Midjourney Medical的发布到底算不算真正的AI新闻？这确实是个棘手的问题。一方面，Midjourney本身就是这个时代最重要也最特立独行的AI实验室之一；但另一方面，正如Da vid Holz随即指出的，这次的Scanner和Spa里并没有立即启用AI。不过，超声CT成像显然需要大量AI辅助，而且它很可能像BioHub的CryoEM对ESM那样，在下游解锁全新的应用场景。当然，Hacker News也很快泼了冷水——这个扫描仪到底有多成熟、多实用，还有一大堆未解的疑问。

没错，我就坐在直播现场，而且我们正在转录内容，好为你省下那两小时。

现场的氛围极为激动人心。我旁边坐着Robert Scoble——他当年亲历了初代iPhone、特斯拉还有Google Glass的发布——他也认同这次发布的野心足以媲美那些历史性时刻。另一边则是Tanishq Abraham，巧合的是他刚刚在推特上分享了这篇关于超声CT的Nature论文：

Tanishq Mathew Abraham, Ph.D.@iScienceLuvr

This recent paper is super interesting... Using ultrasound imaging to generate images of the entire in vivo human cross-section in the abdomen and thighs Basically trying to do CT/MRI-like imaging but using ultrasound! Ultrasound imaging is highly underrated :)

10:33 PM · Jun 17, 2026 · 8.12K Views 6 Replies · 9 Reposts · 61 Likes

好了，现在直接上干货——你必须要知道的事实。

事实与公告

• Midjourney宣布了一个医学成像项目：Midjourney Scanner，被描述为全身超声CT / 全身超声系统。Da vid Holz称其为“50年来第一个全新的全身医学成像模态”。该系统使用超声，而非MRI、X光或CT辐射。

• 系统详细参数：

  • 每芯片/系统8960个换能器，40个系统排列成环，总计358,000个超声单元
  • 环直径70厘米，声波在水中传播速度约1481 m/s
  • 数据捕获约17 GB/s，每体层约40 GB数据
  • 重建使用21台服务器，声称2 PFLOPS计算能力，806 TB原始数据
  • 升降运动速度4 cm/s，目标60秒内完成几百个切片
  • 声称内部组织细节分辨率可达约0.5 mm

• 当前展示的图像包括：真实体层切片、与MRI的对比（尤其大腿/肌肉边界）、超声幻影图像、器官和生物结构的分割。目前的系统是Gen 1原型，并非最终消费产品。Midjourney表示已展示的图像尚未使用AI。团队规模约9人，到目前为止已扫描约12人。由于带宽、算法、DSP和原型数据传输基础设施的瓶颈，当前扫描约需20分钟。

• 同时宣布了Midjourney Spa：首个地点位于旧金山的Union Square，约25,000平方英尺，四层。配备热水浴缸、桑拿、冷水池、健身房等设施，以及约9–10台扫描仪。已签署租约，设计进行中，设计方曾参与Blue Lagoon等大型SPA项目。目标开业时间：2027年底。

• Midjourney表示全部自筹资金，无投资者，有能力自行负担第一家Spa的投入。公司已开始与FDA沟通。最初的监管/商业路径可能围绕体成分分析，因为这被认为更容易通过。更多信息和职位开放可在midjourney.com/medical找到。

未来预测/目标/主张

• 长期目标是建成一支5万台扫描仪的舰队，每月支持多达10亿次扫描，让全身成像普及到每个人。Holz甚至提出，不到12台全速运行的机器，就能完成地球上所有MRI加起来更多的全身扫描。

• 时间线：Gen 2扫描仪预计2026年底，Gen 3将采用定制硅片。未来的系统将通过定制芯片、AI、物理模拟和更好的计算基础设施大幅进化。

• 潜在应用方向：频繁的个人健康追踪、每日/周/月身体扫描、预防医学、检测身体“异常”变化、体成分追踪、医生审查、AI辅助初筛、可能支持数千种诊断，最终拓展到一些治疗用途。Holz认为预防成像可能大幅降低医疗费用，因为能在更早阶段发现疾病。

• 他推测，单次扫描的成本可能比MRI便宜数百到数千倍，因为机器更便宜、速度更快。边际扫描成本几乎为零，但实际商业模式会与Spa/场地经济挂钩。

• 定价模型正在探索：Spa会员制、walk-in扫描、仅扫描、仅Spa，或者更复杂的矩阵。第一家Spa将作为学习实验室，观察用户行为：人们想要全套SPA+扫描？还是健身房+扫描？抑或快速扫描后就走？是每日、每周、每月还是每年扫描？

