experience.

3. Consumer Trend Insights: The scaled application of AI services (e.g., serving 30 million users in six months) indicates strong demand for digital health services, offering a model for brands developing smart health products.

JD Health's better-than-expected performance signals a growing market, with AI innovations presenting partnership opportunities and learnable models.

1. Market Opportunity Signal: Revenue and profit exceeding expectations (RMB 58.2 billion revenue, RMB 4.79 billion net profit) highlight the significant potential in the healthcare sector, suggesting sellers focus on similar growth areas.

2. Business Model Innovation: Open-sourcing the AI model lowers development barriers, fostering partnerships where developers can customize applications based on "Jingyi Qianxun"; opportunities include high demand for AI health services (evidenced by "Kangkang's" extensive usage).

3. Risk and Learning Points: Positive impacts like technology enhancing user stickiness are notable; sellers can learn from JD Health's AI integration journey since 2018 to adapt to digital trends.

JD Health's AI products offer insights for production design, revealing digitalization trends and commercial opportunities.

1. Product Design Needs: Products like the smartphone blood pressure monitor use multimodal technology, leveraging phone sensors for signal capture and modeling with a simple, efficient design (30-second measurement), providing a reference for smart hardware development.

2. Commercial Opportunities: Growth in medical AI (e.g., open-source "Jingyi Qianxun") enables factories to participate in component manufacturing or technical collaborations; digitalization insights include combining AI with e-commerce to boost efficiency.

3. Technology Application Cases: Large model-based data processing (e.g., over 100 million doctor-patient dialogues) illustrates how factories can optimize production processes for intelligent upgrades.

JD Health showcases trends in the medical AI industry, offering new technologies and solutions.

1. Industry Development Trends: Scaled application of AI in healthcare (e.g., full-scenario deployment of "Jingyi Qianxun") and open-source initiatives drive ecosystem growth, reducing industry barriers.

2. New Technology Highlights: The model's high benchmark scores (MedBench 96.1) and multimodal tech for blood pressure measurement address client pain points like inconvenient health monitoring.

3. Solution Practices: "Kangkang" provides free health consultations, meeting user needs; the smartphone blood pressure product automates data recording and health plan generation, improving service efficiency.

JD Health's platform strategy focuses on AI technology to optimize operations and explore potential collaborations.

1. Latest Platform Initiatives: Releasing and open-sourcing the "Jingyi Qianxun" model lowers development barriers, attracting developers to co-build the ecosystem; operational management uses AI products like "Kangkang" to enhance user stickiness, serving over 30 million users in six months.

2. Response to Commercial Demands: Products like smartphone blood pressure monitoring address user health needs with simplified operations (30-second completion), with no mentioned risks.

3. Collaboration Insights: The open-source model provides a foundation for merchant recruitment, offering a replicable strategy for platforms to foster multi-party AI application development.

The JD Health case reveals new trends and business models in the AI healthcare industry.

1. Industry Trends: Evolution from AI triage to comprehensive large model applications (e.g., "Jingyi Qianxun's" development) shows maturing technology; new challenges include ecosystem building post barrier reduction.

2. Business Model Insights: Free AI services (e.g., "Kangkang") accumulate users to realize commercial value; benchmark data (MedBench 96.1) demonstrates technical performance advantages.

3. Policy Implications: While not directly addressed, open-source and scaled AI applications offer references for policymakers, suggesting regulatory frameworks need to adapt to innovation.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

【亿邦原创】3月6日，京东健康（6618.HK）发布2024年全年业绩公告。公告显示，京东健康2024年总收入为人民币582亿元，非国际财务报告准则指标下（Non-IFRS）净利润达47.9亿元，收入和净利润均超过市场预期。

京东健康方面表示，2024年以来，依托“京医千询”医疗大模型，京东健康持续推动医疗AI落地，率先实现了大模型在医疗健康行业规模化、全场景的应用。近期，“京医千询”医疗大模型全面启动开源，成为国内医疗行业首个全面开源的垂类大模型。同时，在更新的MedBench评测榜单上，“京医千询”医疗大模型以综合得分96.1位列榜首；在权威医疗评测集MedQA上，获得88.9的高分。

京东健康称，这意味着，医疗 AI 应用的开发门槛被进一步降低，更多医疗机构、开发者可以基于“京医千询”快速开发出适合自身需求的医疗AI应用。

京东健康强调，从2018年开展互联网医院业务开始，京东健康就将AI技术与业务发展紧密结合，最先推出了AI分诊、AI审方等创新应用；2023年7月，京东健康发布自研医疗大模型“京医千询”，为医疗服务生态建设和能力升级提供了坚实的技术底座；2024年初，京东健康探索研究院（JDH XLab）正式成立，更聚焦地开展AI前沿研究。同时，陆续推出面向医生的AI辅诊产品“智能医生助手”，和面向用户的“聊愈小宇宙”、“康康”、“手机测血压”等一系列AI产品。

具体来看，2023年，京东健康发布“京医千询”大模型产品——在京东言犀通用大模型的基础之上，通过京东健康超亿级的高质量医患对话数据和大规模的医疗知识图谱构建的医学大模型，可覆盖全流程的医疗需求，实现智能决策，支持多模态的医疗大模型。

京东健康曾指出：“京医千询”不仅仅是一个支持医患问答的系统，它其实能够提供更多元化的用户服务和医生服务，用户方面的健康管理，包括个性化治疗等；医生方面，包括智能辅助诊疗以及科研等多个场景。基于大模型，京医千询能够理解图片图像，包括体检报告等各类的医疗数据进行智能决策和智能推荐。

2024年7月京东健康推出了直接面向消费者的AI健康智能体“康康”。据京东健康介绍，“康康”的定位是成为用户身边能免费提供服务的“智能医生”，如今，它可以解答用户的健康疑问，能为用户提供健康咨询、在线问诊、找医生医院、体检报告解读、买药秒送、上门检测、体检预约等多项服务。截至今年2月中旬，“康康”在近半年时间内已累计服务超3000万人次。

“手机测血压”产品则是应用多模态技术，通过手机后置摄像头和加速度传感器，采集用户的手指光电容积脉搏波信号（PPG）和心脏震动信号（SCG），并运用人工智能技术进行特征提取和建模，从而实现对血压的准确测量。在具体操作上，用户需将手指放在手机后置摄像头上，并将手机紧贴前胸，30秒后即可完成血压检测。此外，该产品也具备记录功能，将自动记录用户每次的测量数值，并通过具体数据为用户提供健康管理方案。

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