这个秋天，合肥、南京的一些社区医院和养老院，新装了几部电话。

电话是无线的，只有一个听筒。不用拨号，老人举到耳边，AI助手“小陈”就会和他们攀谈起来。家长里短也好，陈年往事也罢，“小陈”总是耐心倾听，什么话都接得住，老人拧着的眉心舒展了。

不止于此，“小陈”的背后是一个叫做“勿忘我”的阿尔茨海默病AI早筛项目，根据老人的谈吐、话语的逻辑，AI很快能捕捉到细微的信号，对其认知障碍风险进行判断，甚至能比临床确诊提前数年。

项目发起人刘思哲才满 18岁，去年刚进入中国科学技术大学少年班，编程和算法设计都是在大一这一年自学的。他告诉《中国慈善家》，他们的开发基于阿里千问开源模型（Qwen），因为“千问模型聪明，开源程度最大，科研生态也更完善”。

到今年9月，“勿忘我”已经找到了近40位认知症中高风险老人，这个项目也因此获得阿里巴巴第二届“小有可为”AI向善创新挑战赛一等奖。

技术越进步，方向越重要。阿里的AI布局，是在加速全栈自研的同时，不断加大开源开放，特别是为公益领域开发者开放工具，授之以渔。

“向善而行，就要向众而行。”在《阿里巴巴AI向善行动报告2026》（简称《报告》）发布会上，阿里巴巴集团公益总裁、阿里巴巴公益基金会理事长孙利军如此表示。

 

AI最大的试金石

进入2026年，AI的发展开始从技术突破迈向规模应用。在阿里巴巴集团首席技术官、科技伦理治理委员会主席吴泽明看来，人类已经站在智能体时代的起点上，AI从“回答问题”步入了“执行任务”阶段。

去年，阿里巴巴首开国内科技企业的先河，第一个推出了《AI 向善行动报告》，确立“以人为本”的价值导向，明确要用普惠的基础设施赋能个体和组织，协同全行业、全社会在具体场景中探索解决痛点难点问题。

今年11月5日，第二份《AI 向善行动报告》在北京发布，将重心落在“技术与社会如何相互适应”这个AI规模化应用后衍生的关键议题上。

同去年相比，行动框架明显有了进一步完善，但出发点始终如一：技术能力是手段，让人切实受益才是目的。

AI+医疗健康，是阿里AI近几年“向善”探索行动的重点方向。

就在8月份，一名65岁的膀胱癌患者到医院复查，肝功能指标、肿瘤标志物显示都正常，医生初诊只发现了肝脏钙化灶。但阿里达摩院的肝癌AI模型DAMO LiON在阅读他的增强CT后，给出了“肝转移”的判断，提醒医生修改检查报告、给出化疗建议。

在两个月的临床试验里，DAMO LiON抓出了15例被遗漏的恶性肿瘤——这些病灶绝大部分只有1厘米左右，“小、淡、偏”，极易从医生眼皮底下溜走。

这样的“额外发现”，正在越来越多的科室发生，模型的单项能力和通用能力双管齐下，同步进化。9月18日，达摩院通用医疗影像模型DAMO RADAR登上国际顶级学术期刊《科学》（Science)，它面向腹部增强CT诊断，可以一次性识别超过146种病症、覆盖18个器官，准确率首次达到影像科专家水平。

9月24日，阿里巴巴发布第四个癌症筛查AI模型——食管癌模型DAMO EAGLE，无需插管和造影，从平扫CT中就能发现早期和癌前病变。这在3个国家8万多病例上得到了验证。

平扫CT是门诊和体检中最常用的非侵入式检查，相比增强CT和肠镜等，流程更简便、成本更低。达摩院的设想，是把癌症筛查嵌入人们本就在做的检查中，让患者在不增加负担、不改变流程的前提下，获得一次额外的早筛机会。

从2023年“癌症之王”胰腺癌的单一模型起步，达摩院“平扫CT+AI”如今已经覆盖五种消化系统癌症，为全球11个国家和地区提供了超过2000万人次的AI服务。

从“一病一模”到“一扫多查”，这条路线正在被加速验证。

“能否帮助解决真实的社会问题，是技术最大的试金石。”吴泽明在《报告》中表示，“每一个向善场景的复杂性和多样性，本身就是训练更强 AI 的稀缺资源。”

他认为，“社会可接受”是AI可持续发展的首要条件。

阿里AI的健康图谱中，受惠的不单是患者，还有医生。在近4万次的检查里，DAMO RADAR区分患者与正常人的能力指标AUC达到0.913，成为首个达到专家水平的通用医学影像AI模型；与26名影像科医生人机对比，平均准确率超过其中23人。

