健身不戴表，等于没健身。
经常用 Apple Watch 的人都知道这里面的门道有多深，作为一个对打卡有执念的 Apple Watch 用户，我每天的头等大事，就是把三个圆环「活动、锻炼、站立」尽可能闭合。
看似强迫，实则是激励。因为在运动这件事上，人类从来不擅长和自己讲道理，而是需要一个看得见的反馈系统，而 Apple Watch 的闭环机制，恰好补上了人性的短板。
但有时我会怀疑，这些看似精准的数据，是不是只是在制造新的焦虑？我需要的不是更多的数字，而是有人能把这些数字翻译成我听得懂的话，让我更健康地生活。
最近我发现了一个新的 AI 应用，似乎能更聪明地把这些数字变成真正有用的建议。
这是支付宝推出的健康应用 AQ ，APPSO 上个月也体验过 Android 版， iOS 版本上线不到 24 小时便登顶了苹果应用商店医疗榜。
iOS 版 AQ 最让我感兴趣的，正是与 Apple Watch 的打通——可以读取步数、睡眠、锻炼时长等数据，进而生成个性化的健康评估和建议。
在同事的一通安利下，APPSO 提前拿到了内测码，想看看 AQ 所展现出「Apple Watch+AI」体验到底怎么样，能否成为我真正的健康「搭子」。
AQ 接入 Apple Watch 后，我开始认真看待手腕上的数字
苹果向来对用户数据安全与生态健康有着近乎偏执的重视，尤其在涉及医疗与隐私的应用审核上一贯谨慎。也正因此，至少说明了 AQ 在数据处理、功能边界和合规审查上经受住了考验。
按照指引接入 Apple Watch 的健康数据后，我的近 7 天步数情况便以折线图的形式清晰呈现，并配有「查看 AI 分析」的入口。我们可以根据睡眠、锻炼或步数等维度点击查看，页面会跳转至运动健康小助手，由 AI 基于健康档案中的相关数据进行分析，并生成对应的评估与建议。
或许是因为苹果方面的限制，目前 AQ 尚无法同步 Apple Watch 的历史健康数据，只能从授权后的时间点起记录新的信息，对于我这种习惯长期追踪数据的用户来说，体验上稍显割裂，后续是否能支持旧数据补录，值得关注。
在授权完成后，我提出了一个常见问题：「请你分析我最近七天的睡眠质量，但我感觉睡眠质量不好，怎么办？」
可以看到，AQ 给出的回应结构清晰、层次分明。
每个部分都围绕问题展开解释与回应，内容条理清楚，逻辑自洽，体现出较强的健康知识结构化能力。诸如 WHO 建议，以及从基础习惯到饮食调整等维度展开深入，避免泛泛而谈。
「帮我分析过去 7 天的锻炼时长」
这类请求对 AQ 来说，其实不算难。它的回答同样不浮于表面，而是尝试从多个维度建立对用户健康状态的理解，包括健康档案分析、慢病风险、运动建议等，展现出较强的知识广度。
此外，它还能引用相关的指标做出对照，比如建议的步数区间、心率变化趋势，以及可能存在的锻炼风险，并辅以权威参考值作为对照。
而当我继续问它：「一个月的运动强度是否达标？」它思考良久后陷入沉默，没有报错提示，却也没有回应。这类「卡死」虽然不常见，却足以提醒 AI 产品的稳定性仍是绕不过的门槛。
继续上强度，「根据我的健康数据，我是久坐人群，适合从什么运动开始入手？」
AQ 给出的建议主打一个扎实。它会先进行简要的健康评估，然后再推荐适合的运动类型与频率。回答没有太多噱头，也不空洞。较为自然的鼓励，也不至于让我感觉是在跟一台无情的机器交谈。
除了和 Apple Watch 的联动，作为一款 AI 健康产品，我反而更常用它来查找各种健康知识和生活建议。比起刷步数、看心率，这种随问随答的体验更贴近日常，也更像是一个随身携带的健康顾问。
「浙江杭州余杭区初步查明导致自来水异味为特定自然气候条件下藻类厌氧降解产生的硫醚类物质，对此，我可以有什么更好的应对措施？」
