2021年，在人工智能應用落地的背景之下，醫療AI市場這一垂直賽道再度火熱爆發。

11月5日，在經歷了一個多月的時間，北京鷹瞳科技發展股份有限公司（以下簡稱鷹瞳科技）完成了從聆訊到招股再到認購的一系列流程后，正式在港交所掛牌交易。這也意味著，備注矚目的“AI醫療第一股”，終于塵埃落定。

頭頂著“AI醫療第一股”的鷹瞳科技面臨著哪些機遇和挑戰？面對醫療AI領域的激烈競爭，新入局者又該如何發揮出自身的優勢？在崛起的AI醫療生態中，“玩家們”又該怎樣凸顯價值？

根據中國信息通信研究院西部分院發布的《2020智慧醫療發展研究報告》顯示，2020年，中國智慧醫療行業規模已突破千億元大關，預計2021年規模將達1259億元，行業將進入智能化、高效化、規模化發展的高速增長期。

醫療AI 賽道的火熱離不開政策的支持。2017年國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》，將智能醫療劃入國家戰略。《規劃》提出，要發展便捷高效的智能服務，推廣應用人工智能治療新模式、新手段，建立快速精準的智能醫療體系。在2021年的“十四五規劃”中，人工智能被劃入“新基建”范疇，智慧醫療被列為重點試點領域。而新冠疫情催生的數字化浪潮，更是將醫療AI推上峰頂。

與國外醫療AI發展呈現冰火兩重天有所不同的是，我國的醫療AI近十年才開始萌芽，出現大量新興公司開始成立或者轉型專攻“AI+醫療”。

與此同時，隨著人工智能與醫療健康產業的融合發展，加之政策的支持，醫療AI 產業在近幾年的投資熱潮中已然站上了風口。

公開數據顯示，從2012年至今，“AI+醫療”領域共有 1439 家公司，獲得 1553 起投資，總投資額為 7006 億人民幣，其中不乏 BATJ、科大訊飛、平安等知名企業入局。近今年以來，就有科亞醫療、鷹瞳科技、推想醫療、數坤科技已先后啟動上市流程。

冰鑒科技研究院高級研究員王詩強在接受中國軟件網采訪時表示，伴隨著自然語言處理（NLP）、計算機視覺、深度學習等技術的飛速發展，人工智能的應用場景不斷拓寬，“AI+醫療”成為投資人和創業者的關注焦點。再加上AI技術在醫療領域的應用不僅大幅減少醫院的工作量、縮短診斷時間，還能幫助基層醫院醫生提高診斷的準確率，在疾病早期提前發現、及時治療，降低個人、家庭及社會醫保負擔。此外，利用人工智能技術，還能幫助制藥公司大幅度縮短制藥時間，降低研發成本。因此，“AI+醫療”迎來了黃金時代。

在此背景之下，AI+醫療已進入快速成長階段，包括此次上市的鷹瞳科技在內的醫療AI公司著力于探索更多應用場景，實現多維度的商業化，在快速精準診斷疾病、遠程診療、健全和提高各級尤其是基層醫療衛生機構能力等方面，將發揮重要推動作用。

公開資料顯示，鷹瞳科技是我國首批提供人工智能視網膜影像識別無創、快速、有效且可擴展的早期檢測、輔助診斷及健康風險評估解決方案的公司之一。在醫學影像AI領域，鷹瞳科技具有較高的市場占有率，2020年達到了15%以上。

自 2015 年創立以來，鷹瞳科技已經歷 8 輪融資，累計金額超過 8 億，股東名單中不乏搜狗、中國平安、復星國際這樣的名企。那么，頭頂“AI醫療第一股”的光環，鷹瞳科技又為何備受青睞？

簡而言之，鷹瞳科技走出了一條醫療AI的特色發展之路。

從產品角度看，鷹瞳科技產品線主要分為三大板塊：檢測及輔助診斷的SaMD、健康風險評估解決方案和獨有硬件設備。其中，Airdoc-AIFUNDUS是鷹瞳科技的核心產品，這款使用復雜深度學習算法的人工智能SaMD，可利用視網膜影像準確檢測及診斷慢性病。

目前鷹瞳科技的業務分為人工智能軟件解決方案、硬件設備銷售與其他服務。而2021年第一季度，三項業務均實現了大幅增長。其中，2021年上半年，人工智能軟件解決方案收入由595.8萬元大幅同比增至3908.7萬元，硬件設備銷售收入由42.1萬元大幅同比增至600.1萬元。

