正如世上本沒有路，世上也本沒有AI“四小龍”。
AI“四小龍”——以算法立家的商湯、曠視、依圖、云從自帶光環(huán)而生，承載了人們對計算機視覺的無限期望。
四家如何成為“四小龍”并無明確的標準。不過，它們身上都有點類似：
第一、創(chuàng)始人是學術明星，或師出名門；
第二、融資金額夠大，估值夠高；
第三、產品的橫向版圖和落地能力。根據IDC的數據，從2017年到2019年上半年，它們占據了國內計算機視覺應用市場份額的60%，分列前四名。
這也是“AI四小龍”由來的重要依據。
在醫(yī)學影像AI的發(fā)展史上，也有兩個比較特殊的節(jié)點——2018、2020年。
中國醫(yī)學影像AI產學研用創(chuàng)新聯盟理事長、上海長征醫(yī)院影像科主任劉士遠表示：“醫(yī)學影像AI初創(chuàng)企業(yè)在2018年達到頂峰，數量開始減少?！痹谶@一年里，醫(yī)學影像AI企業(yè)不再大談融資金額，“講故事”的人也在變少。
2020年，十多家企業(yè)率先跑出來，拿到了國家頒給的“三類證”證書，至此名正言順，認真做市場。
如今，AI創(chuàng)業(yè)大勢塵埃落地，“二八定律”逐漸形成，CV頭部玩家相繼進入產業(yè)化的攻堅階段。在這其中，醫(yī)學影像絕對是最有爭議，也是承載外界期待最大的一個賽道。
今天，基于AI四小龍的一些標準和界定，我們試著談談一個面向未來3-5年的話題——誰有可能成為醫(yī)學影像AI領域的“四小龍”？
參考一：學術背景決定發(fā)展下限
創(chuàng)業(yè)門檻變得越來越高，尤其是在人工智能行業(yè)。AI四小龍的創(chuàng)始人，無一不是計算機視覺領域的頂級KOL。
商湯的創(chuàng)始人湯曉鷗教授，被譽為當前全球人臉識別技術的“開拓者”和“探路者”，是ICCV/CVPR等計算機視覺頂會的主席。
曠視的三位創(chuàng)始人唐文斌、印奇以及楊沐，都是出自清華姚班的高材生。首席科學家孫劍博士，是CVPR兩屆最佳論文得主，全球最具影響力的計算機視覺科學家之一。
依圖的創(chuàng)始人朱瓏，曾分別跟隨過兩位人工智能界的泰斗：在UCLA讀博期間，師從霍金的得意門生Alan Yuille教授；Facebook任職期間，曾在圖靈獎得主、深度學習三駕馬車之一Yann Lecun門下做研究。
云從的創(chuàng)始人兼CEO周曦，在美國伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校（UIUC）讀博期間，師從計算機視覺之父——黃煦濤教授。
AI的投入和真正意義上的商業(yè)變現，都需要仰仗“資本的力量”，而初期的學術實力絕對是引來資本的最大考量因素。
如果把這個標準放在醫(yī)學影像AI領域，有哪些企業(yè)可以入選？
首先，就是聯影智能。
聯影智能的聯席CEO沈定剛教授，可以說是現階段醫(yī)學影像AI領域的學術“天花板”。
他是醫(yī)學影像AI頂會MICCAI 2019的大會主席，2021年的H指數高達110，在全球排名前1000的計算機科學和電子領域學者中排名第145名。
同時，他還是上?？萍即髮W生物醫(yī)學工程學院的創(chuàng)始院長。
另一位聯席CEO周翔博士，則是原西門子計算機輔助檢測和診斷事業(yè)部全球負責人。這樣的“學術與產業(yè)雙雄”的配置，在醫(yī)學影像AI領域不多見。
再比如，深睿醫(yī)療聯合創(chuàng)始人、首席科學家俞益洲教授，他是IEEE Fellow及ACM杰出科學家、原UIUC終身教授，已在頂級國際會議和期刊發(fā)表學術論文一百余篇。董事長雷鳴是百度七劍客之一，首席執(zhí)行官喬昕歷任西門子醫(yī)療東北亞CT事業(yè)部總經理。
匯醫(yī)慧影的創(chuàng)始人團隊中，CEO柴象飛是斯坦福大學博士后、荷蘭阿姆斯特丹大學醫(yī)學物理學博士。首席科學家邢磊教授是斯坦福大學終身教授，斯坦福醫(yī)學院醫(yī)學物理系主任，是ACS、AAPM、RSNA以及WMIC的院士。
再比如，騰訊天衍實驗室主任鄭冶楓博士，是AIMBE Fellow和 IEEE 醫(yī)學影像雜志副編；
商湯科技副總裁、醫(yī)療負責人張少霆，師從醫(yī)學影像頂尖學者、CVPR/MICCAI大會主席 Dimitris Metaxas；
柏視醫(yī)療創(chuàng)始人兼總裁陸遙教授，為中科院和美國Syracuse大學雙博士、中山大學計算醫(yī)學成像實驗室主任。CEO沈爍，為普渡大學數學系博士；
科亞醫(yī)療的CEO宋麟是美國愛荷華大學博士，曾擔任美國Heart Flow資深科學家和GE全球研發(fā)中心（紐約）科學家。
頂級學者的加入，為醫(yī)學影像AI企業(yè)增添了“講好故事”的能力，在技術為王的時代，學術背景決定了能吸引多少人才、組建隊伍，決定了一家企業(yè)的發(fā)展下限。
