2023医疗人工智能报告：从边缘跃入核心医疗人工智能重押“治疗”.docx

丽Gn麻网o蛋壳研究院IVBDATA.CNvVCBeotResearchM医疗人工智能报告十余年求索，I已经逐渐长成了那时IBMWaston期望的样子。它甚至跨出了诊断和治疗的范畴，生根于医疗场景中的每一个角落。不过，医疗AI领域中的落地与商业化是两个截然不同的概念，通过合作、共研形成的AI落地并不意味着这一算法能够规模应用于医院，规模应用于医院也不意味着这一算法能够成功回收过往投入的海量资金。因为这些模糊概念的存在，医疗AI的商业化形势始终透着一种朦胧感，亦难区分其中企业的实际进展。从这一现状出发，蛋壳研究院对医疗AI的整体情况进行了调研分析，希望借助数据这一工具，还原2023年最真实的医疗Al发展。目录第一章人工智能，已是医疗领域必不可少的一部分11.1 超百个AI获批三类医疗器械，AI跃出辅助诊断11.2 近百项AI赋能的管线进入临床试验，但无一行至上市阶段41.3 信息学重构进行时，基础设施建设成为最大壁垒6第二章资金流速回暖，医疗人工智能进入稳步发育期92.1 二级市场考察：AI盈利尚有距离，疫情影响增速普遍放缓92.1.1 看重研发投入，数字医疗尚未实现规模化盈利92.1.2 持续亏损，AIBiotech还需稳定营收来源122.1.3 多家企业交表，国内Al制药崛起142.2 一级市场考察：宏观遇冷，影像放缓16211深入治疗，手术相关的影像学AI撑起融资规模16U2稳步向前，多家Al企业收获亿级大单19第三章在逆势之下存活，医疗人工智能仍需高频创新2211标准制定，影像AI进入医保的可能前提22U模式创新，再寻Al盈利源动力23Ul临床再创新233.2.2医院影像数据治理25U3深入治疗领域26Ul合作政府覆盖基层医疗27U5成立医院27U以数据为核心，新技术改变AI格局28Hl影像学的生成式Al29H2重构医学科研31第四章大模型入局，医疗人工智能再遇新变量34D九大应用场景，大模型已潜入医疗34U部署与应用局限发展，大模型暂时难以规模落地36U机遇与挑战并存，大模型有望成为颠覆医疗的下一项技术37Hl大模型的发展趋势37H2大模型的发展面临的挑战38第五章三大赛道，汇聚医疗人工智能核心竞争力41数坤科技：数字人体平台2.0,扩大医疗AI赋能半径41鹰瞳科技：诊疗一体化布局更进一步，保险创新业务进展迅速43深睿医疗：手持9张Al影像三类证，迈向全场景AI45深智透医：差异化布局影像增强，有望突破医疗AI盈利难题47MANTE1A：提供高效精准的放射治疗全流程解决方案49深至科技：持续投入软硬件一体化，加速小型医学影像基层应用51医准智能：算法技术与应用场景再获突破，超声新品研发迅速53悦唯医疗：AI赋能血管介入场景，产品覆盖冠心病外科诊疗全流程55图表目录图表1历年Al产品三类证获批数量2图表2医疗AI产品不同病种三类证获批情况3图表3全球Al参与研发的进入临床阶段且处于活跃状态的管线临床阶段分布4图表4全球Al参与研发的进入临床阶段且处于活跃状态的管线分类5图表5医院管理系统传统架构与Al加持的架构的对比6图表6医疗Al企业营收数据对比（单位：万人民币）9图表7医疗Al企业净利润对比（单位：万人民币）10图表8医疗Al企业研发支出（单位：万人民币）11图表9医疗AI企业资产负债率情况12图表10各医疗Al营收利润分布（单位：亿美元）12图表11SChrGdinger管线（合作部分）14图表12英矽智能2022年及2021年营收情况（单位：千美元）15图表13晶泰科技2022年及2021年营收情况（单位：千人民币）16图表14医疗Al不同赛道融资情况17图表15Al影像各个轮次融资事件数和金额（单位：亿人民币）17图表162023统计年AI制药融资用途18图表172023年部分药企与Al企业间的合作20图表18SYNTAX评分难点24图表19SYNTAX评分标准的冠脉血管分段示意图25图表20生成式AI应用于影像增强29图表21不同类型企业参与医疗大模型开发的特点37图表22医疗AI应用层产业图谱40图表23数坤科技产品布局41图表24鹰瞳科技Al版图43图表25DeePWiSeMeiAl实现一站式影像数智化45图表26深智透医影像增强与重建解决方案47图表27MANTEIA放疗全流程解决方案49图表28深至科技小型化AI超声51图表29“所见即诊断”超声动态实时智能分析平台2.0内涵54图表30悦唯医疗重症冠心病全流程创新解决方案56ttComponent as <c<tComponentas oHpon¢nta今天，大量数智化应用己能无缝嵌入医生工作流程。