迈瑞的数智化不是"先造一个通用大模型再找场景"，而是从设备、科室工作流和临床数据出发，逐层向上构建能力。理解这个架构，才能理解后续所有 AI 智能体为什么能落地。
迈瑞将数智化划分为五个递进层级，每一层都建立在前一层的基础之上：
| 层级 | 目标 | 核心能力 |
|---|---|---|
| 第一层 | 把每一个产品做好 | 底层技术突破，提升诊疗质量 |
| 第二层 | 设备融合创新 | 提升诊疗效率，减少人为失误 |
| 第三层 | 建立设备互联生态系统 | 通过数据流动创造运营价值——即"三瑞生态" |
| 第四层 | 打造启元生态 | 医疗垂直 AI 大模型，基于临床数据提供辅助诊疗决策 |
| 第五层 | 具身智能生态 | 黑灯实验室、智能麻醉/超声/手术机器人等闭环自强化应用 |
这个层级模型的关键意义在于：迈瑞看待 AI 智能体，不是看"聊天问答"，而是把 AI 放在设备、数据、流程、机器人和临床结果之间。智能体的终点不是回答问题，而是让设备和流程逐步自动化。
迈瑞数智化的三大支柱分工明确：
三瑞负责"连起来"——打通设备、数据、科室、流程和管理，形成可分析的数据流
启元负责"想起来"——基于临床知识、专家经验和多模态数据进行推理、预警、审核、解读和决策辅助
智能体负责"做起来"——把模型能力变成医生、技师、护士、医工、管理者能直接使用的工作流
在五层级的框架下，迈瑞的技术架构可以展开为六个具体层级：
| 层级 | 作用 | 迈瑞对应能力 | AI 智能体价值 |
|---|---|---|---|
| 设备层 | 采集临床和设备运行数据 | 监护、麻醉、呼吸、除颤、IVD、超声、DR、手术设备 | 形成真实世界数据入口 |
| 互联层 | 打通设备与系统 | 瑞智联、InnoSight、瑞影平台、设备物联模块 | 建立可分析、可追溯、可协同的数据流 |
| 数据层 | 汇聚多模态数据 | AI-ready 数据库、样本/质控/患者/影像/设备数据 | 支撑模型训练、推理和质控 |
| 模型层 | 医学大模型和专科模型 | 启元重症、围术期、检验、医工、妇产、乳腺、超声 | 提供专业推理和决策辅助 |
| 工作流层 | 嵌入临床和运营流程 | 病历、审核、排程、报告、质控、设备管理 | 把 AI 输出转成具体动作 |
| 管理层 | 监控效率、质量和成本 | 科室运营、科研、医工、服务、区域管理 | 形成价值医疗闭环 |
这正是迈瑞 AI 区别于纯软件公司的关键：模型不是孤立的入口，而是绑定设备、科室 IT、质量控制、服务体系和医院运营。 每一层都为上一层提供支撑，最终让 AI 能力真正嵌入日常工作。
三瑞生态分别对应迈瑞三大业务线，各自拥有独立的系统、数据对象和智能体方向：
| 生态 | 主业务线 | 核心系统 | 数据对象 | 2025 年进展 | 智能体方向 |
|---|---|---|---|---|---|
| 瑞智生态 | 生命信息与支持 | 瑞智联 M-Connect、瑞智重症、瑞智围术期、瑞智设备管理 | 生命体征、麻醉、呼吸、设备、护理、病历 | 国内千余家医院装机；国际签单累计 880+ 项目 | 重症、围术期、医工、急诊、普护 |
| 瑞检生态 | 体外诊断 | 迈瑞智检、InnoSight、LMS、LIS、试剂管理、中间件 | 设备、样本、质控、患者、试剂、报告 | 全国近 1,100 家医院装机，约 80% 为三级医院 | 审核、解读、管理、迎审 |
| 瑞影生态 | 医学影像 | 瑞影 AI+、瑞影云++、超声数智影像系统 | 图像、测量、报告、质控、教培、会诊 | 累计装机超 20,100 套，专业用户超 6.1 万人 | 妇产、乳腺、超声、DR 质控、远程会诊 |
三个生态并非各自孤立——它们共享"启元大模型"这一推理底座，并通过智能体将 AI 能力嵌入各自科室的日常工作流。接下来的页面将逐一展开每个生态下的具体智能体场景。