但这不意味着机器要代替人。在AI提示下，影像科医生识别疾病的敏感性提高了10%，用时减少了30%以上，低年资医生也能达到高年资医生水平。智能体是在帮助人，用来更好地完成工作、应对挑战。

“AI在图像和数据处理方面具有天然优势，可以避免人类医生因疲劳、情绪波动等可能出现的误差，机器对灰阶的识别远胜人类。”嘉兴市第二医院大外科主任沈亦钰说，“虽然还不够完美，但充满希望。”

如果说“平扫CT+AI”解决的是看见病灶，那么面向诊疗决策的“氢离子”则要做到回答可信、有据可查。

中国有约500万医生、每年诊疗人次达到100亿，而截至2026年9月，全球公开医学文献已超4000万篇，医生长期面临循证证据获取不畅、文献分散、语言障碍、通用AI幻觉率高等困境。

今年5月，阿里健康推出面向医生的AI原生应用“氢离子”，与全球顶级医疗知识与循证医学服务机构BMJ集团达成合作，获得70本医学期刊过往十年内容的独家授权。截至2026年9月30日，“氢离子”还与美国医学会、中华医学会杂志社、人民卫生出版社、中国抗癌协会等达成内容合作，并设立了医学AI专家委员会。专业信源的比率，保持在100%。

向善的第一步，是求真。而立项的发心，正是循证医学。“第一是如何像医生诊疗那样科学，第二是方法是否透明。”面对医生反映较多的、市面上通用模型普遍存在的AI幻觉困境，阿里健康CTO、氢离子负责人王祥志坚定地说，“最重要的就是可靠。”

把问题前置回答

AI向善，不能只看AI解决了多少问题，还要看AI能否减少制造问题、以及解决自己制造的问题。

一场史无前例的基建热潮正在发生。2026年，美国四巨头（Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft）预计资本开支7250亿美元，比上年增长77%；中国的阿里、字节、腾讯宣布这一数字约为9500亿元人民币。到2026年6月底，中国智能算力规模达到每秒2185百亿亿次浮点运算（EFLOPS），同比增长177%，已建成52个万卡以上的智算设施。

算力接近指数级增长，而电力设施的建设与折旧周期远长于数据中心。当AI数据中心向吉瓦级发展，电力供应开始成为约束算力扩张的现实因素。

“社会可接受”之外，吴泽明在《报告》中提出的AI可持续发展的另两个条件是“环境可承载”“经济可持续”。这是一种更宏观、更长远的向善，它要求企业不能等到能耗高企、环境承压、成本失控之后再去补救，而要在技术布局的原点，就把资源、环境与经济账纳入决策。

阿里云全球数据中心总经理王朝阳透露，过去五年，阿里自建数据中心清洁电力比例从21.6%、53.9%、56.0%、64.0%一路升至73.6%；电能利用效率（PUE）则从1.247、1.215、1.200、1.190逐年降至1.187（数值越低越节能）。在乌兰察布，依托当地资源禀赋，阿里数据中心绿电比例已经达到90%。

在王朝阳看来，过去电力需要满足稳定、经济、绿色三个指标，被称为“不可能三角”；进入AI时代，还必须增加第四个指标——“充沛”，没有充沛的电力，就没有算力产业。

阿里巴巴选择了“以电强算”，将责任前置于布局原点处。阿里云与清华大学展开合作，采用碳流理论拆分电力架构，对每个Token产生过程中的耗电与碳排放进行精准刻画和跟踪。“绿色也是竞争力。”王朝阳说。

AI耗电，也耗水，从AI布局方案讨论的第一天开始，阿里便考虑节水。“我们充分在每个园区更多使用中水，尽量使用循环水。”王朝阳介绍，在乌兰察布等自建数据中心，最近一年回收利用中水超过13.5万吨。

同时，阿里内部已经成立专题项目组，与各方共同探讨“水正”的目标策略。“我们相信在明年的今天，一定会发布一个关于水方面的路径出来。”王朝阳说。

在产业链重塑的过程中，人依然是最大的支撑，由此创造的新岗位，不仅承接了大量从下行制造业、下行基建行业转移的人才，也吸引了大批年轻人的到来。以乌兰察布为例，数据中心大规模建设以来，培训学校也开得越来越多，一些本地青年选择留在家乡，“不再种土豆，转而种Token”。