• Holz估算，扩张到数千家Spa大约需要200亿美元的前期资本支出。他猜测这些设施回本可能很快，甚至提到了六个月，但也明确表示这只是推测，不确定性很高。

• 治疗用途是长期目标：包括肌腱/肌肉愈合、聚焦超声、可能的无创手术，以及远距离破坏癌组织等——但这些绝不是近期能实现的。

观点/愿景/框架

• Holz将Midjourney定位为社区支持的研究实验室，而非典型的VC-backed创业公司。他反复强调，图像生成业务的收入给了他们自由去做更疯狂的R&D。

• 扫描仪被嵌入到“积极的人类未来”这一更广泛使命中，而不仅仅是创意工具。他希望用户感受到的体验是“像MRI一样强大，像去Spa一样随意”——完全不像医生办公室。他甚至希望Spa本身就有吸引力，哪怕没有扫描仪也会有人愿意去。

• 他个人渴望频繁的健康反馈，让日常饮食和锻炼的选择变得可测量、可见。他把扫描仪视为AI医疗的新支柱：AI需要快速、丰富、廉价的身体数据。未来不仅靠AI模型本身，更需要让AI能推理物理身体的新基础设施。

• 选择超声作为模态，是因为它可以做到快速、安全、高信息密度。他特别兴奋于纵向、高频、亚毫米级的差分跟踪——不是“单次扫描”，而是随时间的变化。他将此刻比作“全身超声CT的MRI第一天”：早期图像可能粗糙，但模态会飞速进步。

理由与逻辑

• 为什么超声而非MRI？MRI难以同时做到快速且高质量，扫描体验不佳（管道、长时、噪音）。超声可以更安全地向体内输送更多能量，无电离辐射，可频繁重复使用，且已在医学中广泛使用，使部分监管路径更容易。

• 为什么用水浸？声音在水中传播更快、更有效，能够实现全身超声传播。这一设计导致用户需要全身湿透，所以天然地引入了Spa概念。

• 为什么垂直上下设计？为了优化吞吐量——让人站着进入、再从水里出来，比让人躺着进出浴缸要快得多。

• 为什么先建Spa？为了在实际运营中学习：测试吞吐量、理解消费者行为、优化定价和商业模式、收集数据，以及在规模化之前创建可复制的模板。

• 为什么Midjourney能做到？现有的图像业务持续产生收入，没有外部投资者束缚，本身拥有计算基础设施，团队跨领域（AI、成像、传感器、可视化、系统工程）。Holz本人也有硬件背景（Leap Motion）。

• 为什么不直接做纯医疗设备？FDA监管路径复杂，有些用例比另一些更容易进入。体成分分析是一个较好的切入点，而诊断和治疗声明需要分阶段获批。

• 为什么用云处理？原始数据量巨大，现场设备负责流式处理和压缩，Midjourney的大型服务器集群完成繁重的重建工作。他们计划采用安全的私有云工作流。

批评/风险/未解决疑问

• 监管模糊：Holz多次回避具体的FDA声明，只表示体成分路线不错，但诊断功能尚未获批。从体成分到“数千种诊断”的路径极其不确定。保险报销、CPT代码、临床采纳和FDA分类都还是开放问题。

• 医疗有效性未验证：工程上令人印象深刻，但没有临床验证数据——没有敏感性/特异性指标，没有疾病检测基准，没有同行评审论文。“能看到奇怪的东西”并不等同于临床可操作的诊断。

• 与MRI的比较部分是不公平的：超声和MRI测量的是不同的物理属性。Holz承认MRI在某些方面仍然更好。当前超声图像并非全面优于MRI，大腿对比虽然显示了超声CT的优势区域，但也被明确描述为“既公平又不公平”。

• 成本主张是推测性的：“边际扫描成本几乎为零”排除了场地、人员、监管、放射科医生/医生审查、责任保险、清洁、会员运营和房地产等成本。六个月回本的说法明确是推测。200亿美元的资本支出是一个巨大的融资和执行挑战。

• 吞吐量依赖未来系统：当前扫描约需20分钟。60秒/高吞吐量的目标依赖于带宽、算法、DSP和硬件的改进。Gen 1还是原型级别，而非工业级。

• 数据隐私问题：扫描产生极其敏感的全身健康数据。数据在压缩后可能会被发送到Midjourney的云集群。Holz表示会确保安全和隐私，但未提供细节。健康数据的治理、同意、存储、访问、删除和医疗责任均未被深入讨论。

• 假阳性/过度诊断：频繁的全身扫描可能检测出大量模糊的异常，引发焦虑、不必要的后续检查、偶发瘤以及下游成本。Holz也承认“标记奇怪的东西”不是随随便便的事，可能有负面效应。