值得注意的是，鷹瞳科技的優勢還表現在專注于SasS商業模式上。其主要產品以軟件解決方案為主，無論是院內的糖網診斷產品，還是院外的健康風險評估方案，基本上都是按次收費。根據招股書顯示，部分省份的醫院已經有定價標準，大概在140-180元。隨著產品的普及和推廣，持續高頻的軟件使用將會帶來源源不斷的收入，對公司業績帶來持續的增長。

從業績上看，鷹瞳科技的收入實現了持續大幅增長。2019至2020年，鷹瞳科技的收入分別為3042萬元、4767萬元；值得注意的是，2021年第一季度，鷹瞳科技的收入為2217萬元，同比增長981.5%；2021年上半年，收入4947.7萬元，已超過2020年全年營收。

此外，鷹瞳科技致力于人工智能算法，尤其是人工智能深度學習算法的開發及優化，并開發出了廣泛適用于檢測和診斷多種慢性病的深度學習算法。其專注于開發人工智能視網膜影像識別技術，并為慢性病的早期檢測及輔助診斷提供全面和多維度的高質量人工智能解決方案，具備強大的研發實力。

如今，醫療AI市場正處在高速發展階段，市場前景廣闊，發展潛力巨大，醫療AI生態正在崛起。

從第三方數據來看，中國IT解決方案行業的市場規模在2019年為2.2萬億元，至2026年預計將達到5.2萬億元。其中增長勢能突出的基于“人工智能應用下新型醫療IT解決方案”的市場規模，預計在2026年將達到7781億元，2019年至2026年復合年增長率為31.1%。

另一方面，多家公司、科研機構、高校院所等也在積極布局醫療AI行業。

在國內，包括BATJ、科大訊飛、云從科技、冰鑒科技、云知聲等在內的各大人工智能公司都積極參與醫療行業。北京大學（醫療機器人研究中心）、浙江大學（健康醫療大數據國家研究院）、吉林大學（智能醫療研究中心）等一些高校還專門成立智慧醫療研究院，并與企業、醫院、國外知名高校（如哈佛大學）深度合作，寄希望在該領域獲得突破。

隨著諸多入局者的“開疆拓土”和新興玩家的不斷涌入，競爭和挑戰不可避免。對于像鷹曈科技這樣的公司又該如何進行“突圍”呢？

對此，王詩強認為，在AI醫療賽道的激烈競爭中，不僅僅需要技術的沉淀，對細分產業、臨床需求的理解同樣重要。

對于AI公司來說，算法技術的底層是數據支撐，因此數據能力是醫療AI公司的核心。而從拿到原始數據到把數據變成AI可用的訓練集，人力、資金、時間的投入必不可少。同時，除了擁有強有力的技術支撐外，還需要不斷地進行融合和進化，這要求AI公司跳出既有的技術框架思維，真正從行業、臨床需求的角度來尋找優化方案。

如今，AI與醫療結合應用的領域非常多，其中健康管理、藥物研發、輔助診斷、醫學影像、疾病預測這五大領域應用在當前最為主流。

“從短期來看，基于AI醫學影像做各種疾病的篩查診斷相對成熟，可以有效降低基層醫院的誤診率，此外，慢性病健康管理也是不錯的賽道，各大AI公司也正在積極布局。”王詩強表示，“從長遠來看，藥物研發、疾病預測是AI賽道的重大機遇，但是挑戰同樣不小。AI公司一旦在某一賽道取得卡位優勢后，憑借底層技術相通、應用場景相同以及資源優勢等，可以實現跑出‘加速度’”。

但如何將技術應用于真實的醫療場景，從而有效地解決醫患分配不均的問題，仍是擺在眾多醫療AI企業商業化落地前的一道坎。受益于數據積累、算法技術等優勢壁壘，頭部企業與普通企業逐漸分化，行業內的馬太效應正在顯現。

王詩強建議，“AI+醫療”的細分市場領域眾多，寄望于在每個領域短期出成果，并獲得醫院醫生認可比較困難。Watson的經驗教訓表明，AI企業單打獨斗并不明智。AI企業企業想要凸顯自身的價值，最好多與同行合作，分散研發成本、降低研發風險。

正如鷹瞳科技創始人張大磊所言，“醫療健康AI是個細分領域，還很早期。”張大磊打算進行一場長跑，用50年的時間把一個產品做到極致，然后建立生態。

本文來源于：海比研究院