这与2025年报告所阐述的“引领性向善”一脉相承。负责任的AI，不是对新技术副作用的补偿性善后，而是为尚未完全到来的成本与风险提前负责。

回归人本，保持开放

今年的《报告》，纳入了阿里AI向善的6个方向、26个公益案例，应用场景及前景愈加丰富。“万变不离其宗，AI的尽头是生活。”中国社会科学院人工智能研究促进中心研究员吕鹏表示。他进一步解释说，要让技术归还时间，让附近重新生长，让组织承接日常。在此基础上，普通人的时间得以释放，从而将注意力和选择转为生活的能力，成为主导自己生活的“生活家”。

华中科技大学哲学学院教授洪亮对《报告》中的一则表述深表赞同：技术的发展方向并不完全由技术本身决定。社会需求、制度选择和公众参与都会影响技术方向，决定创新优先回应哪些问题，以及哪些人能够受益。“AI只有回到我们把自己标识为人的最基本的东西里，才能回到我们存在的意义。”他在发布会现场谈道。

技术创新、应用迭代，一直在进行；而人本与人文思想，永远不过时。

在太行山深处的山西平顺，藏着一座五代后晋时期的寺庙——大云院。寺中那座弥陀殿，落成于公元940年。五代的木构能留到今天已属罕见，它因此被文物界视作活化石，也是全国重点文物保护单位。

殿内有一面等了千年的墙。东壁上，约21平方米的《维摩诘经变》静静贴着墙面，这是五代寺观壁画的孤例。从晚唐敦煌壁画的富丽恢弘，到北宋卷轴画的文人意趣，中间近百年的画风演变几乎没有实物留存。

这面墙，正是那段失落历史仅存的目击者。

它也在一寸寸消失。颜料起翘、脱落，颜色一年淡似一年，千年时间像一把极慢的刀，全国现存的古代壁画约15万平方米，几乎都逃不过它的威力，变得越来越脆弱。

今年7月，在D20全球设计院长峰会上，阿里巴巴公益与西安美术学院、爱智岛、万相、堆友几方坐到一起，启动了一个叫“古壁生辉”的项目。项目尝试祭出一套组合拳：把专业技术人员的判断、视觉大模型的能力，以及可以被反复调用的智能体技能，接到同一条流水线上。

AI做的不是文物修复，而是数字化重现。技术底座是阿里达摩院主导研发的通义万相 Wan2.7-Image，它先辨认并压掉风化留下的干扰，再根据残存线索推测缺失部分的构图，在守住原作画风的前提下让色彩重新饱满起来；而墙上真实的风霜、剥落与修补痕迹，则一概保留。

不动墙面一寸，只在图像里推演出它年轻时的模样。

据西安美术学院设计艺术学院院长张犁介绍，这套AI技能已经学完了壁画的全部专业知识，眼下已经被挂上“堆友”平台，全国做壁画的人都可以调用。

机器成了主力，但判断、取舍与分寸仍然握在人的手里。在具体执行中，切图、显形、生成、筛选、比对、校色、回拼七个相互衔接的环节，每一环都会留痕，也都要过人的手。

人的判断始终在场，正是技术力量与社会力量相融的要义。AI不替代人，而是成为更多从业者趁手的工具。

人文温度也体现在其他项目里。2024年，阿里巴巴志愿者联合特殊教育专家推出“追星星的 AI”绘本智能体，在阿里巴巴公益持续支持下，今年完成了模型层升级。如今，语音复刻的门槛从分钟级降至4秒钟，这让难以持续表达的孤独症儿童，也能参与内容生成，从倾听他人转为讲述自己。

技术的终点，始终是具体的人。截至今年6月，“追星星的AI”面对这个超过200万的群体，累计服务超过了40万次，覆盖儿童及特教老师2万人以上。

在真实的向善场景里打磨技术，再用更成熟的技术回到社会中去。面向未来，《报告》进一步提出八个问题，追寻将“AI for Good”同时转化成“Good for AI”的回路。

完成这个回路，必然需要全社会的共创共建，这也是阿里推动开源模型的底层逻辑。截至目前，阿里已经累计开源470款千问Qwen系列模型，衍生模型超过33万个，全球累计下载量突破40亿次，支持语言和方言达200种以上。由阿里创建并运营的魔搭社区，汇聚了全球239个国家和地区的3300万用户和28万多个开源模型。

“一个由社区驱动的开放生态，比封闭系统更具韧性和创造力。”吴泽明在《报告》中写道，“我们坚定选择开源路线，让向善的力量可以触达更大范围的开发者生态。”

AI向善，不是一个简单的口号，而是持续向社会提问、与众人携手作答的过程。

作者：王琦

图片来源：阿里巴巴公益基金会

图片编辑：张旭

值班编辑：张旭