新氧金星：医美AI尚处数字化初级阶段，“辅助驾驶”模式成稳健落地之选

AI技术正以前所未有的速度渗透至各行各业，其试错成本多局限于商业层面。然而，在医美这一特殊领域，AI的每一次误判都可能直接威胁到用户的身体健康。这种容错率的巨大差异，使得AI在医美行业的落地策略必须独树一帜。

在2026年夏季达沃斯论坛上，新氧集团创始人、董事长兼CEO金星首次揭开了轻医美领域真实世界数据库与诊疗智能基础设施的神秘面纱，提出了AI诊疗能力需达到资深从业者80%水平、实现千店连锁等宏伟目标，这一举动迅速在行业内引发了关于医美AI落地路径与安全边界的热烈讨论。

近日，徽声在线记者有幸在北京总部专访了新氧集团创始人兼CEO金星。在采访中，金星多次自我调侃：“我们这家公司，算是互联网时代的‘老炮儿’了。”但他也自豪地表示，“老炮儿”企业的优势在于已经完成了那些需要耐心和时间的“慢活”，如获取牌照、构建供应链、搭建系统等，这些是后来者难以迅速赶超的。

金星认为，在高度依赖个人经验的医美行业中，AI应用的前提是建立完备的数字化基础设施。当前，行业整体仍处于数字化进程的上半场，新氧选择了一条稳妥的“辅助驾驶”路径来推进AI落地，其核心目标在于实现诊疗的标准化与规模化扩张，而非短期内的降本增效。

金星在企业总部接受采访 徽声在线记者 赵雯琪 摄

数字化基建：AI应用的坚实基石

金星将AI在医美行业的应用划分为两个阶段：上半场是全流程数字化基建，涵盖软件与硬件、前端与后台，旨在完成全维度的数据积累；下半场则是基于这些行业数据的AI训练与规模化落地。“我们目前仍处于大量数字化的阶段。”金星坦言。

他指出，尽管国内互联网已经发展了二三十年，但医美机构的数字化大多还停留在营销端口，仅覆盖了线上检索、购买、预约等至到店前的环节。院内诊疗流程的数字化程度极低，即便配备了院务系统，也仅能实现基础流程记录，面诊、治疗等核心环节仍高度依赖医生与咨询师的个人经验，导致同一用户在不同门店得到的方案差异极大，标准化无从谈起。

“一开始，我们认为这应该挺简单的，对于互联网公司来说。但做着做着就发现，这里面几乎有无穷无尽的需求，工作量极其庞大。”金星回忆道。数字化的第一个挑战出现在供应链环节。最初，团队采购了第三方成熟的ERP系统，却发现通用系统与医美场景严重脱节，一线员工需要在物理世界和系统中重复操作，反而增加了工作量。而市面上的行业通用系统定制开发周期长、成本高，单套年费用就高达数百万元。

金星举例说，仅药品供应链这一个用户无感知的环节，就涉及总部采购、中心仓、前置仓、门店药柜、领用退回、每日盘点等全链条，其数字化复杂度远超预期。类似的环节遍布诊前、诊中、诊后全流程，仅统计用户到店各环节时长这一件小事，团队就尝试了Pad签到、手环扫码、蓝牙定位、WiFi测距等多种方案，最终才通过组合方案实现了相对准确的采集。

“我们在后台会监控所有系统的使用情况，如果员工使用率不高，那不是员工的问题，是我们的问题。”金星强调，数字化的核心是让一线员工无感，而非强制配合。从2023年至今，新氧的数字化基建已经推进了三年，目前接近第一阶段尾声，预计2026年年底可完成80%~90%的基础搭建，实现各维度数据打通、打破数据孤岛，为后续AI应用筑牢地基。

AI“辅助驾驶”：医美行业的稳妥选择

值得一提的是，新氧在AI落地方面选择了一条独特的路径：所有AI应用均面向内部员工，定位为“辅助驾驶”工具，不直接向C端用户输出诊疗建议。在金星看来，这是医疗行业低容错率的必然要求。