此形势下，医疗Al发生技术突变的概率陡然下降，成熟产业对于成本的控制更为有力。这一状态对于医疗AI产业而言有利有弊。利在当绝大部分企业开始重视产品销售与成木控制时，缺乏成果的细分赛道开发暂时中止，医疗AI企业的亏损规模不断收窄，整个行业的前景日渐明晰。弊在各项支出的紧缩及宏观环境监管的趋严，医疗AI整体创新能力有所下滑，迫使不少投资方调低对于该产业的未来预期。多种形式下，医疗AI的三大应用场景一一影像学、信息学、生命科学一一均展现出截然不同的发展路径。2023年间，国内影像学Al的研发、销售平稳向前推进，生命科学AI行至二级市场边缘，信息学方面的Al低调融入各类系统，并借助大语言模型尝试技术内核的跨时代升级。本章中，我们将借助数据这一要素，展现当下医疗AI各重点赛道的技术发展形势，为后续章节融资潜力、商业模式及技术范式创新奠定基础。1.1超百个Al获批三类医疗器械，影像学Al成批涌入治疗环节在FDA、MDR、NMPA等主流监管执法机制下，绝大部分产品影像学AI因其数据性质满足医疗器械数据要求，均被视作医疗器械进行审批。此背景下，作为影像学AI的商业化充分不必要条件的第三类医疗器械注册证，其数量一直是衡量赛道发展形势的重要指标。近6年来，第三类医疗器械注册证年通过量一直保持高速增长，尚未出现增速放缓的迹象。截至2023年10月31日，国内已有118款智能软件获得市场准入，仅2023年前10个月，国家药监局公布的审评审批数量己至44个，超越了2022年的32个。至此，影像学Al审评审批体系趋于成熟，相关AI的注册准入步入常态化，智慧化的应用或将在数年后覆盖整个临床体系。图表1历年AI产品三类证获批数量数据来源：公开信息整理具体分析历年Al注册证分布情况。2020-2021年获批的影像学AI以辅助诊断类AI为主，内含基于深度学习的分析模块，作用于特定影像设备下的特定病种。2022年辅助诊断类AI仍是主流，但多了一定数量的放疗规划、心电分析、病理分析应用，AI应用场景进一步拓宽。2023年延续了过往的趋势，不同之处在于各类智能手术机器人规划导航类应用相继获批（总计10款），极大提升了AI获批产品的总量，医疗Al的主要场景也由“辅助诊断”变为“辅助诊断辅助治疗并行”。从公司角度看，辅助诊断类AI企业持有的三类证数量较多。拥有11张三类证的联影集团目前位列数量榜的第一（联影智能7张、联影医疗3张、联影智融1张），深睿医疗、数坤科技均有9张并列第二，推想科技、博动医学、医准智能紧随其后。相较之下，辅助治疗类AI企业持有的三类证数量普遍在13张左右，市场准入相对滞后。图表2医疗AI产品不同病种三类证获批情况MfOHMHIM肉m液透物MMIMfcWffIMBBnmiR»NtMAXJt.内WMfAtUMAR*1京6航IlfNfS关ZMMKnDRWWMRMm值.化Dfm新MXCm折OBCiAHHBaMMMBBHHBHHHBBiMXMCTMMtn园.Hl>WifttMttD16数据来源：公开信息整理从病种方面看，肺结节、肺炎、眼底等拥有公开数据集支撑的病种对应的Al最易获批，是各企业实现Al商业化的重要抓手。此外，企业们也通过海外引入或与三级医院合作，将心脏、血液、脑、骨等器官/系统纳入Al落地的新途径。超声被认为是医疗AI下一个增长点，已在注册准入上迎来突破。2023年8月，德尚韵兴甲状腺结节超声影像辅助诊断软件率先获得NMPA批准，医准智能、深至科技的AI超声解决方案也有望在后续逐步获批。此外，国内的小型化超声软硬件也在不断发展，比如深至科技着力推动基层医疗超声筛查，在小型化超声智能化方面已经有完整布局。