自2022年ChatGPT发布以来，人工智能实现了从感知智能向认知智能的关键跨越，标志着机器能力从基础感官处理向深度推理的演进。技术演进轨迹清晰可见，从早期语言模型突破发展至混合专家结构优化，并通过思维链技术强化逻辑推理能力。进入2025年后，DeepSeek、星火X1等新模型的密集迭代，进一步加速了快慢思考协同机制的创新。Scaling Law的有效性得以持续验证，参数规模扩大能带来模型性能提升。然而，大模型作为概率生成过程，持续显现侏儒知识幻觉导致的输出偏差以及科学性客观性缺陷等问题，这些挑战不仅影响模型在专业场景中的可靠性，也凸显了当前技术下的智能与人类智慧在机制和水平上的根本差异。在产业应用层面，科大讯飞等企业积极推动大模型技术在医疗健康领域的深度实践，通过构建自主可控的工具链和融合医学知识体系，打造了覆盖患者导诊、诊后管理及临床辅助诊疗的综合生态。其智能导诊系统有效优化了医疗资源配置，而个性化康复管理则显著弥合了医患认知差距，体现了技术对行业效率提升的作用。但整个行业仍面临共性挑战，如模型自进化能力不足、理论驱动与数据驱动方法存在融合瓶颈等深层次问题，这些障碍不仅关乎技术本身的鲁棒性，更直接影响高风险领域的应用安全。当前需要直面并攻克这些核心问题，通过技术迭代与生态共建，释放大模型在医疗健康领域的潜力，让AI医疗服务于真实的临床实践。