相对于普通的「头痛医头」，AQ 不仅给出短期「自保」建议，还考虑中长期改善方案（如储备瓶装水、建议物业升级水系统），体现一定的系统性思维。
虽然缺乏对老年人或婴幼儿的特殊说明，但整体上，作为通用健康助手，它提供的是一种普适安全的建议，而有了追问机制，也可以让用户通过多轮对话，挖掘出更贴近个体处境的应对方案。
我今天一大早睡醒起来，发现头晕了 40 多秒，甚至还伴有轻微的恶心感。
我试着将症状描述给 AQ，看看它能否识别出问题。它很快抓取了关键信息：「早上起床后头晕 40 秒」和「想吐」，并将之关联到临床上较为常见的「良性阵发性位置性眩晕」（BPPV）。
这是一个发病率不低、但容易被忽视的眩晕类型。除了将 BPPV 作为首选判断，它还列举了其他可能的原因，如前庭神经炎、颈椎病、低血糖等，涵盖了多个可能的发病机制。回答末尾也补充提醒——「如症状持续不缓解或频繁复发，请及时就医」，明确划清了它作为健康助手与专业医生之间的边界。
在此基础上，AQ 还会主动引导我提供更多细节，比如进入「AI 诊室」后，它会细细询问我症状出现的频率等细节，通过多轮问诊进一步缩小判断范围。这种流程几乎已经模拟了一般医生的面诊节奏。
有时我也会拿它当「药品百科」用。
比如最近被牙痛困扰，医生给我开了「丁细牙痛胶囊」，我顺手拍照上传，想看看这款药到底有何不同。AQ 识别出成分中的「丁香叶」和「细辛」，说明成分作用，还提供了一些注意事项与药效解释，信息密度已属够用。
得益于蚂蚁医疗大模型的多模态能力，它还能精确读取 99% 医学常见体检报告、分析检查结果，甚至支持上传皮肤照片识别银屑病、白癜风等 50 多种常见皮肤病。
这类视觉类多模态场景，也是大模型近年来的重要落地方向。
很多时候，健康管理离不开饮食的介入与调节。在 AQ 中，只需拍下日常的饮食照片，「饮食健康小助手」智能体便能识别菜品、估算热量并自动记录。更进一步，系统还能结合个人体质与健康数据，为我量身定制科学的饮食建议。
举个例子，吃饭前随手拍一张照片，AI 就能识别出这是一份天妇罗盖饭，自动估算总热量。如果我需要，它甚至能给出按克计量的个性化饮食方案，像一个专业营养师随身指导。
专业度毋庸置疑，但讲真，有时它给出的食谱也让我觉得过于专业，上一次这么关心这种量化的数据还是在课本上，真要按照规划实际执行时，我脑子里冒出的全是问号， 究竟早餐吃几个鸡蛋这种说法，对我来说更实用。
另外，据媒体报道，苹果或在健康领域与蚂蚁展开深入合作，除了同步健康数据，还将基于 Apple Watch 的跌倒检测等功能，推出更多面向特定人群的场景化服务，以及更多的 AI 健康应用。
当然，AQ 的生态布局并不局限于苹果。目前已支持与鱼跃、三诺、硅基动感等慢病管理设备，以及华为、Vivo、荣耀等可穿戴设备的连接，能够基于血糖、睡眠、运动等多维度信息提供综合健康建议。
每个人的生物钟都像指纹一样独特，但普通的健康建议往往是一刀切的标准答案， 有了 AI 就可以通过长期观察你的褪黑素分泌模式、体温变化曲线、不同时段的运动表现来绘制出你独有的生理地图。
要知道，许多疾病的发展并非一夜之间，而是一个渐进的过程。
当身体发出信号，AI 也能够通过持续监测这些间接指标，在传统检测手段发现问题之前数月甚至数年就识别出风险，AQ 这种可以基于硬件的个体行为识别与软件建议协同的产品，其实有望成为一个人人可用的「望闻问切」工具。
AI 健康的未来，是给你的身体配个「贾维斯」
从 AQ 上线到现在，我已经使用了近一个月，开始我只觉得它是个「聪明」的 AI 健康助手，能帮我把体检报告里的「天书」翻译成人话。