目前，深至科技已经搭建起超过十余类、30多个病种的算法模型影像数据库，以及超声影像云中心，实现AI超声辅助诊断病种覆盖二十余病种。随着超声AI三类证破冰，超声AI的应用会进一步扩大。智能手术机器人规划导航类应用的发展与手术机器人的发展深度绑定。近两年来，骨科、腔镜、泛血管、经皮穿刺、口腔等细分领域手术机器人的获批加速了相关智能化应用的推陈出新。但鉴于2023年下半年手术机器人市场暂时降温，2024年的智能规划导航类应用的注册数量可能会有所下移。转向治疗赋能的过程中，初创公司在Al的多样性方面发挥了重要作用。以Al在放疗领域中的应用为例，过去研发相关智能技术的企业多为东软智睿、联影医疗、大医集团、医科达、瓦里安、安科锐等国内头部影像企业及世界放疗巨头，但在近两年时间内，柏视医疗、MANTElA、连心医疗、医诺智能等初创公司也陆续获得市场准入。外科手术方面也存在同样的趋势，联影智能、键嘉机器人、纳通医疗、长木谷医疗等初创公司在口腔、骨科等领域获批第三类医疗器械，深睿医疗、数坤科技、推想科技等老牌Al辅助诊断类企业也在探索开拓新产线的可能。1.2近百项Al赋能的管线进入临床试验，但无一行至上市阶段AI在制药中的应用纷繁复杂，贯穿整个制药流程，很难对比评估各AI之间的价值差异。不过，通过计量AI参与研发的药物在临床试验中的推进情况，我们能够粗略衡量AI对于生命科学行业的影响。据蛋壳研究院不完全统计，截至2023年11月，进入临床的生命科学AI管线已有16款停止研发或从官网撤下，1款药物被降低了临床试验优先级。不过，管线总量仍在以较快速度持续增加，全球处于临床阶段且保持活跃状态的AI参与研发的管线总计97项，超过一半的管线处于临床I期，超过1/3的管线处于临床II期。图表3全球AI参与研发的进入临床阶段且处于活跃状态的管线临床阶段分布（不完全统计，截止时间2023年IO月）临床I期临床Il期临床刈期临床IH期数据来源：公开信息整理这些管线有67项来自国外，占比69.07%,30项来自国内，占比30.93%。英矽智能、冰洲石科技、未知君、埃格林医药、药物牧场、锐格医药等企业均有多条管线同时进行临床试验，推动中国进入Al制药全球领先队列。自研新药是目前生命科学类Al企业研制新药的主要模式。上述管线中，8557%的管线为企业自研管线，14.43%的管线为合作研发管线，多为生命科学类Al企业协助大型药企进行研发。合作研发的管线数量虽少，却多为老牌生命科学类Al企业所持有。EXSCientia现有的两条进入临床的管线分别来自于百时美施贵宝、湃隆生物；英矽智能负责推进AuloSBioSCienCe的单克隆抗体U-007：LanternPharma手持TTCOncology>HarmonicActuateTherapeutics三家公司的管线；Schrodinger则握手StrUCIUreTherapeutics的ANPA-0073>GSBR-1290与Morphictherapeutic的Me）RF-O57。图表4全球AI参与研发的进入临床阶段且处于活跃状态的管线分类（不完全统计，截止时间2023年10月）国外管线国内管线门研祥线数据来源：公开信息整理需要注意的是，Schrodinger>BioXceITherapeutic等AI企业经手的已经上市的药物均来自收购，进入临床In期的管线也多为老药新用。换句话说，生命科学类Al公司自研且进入临床阶段的管线均处于临床1期或临床II期，尚无药物完整跑通临床试验。对于生命科学类AI而言，若想获得可观的营收、创造有力的价值，唯一的方式就是自研或协助MNC取得获批上市药物。2023年间尚无满足上述条件的药物突破临床D期，一定程度降低了市场对于生命科学类Al的估值，进而导致年内合作及投资收紧。不过，Al技术对于制药行业的价值仍需时间验证。虽无法抵达许多人预期的80%90%的研发成功率，但若能将7.9%（B1OInformaPharmaIntelligence%QLS报告数据,研究周期为2011至2020年）的平均成功率提升至10%,已能有效加速新药的产出，释放足以匹配如今投资规模的价值。