医疗AI的“鱿鱼游戏”里，鹰瞳科技凭什么赢？

2021年，在人工智能应用落地的背景之下，医疗AI市场这一垂直赛道再度火热爆发。

11月5日，在经历了一个多月的时间，北京鹰瞳科技发展股份有限公司（以下简称鹰瞳科技）完成了从聆讯到招股再到认购的一系列流程后，正式在港交所挂牌交易。这也意味着，备注瞩目的“AI医疗第一股”，终于尘埃落定。

头顶着“AI医疗第一股”的鹰瞳科技面临着哪些机遇和挑战？面对医疗AI领域的激烈竞争，新入局者又该如何发挥出自身的优势？在崛起的AI医疗生态中，“玩家们”又该怎样凸显价值？

根据中国信息通信研究院西部分院发布的《2020智慧医疗发展研究报告》显示，2020年，中国智慧医疗行业规模已突破千亿元大关，预计2021年规模将达1259亿元，行业将进入智能化、高效化、规模化发展的高速增长期。

医疗AI 赛道的火热离不开政策的支持。2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，将智能医疗划入国家战略。《规划》提出，要发展便捷高效的智能服务，推广应用人工智能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。在2021年的“十四五规划”中，人工智能被划入“新基建”范畴，智慧医疗被列为重点试点领域。而新冠疫情催生的数字化浪潮，更是将医疗AI推上峰顶。

与国外医疗AI发展呈现冰火两重天有所不同的是，我国的医疗AI近十年才开始萌芽，出现大量新兴公司开始成立或者转型专攻“AI+医疗”。

与此同时，随着人工智能与医疗健康产业的融合发展，加之政策的支持，医疗AI 产业在近几年的投资热潮中已然站上了风口。

公开数据显示，从2012年至今，“AI+医疗”领域共有 1439 家公司，获得 1553 起投资，总投资额为 7006 亿人民币，其中不乏 BATJ、科大讯飞、平安等知名企业入局。近今年以来，就有科亚医疗、鹰瞳科技、推想医疗、数坤科技已先后启动上市流程。

冰鉴科技研究院高级研究员王诗强在接受中国软件网采访时表示，伴随着自然语言处理（NLP）、计算机视觉、深度学习等技术的飞速发展，人工智能的应用场景不断拓宽，“AI+医疗”成为投资人和创业者的关注焦点。再加上AI技术在医疗领域的应用不仅大幅减少医院的工作量、缩短诊断时间，还能帮助基层医院医生提高诊断的准确率，在疾病早期提前发现、及时治疗，降低个人、家庭及社会医保负担。此外，利用人工智能技术，还能帮助制药公司大幅度缩短制药时间，降低研发成本。因此，“AI+医疗”迎来了黄金时代。

在此背景之下，AI+医疗已进入快速成长阶段，包括此次上市的鹰瞳科技在内的医疗AI公司着力于探索更多应用场景，实现多维度的商业化，在快速精准诊断疾病、远程诊疗、健全和提高各级尤其是基层医疗卫生机构能力等方面，将发挥重要推动作用。

公开资料显示，鹰瞳科技是我国首批提供人工智能视网膜影像识别无创、快速、有效且可扩展的早期检测、辅助诊断及健康风险评估解决方案的公司之一。在医学影像AI领域，鹰瞳科技具有较高的市场占有率，2020年达到了15%以上。

自 2015 年创立以来，鹰瞳科技已经历 8 轮融资，累计金额超过 8 亿，股东名单中不乏搜狗、中国平安、复星国际这样的名企。那么，头顶“AI医疗第一股”的光环，鹰瞳科技又为何备受青睐？

简而言之，鹰瞳科技走出了一条医疗AI的特色发展之路。

从产品角度看，鹰瞳科技产品线主要分为三大板块：检测及辅助诊断的SaMD、健康风险评估解决方案和独有硬件设备。其中，Airdoc-AIFUNDUS是鹰瞳科技的核心产品，这款使用复杂深度学习算法的人工智能SaMD，可利用视网膜影像准确检测及诊断慢性病。

目前鹰瞳科技的业务分为人工智能软件解决方案、硬件设备销售与其他服务。而2021年第一季度，三项业务均实现了大幅增长。其中，2021年上半年，人工智能软件解决方案收入由595.8万元大幅同比增至3908.7万元，硬件设备销售收入由42.1万元大幅同比增至600.1万元。

