本报（chinatimes.net.cn）记者杨燕 北京报道

近日，港股上市公司晶泰控股一纸公告引发资本市场震动——其子公司晶泰科技与海外生物制药公司DoveTree达成总规模约470亿港元的管线合作协议，创下AI+新药研发领域订单规模新纪录，也从另一方面标志着AI医疗商业化能力的突破。

受此消息推动，晶泰控股股价次日大涨12.42%，市值攀升近300亿港元。不难发现，密集的研报、政策和订单正把AI医疗赛道推向前所未有的聚光灯下。

“不到3个月，我们接待了超过10家投资机构的尽调。”北京一家AI影像企业市场部负责人告诉《华夏时报》记者，作为一名行业老兵，在其看来，2025年一级市场对于AI医疗的狂热甚至比2023年的大模型浪潮来得更猛烈。

然而，在资本狂欢的另一面，产业仍面临数据壁垒、临床验证、商业化路径等多重考验。

AI医疗究竟是短暂的“风口”，还是一场系统性变革？

市场图景：规模激增与资本热捧

在当前AI医疗的爆发式增长背后，离不开政策层面的持续赋能。

2025年7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出“推动人工智能在医疗等经济社会发展各领域加快普及、深度融合”。这一政策并非孤立存在，而是与此前的布局形成呼应——2024年政府工作报告首次提出“人工智能+”行动，2025年政府工作报告进一步强调“支持大模型在医疗等领域广泛应用”，政策连贯性为行业发展筑牢了制度基础。

地方层面的创新同样活跃。2025年6月26日，香港特区政府发表《香港数字资产发展政策宣言2.0》，提出将香港打造为数字资产领域全球创新中心，其中AI医疗与数字资产的融合应用被列为重点方向。与此同时，内地多地通过资金补助推动AI医疗落地，如河南洛阳、南阳入选国家级医疗卫生领域示范项目，分别获得5亿元、2亿元中央财政补助，用于AI辅助诊疗系统的基层渗透。

弗若斯特沙利文相关研报数据预测，中国AI医疗市场规模将从2023年的88亿元增至2033年的3157亿元，年复合增长率高达43.1%；其中AI制药、AI诊疗、AI影像三大细分领域将分别占据35%、42%、15%的市场份额。

资本的热情则进一步助推了行业升温，一级市场融资数据显示，2023年中国AI医疗融资数量虽较2021年峰值有所回落，但单笔融资规模显著提升，平均单笔融资额从2019年的0.8亿元增至2024年的3.2亿元。

“目前人工智能在各行各业正以前所未有的速度普及，预计人工智能企业将持续发力于医疗行业的市场准入、物价准入、医保准入和商业转化，人工智能应用有望在各细分领域如新药研发、医疗器械、精准医疗诊断等兑现ROI回报并完成价值重构，从而进入人工智能医疗应用的快速成长期和成熟期。”普华永道中天医疗大健康行业审计主管合伙人吴峻在近期活动中表示。

现实挑战仍在

值得注意的是，即便在ChatGPT引爆全球AI热情的2023年，医疗AI公司的上市审核标准并未松动。过往成功协助数十家企业完成首次公开招股（IPO）的吴峻对《华夏时报》记者表示，无论是境内还是境外上市，监管机构都不会因为“AI概念”给予任何审核标准的放宽。市场也不会仅仅因为“AI概念”给予估值溢价，“你的收入增长故事再动听，也得先证明销售模式商业合理性、经销商的规范性及业务收入的真实性。”

在吴峻总结的医疗AI上市需留意的“六大审核关注点”中，收入确认不规范、研发费用核算等问题尤受各方关注。例如AI辅助诊断服务的收入时点认定及对价拆分，已成为公司、专业中介团队和会计师团队深入沟通的重点环节。“也有企业把合作协议中规定无需退还的预收款部分在收到款项时一次性计入收入，而没有深入考虑后续公司是否仍然存在履约义务，这类收入会计处理在IPO审核过程中会被高度关注，并需进一步阐释与佐证。”

商业化落地的“最后一公里”问题同样突出，基层医院对AI系统的付费能力有限，而三甲医院则面临“人机协同”的磨合难题，医生对AI诊断结果的信任度不高，导致系统使用率较低。

将门创投创始合伙人杜枫指出，“AI在制药全流程及基层医疗诊断等领域潜力显著，数据隐私、伦理规范及合成数据技术都是潜在挑战。”

约印基金董事总经理游粼同样表示，“临床应用中数据的标准化、合规性及付费机制是主要障碍。AI投资需回归价值本质，去掉AI企业做的是什么，聚焦效率提升与成本优化，同时商业模式是否能够落地。”

当国内发展速度慢下来时，一些公司将目光投向海外。但即便是美国市场，医疗AI的商业化也并非坦途。美国商保为主的模式似乎更市场化，但FDA审批、CPT编码、商保谈判每一步都是高门槛。吴峻指出，对于正在考虑出海的国内公司而言，Aidoc、Paige等的足迹虽可借鉴，却难以简单复制，需要跳出过往的认知局限和路径依赖，深耕海外业务合作，协同产业链，聚焦垂直赛道，构筑技术应用生态，以开放的态度实现价值创造。

更关键的是，中美医疗体系的底层逻辑截然不同：中国医保强调普惠公平高覆盖，美国的医疗资源丰富但医保体系复杂，不同医疗网络内外限制和授权规定繁多。“这决定了海外模式无法简单移植。”吴峻坦言。

尽管行业整体发展可能存在瓶颈，但细分赛道的分化正在加剧，在影像AI、AI制药之外，手术机器人导航、耗材智能管理等“小而美”领域正悄然出现盈利案例。

过往中国互联网行业的马太效应明显，呈现“强者愈强”的聚拢之势。吴峻展望道，“即使医疗服务行业需求和业态更多样化，医疗AI的马太效应也会出现，每个细分赛道可能只有1—2家能跑出来。吴峻判断，当行业进入“剩者为王”阶段，符合中国医疗体系特性的模式——不过度依赖医保支付、真正解决临床痛点、建立可定价的服务壁垒的公司将更受资本青睐。

一个值得玩味的细节是，当被问及“目前最看好的模式”时，吴峻并未给出具体指向：“任何能自己持续挣钱的模式都是好模式，关键是你得先活到那天。”

责任编辑：姜雨晴 主编：陈岩鹏