1.3信息学重构进行时，基础设施建设成为最大壁垒相较于影像学和生命科学开拓的创新市场，信息学AI面临的是一个相对传统的市场，缺乏创新的弹性，因而形成了差异化的研发思路。影像学和生命科学将A1作为核心技术底座，形成独立产品或解决方案。而在信息学中，除专科CDSS以独立产品形态进行销售，绝大多数AI以支撑技术存在，置于成熟产品或解决方案中，通过优化性能、提供额外服务提高竞争力。不过，这一-属性并未干涉医疗IT企业对于信息学Al的开发热情。一方面，卫宁健康、东软集团、东华医为等头部医疗IT厂商已对医院信息管理系统的架构进行调整，使其能够更好适应智能化应用的运行，更便捷地实施智慧化的医院管理，不断降低医院日常运营中出错的可能;另一方面，数字疗法的崛起强化了AI在人机交互、量表分析、智能预警、质量控制等场景下的能力，帮助信息学Al跃入治疗领域，进一步发挥数智价值。图表5医院管理系统传统架构与AI加持的架构的对比传统企业架构Al加持的架构EA+AI智能架构BA+AI:业务智能AA÷AI:应用智能 DA÷Al:数据智能TA÷Al:技术智能EA企业架构BA:业务架构AA:应用架构DA:数据架构7A:技术架构数据来源：卫宁健康此外，大语言模型的出现为医疗IT的重构提供了新的抓手。新的自然语义处理能力支撑下，过去的智能问诊、智能电子病历生成、智能随访等涉及文本信息的环节将迎来划时代的产品体验提升，进而颠覆医生的工作流程。需要注意的是，基于LLM的应用研发仍处于探索阶段。该技术严重依赖环境，需要医院同时满足基础设施的构造与智能算法的部署。如今开源节流大环境下，愿意为其付费的医院尚未形成规模。因此，信息学Al的迭代仍需大量时间验证价值。Iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii资金流速回暖,Al医疗人工智能进入稳步发育期Iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii历经十年发展，多个医疗AI赛道己从蓝海转为红海。当前阶段下的AI企业要寻求外部资本支持，仅仅依靠未来价值已难以让人信服。因此，无论一级市场还是二级市场，AI企业必须凭借可靠的经营能力进行支撑。因此，本章着重考察现阶段各医疗AI企业商业化能力，找出影响医疗AI未来发展的各类因素，进而判断众多经营方式中，哪些行之有效，哪些仍有待打磨。2.1 二级市场考察：Al盈利尚有距离，疫情影响增速普遍放缓经历了2021年的递交招股说明书热潮后，医疗AI迎来了漫长的上市平淡期。2022年9月至2023年12月，国内仅Al制药企业英矽智能和晶泰科技递交了招股说明书，成功上市的医疗AI企业寥寥无儿，具体分布与2021年并无差异。2.1.1 看重研发投入，数字医疗尚未实现规模化盈利为分析影像学及信息学的Al企业经营现状，蛋壳研究院在全球范围内选取了鹰瞳科技、LUnkNanoxAI三家海内外具有代表性的医疗AI企业。其中，鹰瞳科技的糖尿病视网膜病变辅助诊断软件曾率先获得NMPA颁发的第三类医疗器械注册证；Lunit布局AI影像和AI病理，曾在单年内实现30倍营收增长；NanoxAI则是Nano-XImaging在2021年收购了全球AI影像头部企业ZebraMedicalVision后更名而来，是美国影像学Al中的典型代表。从营收来看，鹰瞳科技基本持平，Lunit和Nano-XImaging的营收实现了大幅增长。图表6医疗AI企业营收数据对比（单位：万人民币）数据来源：公开信息整理鹰瞳科技2022年营收为1.14亿元，小幅下滑1.32%。鹰瞳科技受限于疫情期间线下活动限制，例如其重要布局城市上海曾在2022年上半年期间因疫情原因闭门三个月，一定程度影响了全年营收。年报数据显示，公司客户数量从2021年的244个增至397个，同比增长62.7%,共完成检测量432.98万次，虽说检测量较2021年下降了12%,但检测平均收费较2021年提升了4.5%,发展势头良好。医疗Al从院内走向院外是重要趋势，鹰瞳科技在院外已经布局了保险、眼视光中心、药店、政府视力筛查项目场景。2022年公司针对眼健康管理场景的鹰瞳眼健康收入增加至4360万，同比增长74.67%,Al解决方案覆盖国内超过1200家视光中心，表明医疗Al在眼科健康管理场景中的发展前景广阔。