3家IPO，7家交表，多個龍頭營收驟增，AI醫(yī)療迎來盈利時代？

顯而易見，AI醫(yī)療的商業(yè)化已實現(xiàn)零到一的突破，賽道漸為成熟。頭部企業(yè)招股書的遞交，更是使得長期以來處于黑盒之中的AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)真實營運數(shù)據(jù)得以向外界披露，AI醫(yī)療的應用前景、商業(yè)化與技術發(fā)展方向變得更為明晰。

AI醫(yī)療規(guī)模商業(yè)化的曙光，似是照進了現(xiàn)實。

但風險依然存在，“船大調(diào)頭難”的諺語，早已闡明了規(guī)模化發(fā)展下任何微小的變革都會帶來巨大波瀾的道理。行業(yè)愈是走向成熟，從業(yè)者愈應保持謹慎和理性。

對于一只腳已邁入IPO的AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，背后難以實現(xiàn)盈虧平衡、商業(yè)模式尚不清晰等諸多問題仍然待解。

藥研、影像、信息化是AI醫(yī)療的主要版圖，此次文章將以AI醫(yī)學影像遞交招股書企業(yè)為分析對象，以期透過AI醫(yī)學影像的一隅，窺見AI醫(yī)療未來發(fā)展脈絡。

人工智能是一門燒錢的生意，虧損是盤繞于AI醫(yī)療上空的疑云。從AI醫(yī)學影像賽道來看，無論是率先吃到螃蟹鷹瞳科技，還是港股沖刺中的其他幾家企業(yè)，招股書中的一連串數(shù)據(jù)，都透露出企業(yè)虧損的事實。

盡管圍繞人工智能企業(yè)如何盈利的問題業(yè)界已展開過數(shù)輪討論，但虧損的“魔咒”似乎仍難破除。沃森醫(yī)生的退場，誠如對此的印證。

不過好在AI跨過了國藥監(jiān)局負責的注冊準入這道坎。

自2020年AI醫(yī)學影像賽道斬獲首張三類證以來，AI醫(yī)學影像產(chǎn)品獲批程度持續(xù)提升，各家企業(yè)相關產(chǎn)品接連獲批。審批流程的跑通，成為AI醫(yī)學影像企業(yè)得以在營收額上實現(xiàn)成倍增長的內(nèi)核，更為人工智能企業(yè)扭虧為盈打下基礎。

AI醫(yī)學影像產(chǎn)品三類證獲批情況

圖表數(shù)據(jù)來源：動脈橙數(shù)據(jù)庫

去年，處于AI醫(yī)學影像賽道的鷹瞳科技、科亞醫(yī)療、推想醫(yī)療、數(shù)坤科技向港股發(fā)起了沖刺。透過各家企業(yè)遞交的招股書，可以看到AI醫(yī)學影像大部分企業(yè)銷售收入成倍上漲。

AI醫(yī)學影像遞交招股書企業(yè)銷售收入

（增長率以2020年與2019年銷售收入計算）

圖表數(shù)據(jù)來源：各企業(yè)招股書

數(shù)據(jù)顯示，2020年鷹瞳科技全年營收相較2019年有明顯上漲，2021年僅半年企業(yè)銷售收入便超2020年全年收入達成4947.7萬元的銷售額；推想醫(yī)療年增長318.3%；2020年，數(shù)坤科技銷售額翻了31倍，2021年僅上半年營收額便超5000萬元。

虧損是事實，但在審批流程的跑通，以及公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展等政策對于AI的推進下，營收驟增，虧損正普遍收窄。

不過，審批難題的破解，并不意味著AI醫(yī)學影像商業(yè)化已完全跑通。注冊準入的通過僅意味著AI能夠進入醫(yī)療市場，在醫(yī)院體系之外進行銷售。

鄭冶楓博士曾表示：“從整個AI產(chǎn)業(yè)來看，AI的商業(yè)模式、技術能力都存在一些問題。美國的醫(yī)療AI商業(yè)化很成功，不少AI產(chǎn)品還通過了醫(yī)保準入，一部分原因在于，美國放射檢查的設備費用和診斷費用是分開的，人工費用尤其高。反觀國內(nèi)，放射檢查費用很低，不會單獨計算，且大部分是設備費用。這是為什么現(xiàn)階段美國AI可以獨立收費、獨立報銷的原因?！?/span>