但在这两天我配合 Apple Watch 一起使用后，现在我越来越觉得，这事儿可能没那么简单。
我想起了苹果前段时间发布的一篇可穿戴设备和健康的论文。他们让 AI 去学习海量 Apple Watch 用户的心电图数据，结果发现，AI 比传统方法能更早地嗅出心脏问题的苗头。这背后透露出一个关键信息：当足够多的、连续的个人健康数据被 AI 整合分析时，它就不再是「看图说话」，而是真正有可能成为你身体的「贾维斯」。
我们身边的 Apple Watch、体脂秤、睡眠手环、血糖仪，以前它们就是一群「社恐」，各玩各的，互不搭理。它们会告诉你「你昨晚睡得不好」「你又重了两斤」，但从不解释为什么。
但当 AQ 这样的「大脑」介入，将这些数据点串联起来，一个关于你身体的「生命叙事」就开始了。它不再是机械地告诉你：「你昨晚睡了 6 小时。」
而是会给你复盘：「因为你昨天下午喝了咖啡，晚上又没怎么活动，导致你的入睡时间推迟了 40 分钟，深度睡眠也因此减少了 15%。」你看，为什么最近 AI 行业都在说上下文（Context）才是王道，它让冰冷的数据有了温度和意义。
这种从「被动监测」到「主动预测」的转变，才是真正改变游戏规则的地方。未来的 AI 健康管家，可能不再是等你发烧了才提醒你「该吃药了」，而是通过分析你连续几周身体的微弱变化，提前发出预警：「你的身体炎症水平有持续上升的迹象，建议近期关注一下。」
这并非天方夜谭。最近微软的 AI 医生项目已经证明，AI 可以高效地从海量数据中洞察到关键问题，诊断准确率达到 85.5%，而由 21 位美英执业医生给出的平均准确率仅为 20%。
而 AQ 也是首个通过中国信通院医疗健康行业大模型可信选型评估的 AI 产品。专家评审结果显示，它在场景适应性、模型性能、安全合规、服务能力等五个维度均达到了可信水平。
个人健康管理可能是未来 AI 硬件对用户最有价值的应用场景之一，有望 24 小时不间断地为你的身体「站岗」。而且它应该是「无感的」，让你感觉不到它的存在。你只需要像往常一样生活，手腕上的手表、床垫里的传感器，都在默默关心你的健康。
你想想，一个最了解你身体的 AI 专家，会为你提供极致个性化建议。它推荐的运动强度会根据你昨天的睡眠质量动态调整；它设计的食谱，会考虑到你今天的身体状态。
更重要的是，它可以完成「洞察 - 建议 - 行动 - 反馈」这个循环。它不仅告诉你该做什么，还会在你行动后，用实时数据告诉你「这么做很有用」，从而用正反馈强化你的积极行为。
说到底，这个 AI 健康服务，最终要给我们的不是一堆数据带来的焦虑，而是一种对生活的「掌控感」。它就像给我们身体装了个可视化的「仪表盘」，让我们终于能看懂自己，知道怎么对自己好。
而 AQ 与 Apple Watch 的合作，恰恰就是在朝这个方向进行的一次有意思的探索。它目前的产品形态也许还不算完美，但它试图将苹果手表强大的硬件监测能力，与 AI 的分析、解读能力结合起来，让健康这件事，没那么高冷，也没那么遥远，而是回到了每个人的手腕上、生活里。
这么做最大的意义，就是让我们和自己的身体，终于能「好好聊天」了，也能把我们从健康焦虑的泥潭里拽了出来
以前，我们面对身体发出的信号，要么是「看不懂」——体检报告上一堆箭头，要么是「搞不懂」——最近老是累，却不知道为啥。
现在，AQ 就像一个能随时读懂你身体说明书的翻译官，它把那些模糊的、令人不安的感觉，翻译成了你能听得懂、并且可以去改善的具体建议。
这种「心里有底」的感觉，才是 AI 带给普通人最珍贵的东西。
作者：莫崇宇、李超凡
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