1.unit营收2022年营收为139亿韩元（约7564万人民币），同比增长108.90%,主要原因在于LunitINSIGHT以及LunitSCOPE两大业务线营收均增加，胸部X成像AI解决方案CXR实现了6918百万韩元的营收。Nano-XImaging2022年总收入为860万美元，Al解决方案的销售额为30万美元，可以看出AI产品贡献的营收较低。从净利润情况看，医疗Al的规模化盈利能力还不理想，3家企业均处于净利润为负的状态。鹰瞳科技归母净亏损1.80亿元；LUnit净亏损391亿韩元（约213亿人民币），同比减少46.9%；Nano-XImaging归母净亏损1.13亿美元。数据来源：公开信息整理一个显著的变化是，鹰瞳科技的毛利率在2022年有明显的下降，从61%减少至41.9%,原因是公司业务线中增加了对于B端、C端硬件设备的投入。不过，鹰瞳科技2023年的中期业绩给了行业一个积极的信号。公司2023年上半年营收8250万元，同比增长120.6%；鹰瞳医疗、鹰瞳健康、鹰瞳眼健康分别同比增长137.3%、26乐307%；毛利润5136万元，同比增长132.7%,净亏损4102万元，同比收窄58.8%,毛利率62.3%,增长3.3%。在医院、患者越发刚性的眼健康管理、治疗需求下，眼科AI影像的商业价值正在成熟，加速获得医院、体检机构、健康管理中心的认可。研发支出方面，各家企业的认知开始分化。鹰瞳科技研发支出为L26亿元，同比增长95.4%,超出公司全年营收105%；Nano-XImaging研发支出为2651万美元，超出营收300%。鹰瞳科技、Nano-Ximaging对标影像学AI创业公司，鹰瞳科技偏低，Nano-XImaging偏高。图表8医疗Al企业研发支出（单位：万人民币）研发支出占营收比例数据来源：公开信息整理回顾鹰唾科技的近年，保证销售成本与研发支出的同规模变化是其快速商业化，趋近扭亏为盈的重要手段。行至上市阶段，医疗Al企业必须重点考虑盈利问题，将资金一味投入研发抢占生态高地的发展模式，已经不再适用于这个时代的Al领域。资产负债率方面，鹰瞳科技和Nan。-Xknaging均处于较低的水平。伴随行业日趋稳定，单个Al产品的研发支出测算日益精准，企业无需承担过多财务风险进行大规模债权融资，因此资产负债率低。图表9医疗AI企业资产负债率情况25.00%20.00%15.00%1000%5.00%0.00%数据来源：公开信息整理2.L2持续亏损，AIBiotech还需稳定营收来源目前全球范围内登陆二级市场的生命科学AI企业己经达到两位数，但除加拿大生命科学AI公司AbCelleraBiologies外无一盈利。AbCeIleraBiologies是一家抗体研发公司，使用其自研的AI驱动抗体发现平台通过分析天然免疫系统数据库来寻找可以开发为药物的抗体。2022年间，AbCelleraBiologies实现营业收入4.85亿美元，同比增长29%；净利润1.53亿美元,同比增长3.29%o图表10各医疗AI营收利润分布（单位：亿美元）企业2022年营收2021年营收2022年净利润AbCeIIeraBiologies4.853.751.59AbsciCorp0.060.05-1.05Exscientia0.270.27-1.45Icosavax0.010.08-0.92Phenomex0.790.85-0.98Recurison0.400.10-2.40RelayTherapeutics0.010.03-2.91Schrodinger1.811.38-1.49英矽智能0.300.05-2.22晶泰科技0.200.09-0.77数据来源：智药局、蛋壳研究院支撑该公司2022年营收利润双增长的主要因素为“版税”，即与合作伙伴礼来销售的Bebtelovimab分成，贡献收入4.43亿美元,同比增长35%oBebtelovimab是AbCellera为礼来开发的第二款新冠中和抗体，曾于2022年2月获得FDA的紧急使用授权（ElJA）,同月礼来与美国政府签订了总金额达7.2亿美元的Bebtelovimab订单。