因此，AI醫(yī)療產(chǎn)品要想實現(xiàn)規(guī)模商業(yè)化，還需通過物價準入、醫(yī)保準入，找到更多的用戶為其產(chǎn)品買單。

面對身處“瓶頸期”的人工智能賽道，第四范式創(chuàng)始人戴文淵曾提出一個值得思考的議題，即AI到了一個新的臨界點——落地各行各業(yè)之后，如何給企業(yè)帶來質(zhì)變？

這一問題隱喻了當下人工智能企業(yè)的困境，也道出了破解難題的思路——帶來質(zhì)變。

留給AI企業(yè)的，是找到這項技術的不可替代性。而要尋找新的增長空間與市場落點，就要善于利用人工智能這一工具，幫助醫(yī)療機構實現(xiàn)量變到質(zhì)變的跨越，使AI真正成為醫(yī)療機構不可或缺，而非可有可無的一部分。這是人工智能企業(yè)實現(xiàn)扭虧為盈的關鍵所在。

不過，要實現(xiàn)扭虧為盈AI企業(yè)還需要至少跨過兩道坎。

其一，企業(yè)需要持續(xù)實現(xiàn)技術突破，加大管線布局與研發(fā)力度以找到新的增長空間，并在大量投入的過程中保證盈利。

其二，人工智能企業(yè)還需解決滲透率低的難題。AI還需逐一通過注冊準入、物價準入、醫(yī)保準入才能實現(xiàn)規(guī)模商業(yè)化。

這意味著醫(yī)療人工智能產(chǎn)品逐一獲批后，企業(yè)后續(xù)將加速商業(yè)化，同時著手產(chǎn)品管線拓展。銷售及營銷成本、研發(fā)成本將持續(xù)擴大，前期的戰(zhàn)略性投資似乎不可避免，短期內(nèi)AI醫(yī)療企業(yè)要實現(xiàn)盈利仍存在困難。

上述企業(yè)招股書中所披露的企業(yè)在銷售及研發(fā)投入上的財務數(shù)據(jù)進一步印證了這一觀點。

通過分析鷹瞳科技、科亞醫(yī)療、推想醫(yī)療、數(shù)坤科技招股書中的風險因素，我們發(fā)現(xiàn)，面對未來能否從經(jīng)營活動中產(chǎn)生利潤這一問題，各家企業(yè)主要將其歸結于管線產(chǎn)品的成功開發(fā)、監(jiān)管批準、產(chǎn)品組合的成功及商業(yè)化。而現(xiàn)階段研發(fā)與銷售則是AI醫(yī)學影像企業(yè)的重心，企業(yè)正著手通過這兩方面的投入攻克技術和商業(yè)化難題，以期實現(xiàn)質(zhì)變。

圖表數(shù)據(jù)來源：各企業(yè)招股書

2019年至2020年間，鷹瞳科技研發(fā)成本由4121.2萬元增長至4230.9萬元，研發(fā)投入占比則由135.5%降低至88.8%；科亞醫(yī)療研發(fā)成本則由3544萬元，增長至11674萬元，研發(fā)投入持續(xù)增長，由3029.06%上升至16442.25%；推想醫(yī)療研發(fā)成本則由6904.9萬元降至6684.3萬元，研發(fā)投入占比由1042.72%驟降至241.31%；數(shù)坤科技研發(fā)成本有所提升，研發(fā)投入占比降低近一倍，由5587.57%減少至2540.59%。

在商業(yè)化層面上，除推想醫(yī)療外，鷹瞳科技、科亞醫(yī)療、數(shù)坤科技銷售人員占比都高于研發(fā)人員占比，同時銷售及營銷成本也逐年提升。

透過各家企業(yè)財務數(shù)據(jù)，可以看到隨著人工智能審批流程跑通，產(chǎn)品逐漸邁向成熟階段，由于醫(yī)院對于人工智能技術接受與認知度正處于提升階段，于銷售初期企業(yè)需要參加各類展會、學術會議尋找客戶，圍繞愈為豐富且成熟的產(chǎn)品管線進行商業(yè)化投入。同時深入醫(yī)院，調(diào)研醫(yī)院需求，提升企業(yè)產(chǎn)品滲透率，嘗試在商業(yè)化初期迅速占領市場，實現(xiàn)營收額成倍增長。并為未來人工智能企業(yè)在物價準入、醫(yī)保準入打下一定基礎。