“AI最大的问题就是它无法承担责任，只有员工能负责任。”金星表示，在相当长的一段时间内，AI在医疗领域都只能作为辅助工具，最终决策必须由专业医护人员完成。这套逻辑最先在面诊环节落地。新氧内部有一套由医学团队与外部专家共同制定的十几万字诊疗指南，覆盖所有服务项目的辨证、诊断、方案匹配全流程，且每年迭代更新。过去，这套指南只能通过培训、考试向全员传递，员工掌握程度参差不齐，是标准化的最大阻碍。

现在，这套诊疗指南被全部输入AI模型。面诊过程中，AI会实时收集用户诉求、皮肤检测报告等信息，匹配诊疗指南输出方案建议，供医生与咨询师参考，最终沟通与决策仍由人工完成。“我们的诊疗指南可能就是一个100分的答案，医生在AI辅助下能做到接近90分、95分的水准，但靠个人的话方差会很大。”金星解释道，AI的核心价值是拉平不同员工的能力差，让不同门店、不同医生给出的方案高度一致。

除了面诊辅助，AI还将渗透到更多内部运营环节。比如总部的视频巡诊体系，目前靠人工对照SOP（标准作业流程）打分，未来AI将学习人工巡检逻辑，逐步承担初筛工作，最终仍由人工复核。面向用户端，数字化与AI的落地也在逐步变得可感知：门店双联屏同步展示治疗SOP，让用户监督操作流程；可视化配药系统对接国家食药监溯源数据库，配药全程可追溯；面诊环节医生通过Pad与用户共同辨证，产品选择由用户自助完成，规避推销嫌疑。

金星透露，2026年四季度，AI面诊产品将在全国门店大范围普及，智能分诊等应用也将同步落地。在投入方面，新氧连锁业务累计数字化与AI投入已超10亿元，目前仍处于持续投入期。尽管集团整体研发支出有所下降，但连锁业务的研发投入持续增加，且AI coding（编程）工具的应用大幅提升了研发人效。

“我们的目标是争取四季度实现整个集团盈利，明年实现全集团全年盈利。”金星表示，后续投入将随连锁业务收入增长稳步增加，不再不计成本投入。

数字化与AI：打破医美行业规模瓶颈

在行业普遍讨论AI如何颠覆医美时，金星却有着不同的看法。他认为，AI native（AI原生）的定语是AI，但主语还是医美机构。“首先，它肯定得是一家好的医美机构，拥有好的医生、好的护士、好的流程、好的质量控制，这些东西是不会变的。”

在他看来，传统医美机构的规模天花板，本质上是“人管理”的天花板。依靠人管人的模式，行业内经营二三十年的机构也大多只能做到40家门店左右，难以突破。而数字化与AI的真正价值，在于打破规模瓶颈，支撑千店级别的连锁扩张。“未来，如果真正能做到千店规模，那一定是因为数字化、AI化做得比别人好。也许单店利润率比传统机构薄，但规模起来之后整体收益会更大。”

不过，相比于互联网时代的平台企业竞争，AI时代的医美平台也面临着完全不同的市场竞争环境。在金星看来，面对未来可能入场的AI跨界玩家，AI是快行业，医疗是慢行业，牌照申请、医生招聘培训、线下门店运营、监管合规这些“慢事”，才是真正的行业壁垒。“我们先把确定性的、不会错的事干了，把慢的事做好，等AI技术成熟了再去应用。反而那些从AI跨界进来的，还要花很多钱去做这些慢的事。”

金星提到，很多医美机构把新技术优先用在营销获客上，但新氧的AI几乎全部用在交付端。“每家公司营销能力都很重要，但交付能力一定要高于营销能力，用户信任才会不断累积。如果营销能力强过交付能力，用户信任只会不断减分。”金星表示，新氧不会去做AI投毒式的搜索优化，而是专心打磨产品与服务，相信好的交付最终会被用户与技术共同看见。