不过，AbCeDeraBiologies的优异表现未能助其止住市值的骤降，失去Bebtelovimab这一重要的吸金法宝，AbCelera四季度的收入仅仅为2150万美元，占2022年总收入的4%。如今，除了Schrddinger,其余上市企业的当前市值已远低于上市市值，不少企业已经从独角兽'的队列中离去。Schrodinger稳定的市值与其同大药企的高效合作有一定关系。2020年11月，Schrodinger与BMS达成合作协议，筛选5个候选药物，协议金额最高可达27亿美金；2021年8月，再鼎医药licenseinSchrodinger技术平台，合作金额为3.38亿美金；2022年10月，礼来与Schrodinger达成协议，筛选一款候选药物，协议金额最高可达4.3亿美金。2022年12月，武田以首付款40亿美元，总金额60亿美元的价格从NmbusTherapeutics手中买下了活动性银屑病关节炎治疗药物NDI-034858（现更名为TAK-279）进一步肯定了Schrodinger的价值。NDH）34858是一款TYK2抑制剂，由NimbusTherapeutics与Schrodinger合作开发，目前武田已将其推至临床In期，距离上市只有一步之遥。此外，Schrodinger丰富的管线布局及多元的商业模式亦为其有效分担了风险，使其能够在行业估值整体下行之际维持市值的稳定。图表11Schrodinger管线（合作部分）COLLABORATORINDICATIONR agiosAjaxl*tA NfUnimbusSANOFISSTOUcIyRgUndisclosedUndisclosedTIBSOvo-rOHIFATOncologyOncoiogyAnbfungalOncologyFibrosisCl IndicationsSolid TumorsUndisclosedMotabolic Diasa*I mmur>-oncologyImrTHjnooncologyUndisclosed TargetsCNSAutoimmune DiseaseOncologyTypo 2 Diabctos/ ObesityOncologyUndisclosedPulmonary Arterial HypertensionAutoimmune and Inflammatory OseasesAutoimmune Disease and CancerInfUmmAtory Bowel Diseasestdk>pathic Pulmonary Fikxosis数据来源:Schrodinger官方网站不过，自研药物的AIBiotech在追逐高回报的同时亦需要承担较大的失败风险。当投资方开始口渐谨慎，不少企业已经开始AICRO业务，尽可能地规避下行时期的高风险。多家企业交表，国内Al制药崛起初创企业方面，数坤科技、科亚医疗、推想科技曾于2021年递交了招股书说明书，英矽智能、晶泰科技则于2023递交招股说明书。从他们的招股数据中，我们能够一窥AI行业最前沿的势态。2023年，数坤科技再度启动1P0,其上市辅导备案登记已经获北京证监局受理。数坤科技选择了平台化发展的策略，致力于构建数字人体，是全球唯一一家在心、脑、胸、腹、肌骨关键领域同时拥有NMPA三类证的医疗Al高科技企业，无论是产品数量还是获证数量都领先于行业。公司数字人体平台2.0已覆盖了40余种Al产品，涵盖了CT、MR、DR、US、DSA,铝靶等多个模态，同时也全面覆盖了疾病筛查诊疗的各个环节，实现了疾病全流程的高精度导航协同和精准诊疗。旗下数字医生产品已经在全国超3000家医疗健康机构高粘性日常使用，包括超90%的百强医院及80%的目标公立三甲医院，市场覆盖率行业第一。在覆盖了大量赛道，形成平台级的完整解决方案之后，数坤科技将迎来营收与市场占有率的双重提升，这是数坤科技重启IPO的底气所在。AI制药板块，英矽智能在2023年6月，晶泰科技在2023年11月递交招股说明书。商业模式是当前影响AI制药企业营收表现的关键要素。