技術層面上的問題與AI的商業(yè)化困境有一定關聯(lián)。

鄭冶楓博士曾談到：“從目前通過NMPA審批的AI產(chǎn)品來看，AI只能在特定的一個或幾個問題上進行解決。單點功能的AI不一定能降低醫(yī)生的工作量，反倒有可能適得其反。換句話說，AI還需要全面的開發(fā)，全方位的升級?！?/span>

盡管在企業(yè)商業(yè)化能力提升之下，研發(fā)投入占比多呈現(xiàn)下降趨勢，但研發(fā)成本在絕對數(shù)值上大部分企業(yè)仍有所提升。

據(jù)業(yè)內(nèi)相關人士透露：“產(chǎn)品是企業(yè)最核心的競爭力。企業(yè)要想未來有更好的造血能力，實現(xiàn)規(guī)?；厝恍枰罱ㄘS富產(chǎn)品管線作為支撐。但產(chǎn)品從研發(fā)到落地這個過程需要耗費兩年左右的時間，這就意味著那么產(chǎn)品研發(fā)將一直在路上，而企業(yè)在上面的絕對投入必然只增不減。”

因此，我們可以推測人工智能企業(yè)未來在商業(yè)化和產(chǎn)品研發(fā)上的投入仍將持續(xù)加大。于AI醫(yī)療而言，實現(xiàn)扭虧為盈，或許還需要時間。

據(jù)弗若斯特沙利文數(shù)據(jù)顯示，未來人工智能醫(yī)學影像市場規(guī)模將持續(xù)提升，預計2030年將達500.1億元。可見隨著醫(yī)療機構對人工智能認識度的提升，醫(yī)療影像人工智能的營收規(guī)?；驅㈦S之在十年內(nèi)迎來指數(shù)提升。

數(shù)據(jù)來源：鷹瞳科技招股書

不過從實際層面來說，若僅按照醫(yī)院一次性購入醫(yī)療人工智能軟件的傳統(tǒng)模式運營，產(chǎn)業(yè)要真正實現(xiàn)營收規(guī)模的指數(shù)提升還很難，人工智能企業(yè)需要找到新的增長潛力。進入價格目錄按診斷次數(shù)計費，以及開發(fā)出并行的新應用場景，或將成為幫助人工智能企業(yè)有效擴大規(guī)模的可行手段。

那么，當進入物價準入與醫(yī)保準入時代后，當前處于市場準入階段的人工智能企業(yè)商業(yè)模式應如何變化？我們可從鷹瞳科技、科亞醫(yī)療、推想醫(yī)療、數(shù)坤科技四家企業(yè)當前的模式入手，進行分析。

鷹瞳科技：商業(yè)化場景、數(shù)據(jù)壁壘兩手抓

鷹瞳科技將硬件、軟件、算法及服務集為一體，以提供相應解決方案。其產(chǎn)品線包括三大部分：用于檢測及輔助診斷的人工智能醫(yī)療器械軟件（SaMD，Software as Medical Device）、健康風險評估解決方案，以及獨有硬件設備。

2020年8月，Airdoc-AIFUNDUS(1.0)獲國家醫(yī)藥監(jiān)局第三類醫(yī)療器械證書后，鷹瞳科技便開啟了其商業(yè)化之路，并在2021年第一季度起開始產(chǎn)生收入。今年1月，鷹瞳科技白內(nèi)障檢測獨立醫(yī)療器械軟件注冊申請獲批，再度為其產(chǎn)品研發(fā)能力加碼，其商業(yè)化征程也隨之繼續(xù)開啟。

綜合來看，鷹瞳科技從兩方面搭建自身優(yōu)勢：

其一，在于自主研發(fā)且廣泛適用于檢測和診斷多種慢性病的深度學習算法。這不僅為鷹瞳科技的產(chǎn)品研發(fā)能力及產(chǎn)品獲批奠定了基礎，更進一步提高了行業(yè)準入門檻。