• 临床工作流不明确：谁读取扫描结果？用户得到什么反馈？什么信息给医生？什么在法律上算诊断，什么算健康/体成分？紧急发现如何处理？

• Spa-医疗混合运营复杂性：医疗设备+湿式Spa+高吞吐量消费者设施是一个奇怪的组合。清洁、感染控制、无障碍性、隐私、紧急预案、人员和医疗监督都是难题。

• 治疗应用还很遥远：聚焦超声手术/癌症消融虽在技术上可行，但不是近期目标。Holz明确表示成像才是低垂的果实，治疗应用令人望而生畏且监管繁重。

• 品牌一致性的风险：Midjourney因图像生成而闻名，而扫描仪/Spa/医疗基础设施是一个巨大的品类跨越。Holz承认，随着公司宣布更多项目，“接下去六个月可能会让人困惑”。

所以呢？

• 近期现实：Midjourney已经造出了一个真实的全身超声CT扫描仪原型，并正在旧金山开设一家Spa作为首次部署和测试场。

• 中期赌注：频繁、廉价、舒适的全身成像将成为一种新的消费者健康行为。

• 长期疯狂目标：Midjourney想要构建全球医疗成像基础设施，让全身扫描成为常规，并可被AI分析。

• 主要的质疑：工程原型令人兴奋，但临床/监管/经济案例基本尚未被证明。从“很酷的全身图像”到“安全、可报销、可诊断的医疗产品”之间的鸿沟，才是整场游戏的关键。

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头条：Midjourney Medical

发生了什么

Midjourney 发布了一套医疗成像/扫描系统，并随后发布了技术深潜文章，引发了着迷、怀疑以及关于AI实验室进军硬件/医疗设备的广泛讨论。

• Midjourney 官方账号发布了主推文：“A technical dive inside our new ‘Midjourney Scanner’”，这似乎是该项目的核心发布文档。
• 发布之前或同期，有关于该扫描仪的讨论，其优缺点被概括为：无辐射、无磁、快速、低成本，但需要人坐在水浸槽中，且当前分辨率低于CT/MRI。
• 现场有实物演示：一位与会者表示“我把手放进了@midjourney的演示扫描仪里”，说明这是一个可触摸的原型，而非纯概念发布。
• 公告引起了强烈热情，支持者认为这是非同寻常的、有野心的产品方向，有人说“这太棒了”，“让发明家@Da vidSHolz去发明”。
• 也有人将其与更渐进的AI硬件努力对比，认为其他AI实验室该“打自己一巴掌”，如果Midjourney正在造这种东西的话。
• 还有轻度的技术评论，讨论探测器/发射器布局和实时变体，以及有人开玩笑说某些用户似乎对发布主题准备得过分充分。

事实与观点

推文中明确存在的事实性主张：

• Midjourney 发布了名为“Midjourney Scanner”产品的技术深潜。
• 扫描仪被描述为：无辐射、无磁、快速、低成本，需要水浸槽，当前分辨率低于CT/MRI。
• 有人实际体验了手部演示扫描仪。

解读/观点/推测：

• 非常积极的反应认为扫描仪是愿景性的或“未来”。
• 一些观察者将发布视为Midjourney在硬件路径上比竞争对手更有雄心的证据。
• 一个幽默回复升级到“下一个是Midjourney做货运”，显然不是事实主张。
• 独立技术评论建议了可能的未来设计方向，如分布式散射探测器和发射器、实时系统等，但并非当前扫描仪的功能。

技术细节与推断的模态

推文中的硬规格有限，但足以勾勒项目的定位。

• 无电离辐射：排除X射线/CT类模态。
• 无磁：与MRI区别开来。
• 水浸槽：强烈提示某种声波或波动成像，因为水耦合可改善传播。
• 分辨率低于CT/MRI：明确承认不如现有临床成像。
• 快速、低成本：价值主张在于可及性、吞吐量或便携性，而非顶尖图像保真度。

还有技术上知情的反应：John Whitaker指出，基于光、超声、电流等的系统，其逆问题比X射线更难，因为信号不走直线，重建更复杂。他还建议未来版本可用多个散射探测器和发射器替代机械移动，暗示当前系统可能涉及运动/扫描几何而非全并行捕获。

总体而言，公开讨论指向一个非CT、非MRI的基于波的成像模态，包含重要的算法/逆问题内容，不过推文并未提供确切的模态标签或性能表。

不同视角

支持/乐观

• 最热情的群体认为这正是AI创始人应该追求的高上行、非共识、古怪的发明，而非渐进的聊天机器人/UI产品。基调是“让发明家去发明”。
• 现场演示反应强调了与真实扫描仪互动的感官新颖性。
• 一些人认为这表明Midjourney正在思考超越图像生成，进入全栈应用发明，结合硬件、传感和AI重建。