值得注意的是，鹰瞳科技的优势还表现在专注于SasS商业模式上。其主要产品以软件解决方案为主，无论是院内的糖网诊断产品，还是院外的健康风险评估方案，基本上都是按次收费。根据招股书显示，部分省份的医院已经有定价标准，大概在140-180元。随着产品的普及和推广，持续高频的软件使用将会带来源源不断的收入，对公司业绩带来持续的增长。

从业绩上看，鹰瞳科技的收入实现了持续大幅增长。2019至2020年，鹰瞳科技的收入分别为3042万元、4767万元；值得注意的是，2021年第一季度，鹰瞳科技的收入为2217万元，同比增长981.5%；2021年上半年，收入4947.7万元，已超过2020年全年营收。

此外，鹰瞳科技致力于人工智能算法，尤其是人工智能深度学习算法的开发及优化，并开发出了广泛适用于检测和诊断多种慢性病的深度学习算法。其专注于开发人工智能视网膜影像识别技术，并为慢性病的早期检测及辅助诊断提供全面和多维度的高质量人工智能解决方案，具备强大的研发实力。

如今，医疗AI市场正处在高速发展阶段，市场前景广阔，发展潜力巨大，医疗AI生态正在崛起。

从第三方数据来看，中国IT解决方案行业的市场规模在2019年为2.2万亿元，至2026年预计将达到5.2万亿元。其中增长势能突出的基于“人工智能应用下新型医疗IT解决方案”的市场规模，预计在2026年将达到7781亿元，2019年至2026年复合年增长率为31.1%。

另一方面，多家公司、科研机构、高校院所等也在积极布局医疗AI行业。

在国内，包括BATJ、科大讯飞、云从科技、冰鉴科技、云知声等在内的各大人工智能公司都积极参与医疗行业。北京大学（医疗机器人研究中心）、浙江大学（健康医疗大数据国家研究院）、吉林大学（智能医疗研究中心）等一些高校还专门成立智慧医疗研究院，并与企业、医院、国外知名高校（如哈佛大学）深度合作，寄希望在该领域获得突破。

随着诸多入局者的“开疆拓土”和新兴玩家的不断涌入，竞争和挑战不可避免。对于像鹰曈科技这样的公司又该如何进行“突围”呢？

对此，王诗强认为，在AI医疗赛道的激烈竞争中，不仅仅需要技术的沉淀，对细分产业、临床需求的理解同样重要。

对于AI公司来说，算法技术的底层是数据支撑，因此数据能力是医疗AI公司的核心。而从拿到原始数据到把数据变成AI可用的训练集，人力、资金、时间的投入必不可少。同时，除了拥有强有力的技术支撑外，还需要不断地进行融合和进化，这要求AI公司跳出既有的技术框架思维，真正从行业、临床需求的角度来寻找优化方案。

如今，AI与医疗结合应用的领域非常多，其中健康管理、药物研发、辅助诊断、医学影像、疾病预测这五大领域应用在当前最为主流。

“从短期来看，基于AI医学影像做各种疾病的筛查诊断相对成熟，可以有效降低基层医院的误诊率，此外，慢性病健康管理也是不错的赛道，各大AI公司也正在积极布局。”王诗强表示，“从长远来看，药物研发、疾病预测是AI赛道的重大机遇，但是挑战同样不小。AI公司一旦在某一赛道取得卡位优势后，凭借底层技术相通、应用场景相同以及资源优势等，可以实现跑出‘加速度’”。

但如何将技术应用于真实的医疗场景，从而有效地解决医患分配不均的问题，仍是摆在众多医疗AI企业商业化落地前的一道坎。受益于数据积累、算法技术等优势壁垒，头部企业与普通企业逐渐分化，行业内的马太效应正在显现。

王诗强建议，“AI+医疗”的细分市场领域众多，寄望于在每个领域短期出成果，并获得医院医生认可比较困难。Watson的经验教训表明，AI企业单打独斗并不明智。AI企业企业想要凸显自身的价值，最好多与同行合作，分散研发成本、降低研发风险。

正如鹰瞳科技创始人张大磊所言，“医疗健康AI是个细分领域，还很早期。”张大磊打算进行一场长跑，用50年的时间把一个产品做到极致，然后建立生态。

本文来源于：海比研究院