其二，產(chǎn)品擁有豐富應用場景，賦予了企業(yè)商業(yè)化能力。鷹瞳科技產(chǎn)品管線所輔助診斷疾病主要涵蓋糖尿病視網(wǎng)膜病變、高血壓性視網(wǎng)膜病變等。豐富的產(chǎn)品管線為鷹瞳科技創(chuàng)造了豐富的落地場景，使之能夠滿足醫(yī)院、社區(qū)診所、體檢中心、保險公司、視光中心及藥房等對健康服務的各種需求。而與廣大客戶群體的合作，又能夠進一步擴大企業(yè)真實世界用戶數(shù)據(jù)庫，創(chuàng)建反饋循環(huán)，進一步優(yōu)化現(xiàn)有算法并開發(fā)新算法。

商業(yè)化場景與數(shù)據(jù)壁壘兩手抓的鷹瞳科技，構筑了一個正向循環(huán)系統(tǒng)。當產(chǎn)品線打通，擺在鷹瞳科技面前的，或是一個更大的AI醫(yī)學影像生態(tài)系統(tǒng)。

科亞醫(yī)療：搶占先發(fā)優(yōu)勢，篩、診、治、康深度布局

盡管，去年科亞醫(yī)療的銷售收入未見明顯增長，但這或許只是冰山一角。從營收額、研發(fā)投入占比等數(shù)據(jù)上來看，可以明顯感覺到科亞醫(yī)療與其他企業(yè)打法不一。科亞醫(yī)療摒棄了從公開數(shù)據(jù)眾多的肺結節(jié)、眼底AI研發(fā)入手，而是直接深入心腦血管領域。

從其產(chǎn)品布局來看，科亞醫(yī)療設計并開發(fā)涵蓋從早期篩查、診斷、治療到愈后康復等患者護理全流程產(chǎn)品組合，并建立包含機器人研發(fā)、制造、商業(yè)化能力的人工智能醫(yī)療器械平臺。同時科亞醫(yī)療設計了一套基于深度學習的醫(yī)療器械產(chǎn)品及在研產(chǎn)品，以滿足心血管疾病患者未被滿足的臨床需求。目前，科亞醫(yī)療多款產(chǎn)品已提交NMPA注冊審核，同時仍在持續(xù)擴展深脈腦卒中智能影像分析系統(tǒng)的適應癥。

另一方面，科亞醫(yī)療在其CT-FFR深脈分數(shù)通過NMPA后率先開啟了物價準入的申請，嘗試通過醫(yī)院直接向患者提供醫(yī)療AI相關服務。

推想醫(yī)療：多樣化產(chǎn)品組合能力，率先拿下多國準入

推想醫(yī)療的核心在于開發(fā)部署全院級AI醫(yī)療產(chǎn)品，服務醫(yī)院內(nèi)多科室醫(yī)生，實現(xiàn)疾病的篩查、診斷、干預、治療、管理及研究，特別是在肺癌治療領域中。

事實上，推想已建立包含15款醫(yī)療AI產(chǎn)品的矩陣。

從其產(chǎn)品管線布局來看，從縱橫兩方面拓展自身產(chǎn)品能力，以鎖定更龐大的目標市場。

綜合來看，推想醫(yī)療的優(yōu)勢在于其多樣化的產(chǎn)品組合能力。推想醫(yī)療通過對其拳頭產(chǎn)品AI肺結節(jié)進行深入研發(fā)，搶占先發(fā)優(yōu)勢，拿下多國準入，成功實現(xiàn)商業(yè)化。并以此為出發(fā)點縱向拓展，探索AI在肝癌、乳腺癌、肺炎、結核病、腦卒中等疾病篩查中的應用價值，為企業(yè)研發(fā)和商業(yè)化工作創(chuàng)造協(xié)同效益，并使其在AI醫(yī)療器械行業(yè)享受先發(fā)優(yōu)勢。