AI制药行业的主流商业模式包括以提供软件平台服务为主的SaaS供应商，以Schrodinger为代表；主要开发内部研发管线的AIBiotech,以Relay为代表;提供外包服务的AlCRO公司,以EXSCientia为代表。英矽智能选择了复合型'商业模式。英矽智能不仅开发自研管线，还对外提供软件平台服务，同时为BigPharma、CRO.B:OteCh等在内的多类药物研发公司提供项目合作开发业务。目前，英矽智能开发出覆盖特发性肺纤维化、肿瘤、免疫学的超30个在研管线，为全球TOP20制药企业中的10家提供Al药研服务，并与复星、赛诺菲等大型制药企业建立战略合作。基于此，英矽智能营收表现亮眼,2021年至2022年间，公司营收从47L3万美元增至3014.7亿美元，增幅达539.6%o但公司年内亏损也从2021年的1.31亿美元，增加至2.22亿美元，研发支出从3848.9万元美元增加到7817.5万美元。管线进展上，英矽智能核心产品1SM001-055己经启动Ila期临床试验，主要用于通过抑制TNlK治疗特发性肺纤维化相关适应症。图表12英矽智能2022年及2021年营收情况（单位：千美元）营业收入的物研发服务收入软件解决方案服务收入年内亏揭前五大客户研发支出2022年301472864814992218282732万美元营收78175（占比95%）（占比5%）占比90.6%2021年471336871026130505250.6万美元营收38489（占比78.2%）（占比21.8%）占比53.1%数据来源：公开信息整理与英矽智能的商业模式不同，晶泰科技在定位上更符合AICRO模式。晶泰科技开创了结合量子物理、AI和机器人技术的创新研发平台，融合医药企业与医械企业的服务模式建起三大业务，分别为药物发现解决方案、固态研发服务、自动化研发实验室，自研药物或为客户提供多元CRO服务。招股说明书显示，晶泰科技服务过的客户超过200家,2020年、2021年、2022年和2023年1-6月的营收分别为3563.6万元、6279.9万元、13335.3万元、7996.7万元，呈逐年上升趋势，同期经营亏损分别为12632.1万元、29943.2万元、52531.4万元、24695.7万元，与营收同向增长。图表13晶泰科技2022年及2021年营收情况（单位：千人民币）营业收入药物发现解决方案收入智能自动化解决方案收入年内亏梭前五大客户研发支出2022年13335387666456875253146610万人民币营收358952（占比65.7%）（占比34.3%）客户留存率67.5%2021年6279939346234532994323880万人民币营收212603（占比62.7%）（占比37.3%）客户留存率51.4%数据来源：公开信息整理目前，晶泰科技已借自研或合作研发的方式建起10条管线，XBDTO1、XBB-202、XBD-207已通过IND,即将步入临床试验环节。在AlCRO角色之外，晶泰科技也在布局对初创企业的孵化投资，包括希格生科、剂泰医药、默达生物等，加强业务互补。2.2一级市场考察：宏观遇冷，影像放缓回顾过去几年，Al影像是医疗AI板块率先获得资本瞩目的板块，在几年间迅速累积了数百亿资金，驱动多个AI影像产品进入商业化落地阶段，多家AI影像企业迈入二级市场。到2023年，流向AI影像板块的资金仍然充沛，但偏好辅助治疗而非辅助诊断。AI制药作为2022年的热门板块，在2023年正面临商业前景不明朗的瓶颈问题，融资热度有显著下降。另一方面，作为底层技术，AI在完成技术验证后，其医疗应用场景正不断多元化。2023年间，不少投资人落足于眼科、口腔、中医问诊、健康管理等领域内，寻找Al新的价值点。Ul深入治疗，手术相关的影像学AI撑起融资规模根据蛋壳研究院统计,2022年8月31日2023年10月31日期间（后称为。2023统计年"），医疗Al板块一共完成了170笔融资，融资总额16L24亿元人民币。2023统计年的融资事件数较2022年同期的127件和2021年同期的112件发生了较大规模的增长，分析其原因，辅助诊断AI向辅助治疗AI的转型及基于影像的手术导航、手术规划类AI的崛起，共同拉高了AI影像与AI信息化企业融资规模。