你或許沒有意識到，就像當年的“互聯網+”一樣，AI正在變成賦能要素，正從“陽春白雪”的黑科技變成能普惠千行百業的“基礎能源”。其中，醫療更是AI落地的熱門行業。

原因也不難理解，自工業革命開始，人類經歷每一次重大的變革，無非是希望通過更先進的科技手段，不斷提升生產效率，增加生產力性價比。具體到醫療行業，國內醫療資源緊張且分布失衡，注定了AI進醫院是必然趨勢。

過去，醫療AI之所以商業化難，核心在于產品解決的痛點還不夠。眼下，隨著技術的不斷發展，拐點時刻已經到來。隨著越來越多的企業奔向資本市場，也為我們提供了一個極佳的觀察窗口。

10月26日，醫療AI領軍企業鷹瞳科技宣布正式公開招股，招股期為10月26日-29日，并預計將在11月5日在港交所主板掛牌上市。這意味著，鷹瞳科技將成為“醫療AI第一股”。

根據招股書，我們可以看到鷹瞳科技的增長之快。2021年上半年，公司營收達4947.7萬元，已經超過去年全年；隨著規模效應的顯現，公司盈利能力也隨之增長，毛利率較2019年提升近13個百分點。

更重要的是，可以看到醫療AI的商業模式之美：類似于電信運營商，依靠服務頻次收費，現金流永續；而因為商業可延展度極高，更帶來了無限可能。典型如鷹瞳科技，不僅在輔助診斷領域越拓越寬，更是將觸角伸向預防領域，進一步提高天花板，打開了未來的想象空間。

醫療AI，是時候關注起來了。

/ 01 /

醫療AI第一股有何特殊之處？

經歷移動互聯網時代的洗禮之后，投資人對“商業模式”、“賽道”愈發關注。好賽道，投資人往往高看一眼。醫療領域也不例外，手術機器人、腫瘤早篩領域如此，醫療AI更是這樣。

為什么說醫療AI是一個好賽道呢？一方面在于政策的大力支持。

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。IDC 統計數據顯示，預計到2025年，全球人工智能應用市場總值將達1270億美元，其中醫療行業將占總規模的1/3。

另一方面則在于頭部玩家的商業模式已經跑通。以鷹瞳科技為例，其商業模式核心是近幾年興起的S2B2C模式。

所謂S2B2C模式，S即是供應平臺，B指渠道商，C為顧客。簡單來說，就是S賦能B，共同服務C。這種場景下，具有最大話語權的是S。因為B是高度依賴S的，因此S的價值體現在每一次服務中。相應的，S的商業價值也會最大。

鷹瞳科技所處的位置就是其中的“S”。雖然從表面看，作為醫療AI服務提供商，鷹瞳科技核心業務是銷售醫療器械軟件。但實際上，銷售軟件乃至硬件，只是鷹瞳科技開展業務的第一步，后續的每一次AI服務，都能為其帶來直接收入。

根據招股書，鷹瞳科技會根據檢測服務次數收費。例如，Airdoc-AIFUNDUS (1.0)產品單次收費40—70元，健康風險評估方案單次收費30—60元。

這樣的商業模式就像移動運營商一樣，隨著服務次數的增多，收入會持續增長，并且疊加規模效應，盈利能力也會持續提升。

這已經在鷹瞳科技身上得到了驗證。可以看到，隨著產品以及服務收入持續增長，2019年、2020年，公司收入分別為3041.5萬元、4767.2萬元；到了今年上半年，公司收入達4947.7萬元，已經超過去年全年。

并且，公司的毛利率也持續增長。2019年—2021年上半年，公司毛利率分別為52.94%、61.00%、64.1%。

不難預見，隨著醫療AI使用滲透率和頻次的提升，其收入和利潤將繼續呈現快速增長態勢。

/ 02 /

商業化拐點的關鍵所在

你可能會有疑惑，為什么商業模式如此性感，但此前醫療AI公司卻受到不少質疑，很多玩家至今連商業模式都沒能走通呢？

要回答這個問題，還要回到S2B2C模式身上。這一模式成立的前提條件，是加上S之后，要比B直接服務C 的價值要大得多。只有這樣，S才會成為B不能繞開，也不愿意繞開的合作伙伴。

過去之所以醫療AI商業化難，核心在于產品解決的痛點還不夠。眼下，隨著產品在持續迭代后愈加成熟，這一問題已經逐漸得到解決。

典型如鷹瞳科技的Airdoc-AIFUNDUS(1.0)。這款產品只需簡單拍攝眼底照片，然后經過系統分析，就能迅速給出是否存在糖尿病視網膜病變診斷結果，并且準確率媲美醫學專家。

這無疑能夠解決醫院有限的人手與日益增長的醫療需求之間的矛盾。從總量上看，我國每年醫學影像超30%的增長量，遠遠大于每年4%的放射科醫生增長數量。

實際上，鷹瞳科技不僅解決了效率提升的問題，更解決了醫生難以解決的問題。例如，鷹瞳科技的算法模型可以從視網膜上識別出醫生無法識別的糖前病變，這意味著可以在更早的階段識別疾病，這對患者的價值可想而知。

從更高的維度來說，鷹瞳科技的廣泛應用，能夠更好地解決醫療資源分配不均這一世紀難題。眾所周知，小城市和邊遠地區影像學診斷人才資源更為緊缺，不少患者往往要到幾十甚至百公里外的大城市才能完成檢查。