通過先發(fā)優(yōu)勢，推想醫(yī)療無疑將占有更大的市場，并進一步以此提升其產(chǎn)品深度學習能力、產(chǎn)品性能及市場滲透率。

數(shù)坤科技：影像AI的平臺化構想

數(shù)坤科技有一套影像AI的平臺化構想——數(shù)字人體。

企業(yè)除向客戶提供針對特定治療領域的個別先進產(chǎn)品外，還提供一種或多種企業(yè)管線中獨立產(chǎn)品的“平臺化產(chǎn)品”。如若單一產(chǎn)品獲得了有較高技術難度的治療領域的推廣及驗證，就能夠有機會贏得醫(yī)生對品牌的認可及對技術能力的信任。院方將傾向于在其他領域繼續(xù)使用相關產(chǎn)品。而數(shù)坤科技圍繞人體建立起的豐富產(chǎn)品線，以及平臺化產(chǎn)品思路則為企業(yè)產(chǎn)品線上其他產(chǎn)品商業(yè)化提供了機會。這便能夠盤活現(xiàn)有客戶，并使其產(chǎn)生經(jīng)常性收入，同時通過創(chuàng)新產(chǎn)品迅速擴大客戶基礎。

目前數(shù)坤科技的產(chǎn)品管線正在逐步完善，并持續(xù)開拓海外市場。

從遞交招股書的四家企業(yè)的發(fā)展模式來看，四家企業(yè)均有海外布局。這不僅能夠分散單一風險，而且較早獲得市場準入也將為企業(yè)依靠技術和價格優(yōu)勢打下市場奠定基礎，未來必將為企業(yè)發(fā)展及營收額增長提供更多支持。

在產(chǎn)品研發(fā)上，企業(yè)仍在持續(xù)加強自己核心產(chǎn)品的競爭力，同時拓展產(chǎn)品管線，推進產(chǎn)品獲批進度，以期建立更完整的生態(tài)。另一方面，企業(yè)均已搭建起自己的閉環(huán)，圍繞企業(yè)核心能力的主軸，挖掘更多商業(yè)化場景。在商業(yè)化上，四家企業(yè)均邁開了自己的步子，在推進產(chǎn)品研發(fā)及準入基礎上，持續(xù)創(chuàng)造更為豐富的應用場景，為未來企業(yè)營收額增長開拓新的價值空間。

當目睹AI醫(yī)療影像與醫(yī)療大數(shù)據(jù)跨過一道又一道坎，從混沌期走入IPO沖刺前夜，聆聽上市、并購的旋律奏響，眼見人工智能商業(yè)化實現(xiàn)著零到一的突破，就如見到群星亮起那一刻，這足以說明AI醫(yī)療影像一路走來所取得的成績。

但未來擺在AI醫(yī)療面前的還有進入物價準入與醫(yī)保準入時代后，企業(yè)商業(yè)模式應如何變化；企業(yè)如何找到產(chǎn)出高于投入的臨界點，產(chǎn)生從量變到質(zhì)變的改變等問題。

對于目前仍處于上升期的AI產(chǎn)業(yè)而言，研發(fā)投入和產(chǎn)出比在神經(jīng)網(wǎng)絡學術界研究天花板、工業(yè)界人才轉換產(chǎn)能有限、市場教育尚處初期仍需要投入等因素影響下，數(shù)值并不好看。同時，目前產(chǎn)品多關注特定疾病風險，而未完成多疾病覆蓋，無法達成‘閉環(huán)價值’。諸多因素限制，導致目前AI尚難打破虧損“魔咒”。

但從各家企業(yè)產(chǎn)品管線的搭建，以及商業(yè)戰(zhàn)略的調(diào)整來看，從業(yè)者都找準了方向，在拓展自身產(chǎn)品覆蓋疾病范圍的同時，嘗試把賽道做寬。從院內(nèi)治療、手術規(guī)劃，再到大健康場景，探索人工智能更多的可能性。同時與企業(yè)廣泛建立合作，通過硬件和軟件結合的形式，快速拓展人工智能應用范圍。盈利的未來，或已不遠。

一位在AI領域待了超十年的從業(yè)者告訴動脈網(wǎng)：“現(xiàn)在出來的很多產(chǎn)品，在功能等方面或許還不足以在特定場景內(nèi)給使用者提供‘閉環(huán)價值’。但隨著未來產(chǎn)品的深度場景化，商業(yè)模式會逐漸清晰?！?/span>

伴隨AI醫(yī)療影像產(chǎn)品獲批進度的加快、瓶頸突破，以及企業(yè)IPO，人工智能無疑已邁入了新的時間周期。