图表14医疗AI不同赛道融资情况数据来源：公开信息整理Al影像融资当前更偏向商业落地。即便是在早期A轮融资阶段，产品申报注册和商业化情况也已经是资本投资的重要考量因素。譬如，医智影完成了A轮融资，产品。放射治疗轮廓勾画软件RT-MincT已获得NMPA三类医疗器械注册认证及FDA入市许可；慧维智能处于A轮融资阶段，公司的二类证产品已经在多家医院应用。图表15Al影像各个轮次融资事件数和金额（单位：亿人民币）数据来源：公开信息整理AI制药板块融资首次降温。2023统计年的融资事件数仅有32笔，与2021年同期的43笔和2022年同期的47笔,有了一定下降。且2023统计年Al制药板块的融资以A轮以下的项目为主。核心原因在于Al制药距离商业化还有一段距离，行业缺乏典型的成功案例，再加上2022年明星产品DSP-1181的失败让行业遇冷。根据统计，融资用途中，仅有完成C轮融资的药物牧场和完成B+轮融资的红云生物将资金用于推进药物临床试验，其余融资均是处于较早期阶段，用于搭建技术平台和推进药物临床前研究。图表162023统计年AI制药融资用途数据来源：公开信息整理另一边，海外GenesisTherapeutics却完成了2亿美元的超额认购B轮融资，这是2023年AI制药领域最大一笔融资；2023年7月，英伟达也宣布向Recursion投资5000万美元。这说明Al始终是生物医药研发效率取得变革的关键因素，随着算法模型、数据分析方法得到针对性的优化，以及随着大模型发展日新月异，Al在制药板块将保持向上发展。信息化板块的融资事件在2023统计年出现了小幅度的增加，共有42笔融资事件。大多数传统的信息化企业已经发展到后期阶段，行业整体变化不大，较大的亮点在于数字疗法企业，2023统计年中，数字疗法占据了AI信息化融资事件25%的比例。生成式AI在信息化板块也有了初步的探索性应用，Glowe阁楼完成A+轮融资，用AlGC赋能心理咨询，万木健康完成战略融资，将加速构建单病种及医生个人知识数据库，通过AlGe重构医患交互场景下的内容创作流并实践探索垂直领域大语言模型应用。稳步向前，多家AI企业收获亿级大单尽管一级市场的AI企业没有公布营收规模，但据蛋壳研究院统计，深睿医疗、医准智能、数坤科技、推想医疗、深智透医等AI企业均已实现亿级营收，部分企业有望在2024年实现扭亏为盈。以深智透医为例，该企业Al产品已在中国、美国、欧洲等各个市场加速推进战略，全球超过500家医疗机构及影像中心完成部署，全球订单总量近亿元。最近，这家AI医学影像增强领域的头部企业宣布中国区域启动新品牌深智透医'，并在CCR中国放射学大会及RSNA北美放射学大会上，展示了基于其AI平台的医疗影像产业智能化升级。医准智能则强调三级医院与基层医疗多场景并行。通过与多省市政府之间的合作，医准智能已借助智在全能影像智能化全面解决方案、粉红关AI乳腺癌智能筛诊疗一体化解决方案、所见即诊断超声动态实时智能分析平台的三大解决方案规模化落地，实现可观营收。生命科学类AI的表现情况与影像AI类似，也在营收方面节节攀升。2021年与2022年间，MNC开始陆续认可生命科学类AI的未来价值，大规模网罗具备AI潜力的生物科技初创公司。许多大药企手持多家Al企业的合作，将自有的管线分而治之，多角度引入AI赋能。这两年内，每一年都有近50项合作达成，近100亿美元的总价值合同规模完成签署。引入AI,成为当时制药界的风向标。相较前两年，2023年合作数量相较前两年略微减少，预付款与合同总价值也有所降低。10个月间，全球范围内已发生艾伯维与AnmaBiOIeCh总价值5.82亿美元的合作；赛诺菲与百图生科超10亿美元的合作；德国默克集团宣布与BenevolentAI和Exscientia12.68亿美元的合作；诺和诺德与ValoHealth27亿美元的合作，证实MNC仍然看重生命科学AI的未来发现前景。图表172023年部分药企与AI企业间的合作药企合作方目的可能涉及金儆|辉瑞Tempus推动肿瘤疗法开发/智化科技以Al大数据合成路线设计辅助系