而隨著醫療AI的應用，邊遠地區也能輕松享受到專家級服務。2021年7月，鷹瞳科技賦能首個上海醫療援疆云診室，項目啟動一個月后，便服務了新疆巴楚縣超3000人次。

也正因此，通過快速審批，2020年8月鷹瞳科技率先拿到國內“三類證”，為其Airdoc-AIFUNDUS(1.0)產品打開了在醫院的商業化之門。

/ 03 /

為什么是鷹瞳科技？

人工智能這個大風口吸引了不少玩家的加入，它們基本可以劃分為兩類：IT巨頭與以鷹瞳科技為代表的創業公司。由于IT巨頭掌握了大量C端數據和資金優勢，市場上不少人認為，前者會比后者更有優勢。

那么，為什么鷹瞳科技還能率先突圍呢？核心在于，在醫療AI賽道上，決定身位的不僅僅是上半場的技術積淀，公司對細分產業、臨床需求的理解同樣重要。

具體來看。一方面，對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。

鷹瞳科技憑借率先進入市場的優勢，與頂級醫院和機構建立了密切的聯系?？梢钥吹?，像中山眼科中心、北京同仁醫院、解放軍總醫院第一醫學中心等全國最頂尖的眼科醫院及相關帶頭人，都是鷹瞳科技的深度合作伙伴。

這不僅為公司高質量數據的獲取帶來了優勢，更為后續算法的開發帶來幫助。當前，鷹瞳科技積累的370萬張真實世界用戶視網膜影像數據，都得到了全球數百位專家的交叉標注，使得公司能夠進入更深入的算法研究。

鷹瞳科技在算法技術層面積累的優勢，已直接體現在產品層面，其產品性能和可及性表現均十分優異。

先來看產品性能，Airdoc-AIFUNDUS(1.0)在臨床試驗中能夠達到91.75%的靈敏度及93.1%的特異性。靈敏度是指患者被檢測到的幾率，特異性則是指健康患者被排除的幾率。從目前來看，這兩大數據在全球同類產品中均排名第一。

再來看產品可及性，即產品的使用范圍。由于鷹瞳科技數據在性別、年齡、地理區域及其他人口特征方面各不相同，覆蓋了大部分中國人口，不僅適用于全部國內人群用戶，海外用戶也同樣適用。目前，鷹瞳科技在全球十余個國家地區均有業務布局。

另一方面，除了擁有強有力的技術打底外，“AI+”的本質并非顛覆，而是要融合進化。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。

核心在于，影響醫學AI滲透的因素有很多，算法技術水平外，硬件設備的拍攝精度、標注醫師水平、醫師使用習慣、操作經驗等等，都會影響最終呈現的臨床結果。簡單來說，AI公司不能閉門造車。

在這方面，鷹瞳科技做得很好。比如其產品是唯一具備自動化圖片質量控制模塊的，該功能解決了傳統質量控制依賴于操作者經驗的問題，不僅提高了診斷質量，更降低了推廣的難度。

再比如，其軟件還具有與醫院現有硬件產品的兼容度高的特點，可與廣泛的眼底相機品牌及型號兼容，最大程度上降低了入院的難度。

正是得益于上述幾大優勢，鷹瞳科技在產品推出的速度方面占據優勢，并且商業化進展順利，在細分領域保持領先身位。

/ 04 /

一切圍繞健康，鷹瞳科技迎來新周期

瞄準最具想象力的醫療健康領域，并以AI為錨的鷹瞳科技正迎來新一輪發展周期。

對鷹瞳科技來說，處在一個不斷爆發的市場上，科技投入建立的先發優勢，將為其現有業務的持續增長提供最大保障。而商業模式的高度延展性，正在讓其內在邏輯發生變化，進一步打開其天花板。

什么是商業可延展度？你可以簡單理解為，醫療AI應用領域的拓展度。

首先，不同場景的AI底層技術相通。例如，鷹瞳科技海量數據的備注，不只是針對單個疾病，而是多個疾病。這也意味著，同一批數據可以拓展不同的適應癥算法研發。

其次，醫療領域的應用場景相同，憑借已經建立的醫院、醫生和體檢機構網絡，無疑能夠保障新適應癥產品的商業化前景。

也正因此，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”。

這已經在鷹瞳科技身上率先得到驗證。目前，其產品管線多達20余條。在最核心的Airdoc-AIFUNDUS領域，除1.0版本已經落地外，功能不同的2.0版本和3.0版本均在研發當中。

另外，鷹瞳科技還開展了青光眼檢測、白內障檢測等多個產品管線。其中，青光眼檢測已經獲批，進入商業化階段；白內障檢測產品也完成臨床試驗，于今年4月份遞交了注冊申請。

更具有想象空間的，則是其健康風險評估解決方案。目前，基于其廣泛的數據基礎以及強大的研發實力，鷹瞳科技使用視網膜影像分析預測多種風險因素，實現心血管系統、腦血管系統、神經系統、代謝系統等55種健康風險指標的檢測。

這也意味著，鷹瞳科技將從輔助診斷領域，邁向“預防”領域，類似于從腫瘤診斷向前一步至腫瘤早篩。這將使其醫療AI技術的受眾規模，呈指數級增長。

這將進一步打開鷹瞳科技的未來想象空間。根據弗若斯特沙利文數據，人工智能視網膜醫學影像市場2020年至2030年的年復合增長率超80%，2030年市場將達340億元，占整個醫學影像市場的1/3以上。

整體而言，一切圍繞健康，沿著一個細分產品做深做透，然后建立“生態”。隨著市場的爆發，疊加生態的形成，也將徹底改變鷹瞳科技增長曲線，由線性增長切換到指數型增長。

生意有兩面，一面看當下，一面重未來。方向對了，這事自然就成了。