中立/技术好奇

• 最接地气的总结是利弊清单：无辐射、无磁、快速、低成本 vs 水浸、分辨率低于CT/MRI。
• 技术好奇的观察者喜欢这种模态的奇特，同时立即识别出物理和系统层面的权衡：非直线传播、需要更好的实时捕获、探测器/发射器拓扑问题。

反对/怀疑/谨慎

• 直接的敌意批评不多，但怀疑隐含在几点中：分辨率低于CT/MRI在医学中是一个重大限制；水浸槽是严肃的人类工学和部署约束；关于非直线传播的技术评论暗示了替代成像系统的典型挑战——物理和逆重建很难，漂亮的演示不一定能转化为稳健、临床可靠的成像。

竞争框架

• 一个值得注意的视角与其说关注扫描仪本身，不如说关注其战略意义：如果Midjourney正在尝试硬件医学发明，那么追求更狭义的戴摄像头式AI公司就显得保守了。

背景：为什么这很重要

Midjourney主要被视为一家图像生成公司。因此，医疗/扫描仪的发布在几个方面值得注意：

• 这表明它愿意从生成媒体软件转向真实世界传感和硬件。
• 医学成像是一个同时涉及逆问题、信号处理、重建以及越来越重要的ML解释的领域；这不是一个明显的邻近领域，但技术上很深。
• 扫描仪的定位似乎不是在所有轴上都“比MRI/CT更好”，而是经典的碘伏路线：在某一优质指标上更差，但在成本/可及性/操作负担上更好。
• 如果该系统真正快速且低成本，最合理的应用方向包括：筛查或分诊、CT/MRI可及性有限的环境、需要重复成像且避免辐射的场景、以及可接受水浸的专门解剖用例。

这次发布也符合2025年更广泛的趋势：与AI相关的公司越来越试图定义自己不仅仅是模型供应商，而是通向物理世界的新接口的建造者。在这个框架下，Midjourney Medical与其说是一个单独的扫描仪，不如说是一个测试：前沿AI时代的初创公司能否产品化困难的感知系统，而不仅仅是生成内容。

含义与开放问题

• 监管路径：推文中没有任何关于批准、验证研究或该设备是仅供研究还是临床部署的说明。对于医疗相关性，这些问题很关键。
• 重建栈：“技术深潜”暗示公司讨论了内部细节，但推文并未暴露实际的算法细节。关键可能在于受限感知设置下的重建质量。
• 用例特异性：分辨率低于CT/MRI不一定会判死刑；许多成像工具胜在对于特定流程“足够好”。但推文中没有具体的目标适应症。
• 形态挑战：水浸槽在某些扫描情境中是可接受的，在其他情境中则是重大障碍。它是原型产物还是根本要求，这一点很重要。
• 吞吐量和成本现实性：“快速”和“低成本”只有相对于基准才有意义——扫描时间、硬件成本、耗材、操作人员负担和下游解读开销。这些数字在推文中并未给出。
• AI的角色：最有趣的技术问题可能是Midjourney的贡献主要在硬件设计、逆问题重建、学习去噪/超分辨率、自动解读，还是集成所有这些的栈。社交反应表明，因为Midjourney的品牌与学习视觉系统而非传统医疗设备相关联，人们对这个项目投射了很多期望。

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1. GLM-5.2 开放权重前沿基准

• GLM-5.2 是首个在 Terminal-Bench 上突破80%的开放权重模型，并超越了所有其他开放模型（活动：1569）：图片显示 Terminal-Bench 2.1 基准柱状图，GLM-5.2 得分为 81.0，成为图中首个跨越虚线 80% 阈值的开放权重模型，不过闭源模型 Claude Opus 4.8（85.0）和 GPT-5.5（84.0）仍领先。帖子称 GLM-5.2 击败了其他开放模型甚至 Gemini 3.1 Pro，但有评论指出 Terminal-Bench 2.1 是“更容易”的修订版，放宽了超时和规则，因此跨版本分数比较可能被夸大。评论争论“开放权重”是否意味着“本地可用”：一位用户认为“能下载就是本地模型”，另一位指出对于99%的用户来说，由于硬件需求，实际上仍无法本地运行。
  • 有评论认为 Terminal-Bench 2.1 与 Terminal-Bench 2 不可直接比较，声称2.1是更易的修订版，改变了超时、放宽了规则，并扩大了兼容性。他们指出模型在2.1上的分数不应低于2，更有意义的信号是 Terminal-Bench 3 的初始分数（在实验室开始针对该基准优化之前）。
  • 关于 GLM-5.2 是否应被视为“本地模型”的技术部署争论：一方认为“能下载就是本地模型”，因为权重可由用户运行，不像 Claude 或 ChatGPT；另一方指出由于硬件/性能限制（如在消费者系统上 token/s 非常低），该模型对99%的用户实际上无法本地运行。