三類證與“醫(yī)學影像AI四小龍”是一個什么樣的關系？
在雷鋒網看來，這是一個必要不充分條件。也就是說，有三類證不能決定一家醫(yī)學影像AI企業(yè)能否成為“四小龍”。而作為“四小龍”，一定得有一證傍身，這是企業(yè)確立先發(fā)優(yōu)勢的硬標準。
醫(yī)療器械有著嚴格的分級管理制度。其中，三類醫(yī)療器械證的管理更為嚴格，含金量也更高，對于醫(yī)療AI企業(yè)的后續(xù)商業(yè)化發(fā)展起了決定性作用。
在集中批證之前的兩年時間里，低谷、停滯、等待，一時成為行業(yè)群像。產、學、研等各方角色，均在不同的場合里呼吁加快審批進度。即便如此，監(jiān)管機構依然“不為所動”，嚴格一步步走來。
正因如此，規(guī)范、嚴謹是醫(yī)療器械三類證的代名詞。如果要為醫(yī)學影像AI“四小龍”設立一個門檻，三類證絕對是最重要的一個。
從這個條件出發(fā)，我們也可以大浪淘沙，將入選的范圍進一步縮小。
以“批證大年”的2020年以及2021年上半年為例，我們按照時間線篩選出了十一家企業(yè)：科亞醫(yī)療、樂普醫(yī)療、安德醫(yī)智、Airdoc、硅基智能、數坤科技、推想科技、聯影智能、深睿醫(yī)療、依圖醫(yī)療、匯醫(yī)慧影。
從適用場景來看，面向更高頻檢測需求的產品未來想象空間更大。這些企業(yè)的獲批產品中，涉及病種包括糖尿病視網膜病變、心腦血管疾病、肺癌、骨折等，這些都屬于高頻的檢查檢測需求，未來將有廣闊的市場空間。
因此，我們將更多圍繞這些面向放射科和臨床科室、定位為“影像輔助診斷”的持證上崗企業(yè)進行分析
參考三：吸金能力
AI四小龍的強，很大一方面強在融資能力。
從賬面數字來看，商湯科技完成了9輪融資，已披露的融資總金額接近30億美元；曠視科技融資總額約為13.5億美元；云從約為35億人民幣，依圖超過4億美元。
在《2020胡潤全球獨角獸榜》上，這四家的估值分別為500億元、300億元、200億元和140億元。因此，想成為四小龍，得是個百億級別的公司。
在醫(yī)學影像AI領域，也有這么幾部“融資機器”。
第一個要說的，就是頂著“醫(yī)學影像AI三類證首證”頭銜的科亞醫(yī)療。
2020年，科亞醫(yī)療完成了5輪融資，融資金額約8.5億元。截至3月16日遞表港交所，公司已經完成了8輪融資，在最后的D輪融資中，公司的估值已經達到約10億美元，折合港幣約80億，是這個行業(yè)妥妥的“吸金之王”。
2020年，也是屬于數坤科技的一年。
2020年6月和8月，數坤科技分別融資2億元人民幣。到了年底，數坤科技更是完成新一輪5.9億元人民幣融資，刷新了醫(yī)學影像AI領域的融資記錄，一年下來總融資額接近10億元。
根據動脈網數據顯示，2020年AI醫(yī)療總計47筆融資，涉及金額約84.8億元，同比增長118.0%。
上述兩家醫(yī)學影像AI企業(yè)，占到了全年醫(yī)療AI企業(yè)融資金額的22%。這樣的數據，放在現在的AI四小龍身上也過猶不及。
除了這兩家，其余的頭部醫(yī)學影像AI公司也陸續(xù)完成新的“輸血”。但是，醫(yī)學影像AI企業(yè)在2018年以后的時間里，對融資的具體金額一直有些“諱莫如深”。
上個月，深睿醫(yī)療宣布完成C3輪融資，成立以來累計獲得六輪融資，有四次單筆融資額過億。再往前的2020年11月，匯醫(yī)慧影完成C2輪融資，融資額達數億元，成立以來累計獲得7輪融資。
推想科技在2018年獲得3億元的B輪融資，而在同年的C輪和2020年的D輪融資中均未披露金額，累計進行6輪融資。
拿到“眼科AI三類證”的Airdoc 的融資數額一直未對外披露，累計進行7輪融資，最近的3輪均為股權融資。2018年成立的安德醫(yī)智，共進行了3輪融資，金額均為未露。此外，硅基智能和聯影智能也均未對外披露過融資信息。
另外，值得注意的是，越來越多的產業(yè)基金也陸續(xù)進場。
產業(yè)基金相比VC的一大特點，就是更側重以自身行業(yè)優(yōu)勢對創(chuàng)業(yè)公司的資源導入以及看重公司所在行業(yè)中的差異化優(yōu)勢和能力，這也是醫(yī)學影像AI產業(yè)化程度加深的一個必然趨勢。
綜上，從融資輪次和已披露金額來看，科亞醫(yī)療顯然更多；從單筆融資金額來看，數坤的“爆發(fā)力”更強。
產業(yè)基金的入場，也讓被投企業(yè)具備了更多的商業(yè)化底氣和渠道能力。
參考四：產品的“拓荒”和“回血”能力
從公司的核心業(yè)務角度來看，AI四小龍的道路雖有重疊，但不盡相同。雷鋒網此前的文章——《AI四小龍之間沒有戰(zhàn)爭》中，就清晰地勾勒了出來：
在行業(yè)大部分玩家往“前”走，做邊緣、硬件的背景下，商湯集中兵力大舉向“后”，聚焦云端，做城市級視覺中樞平臺；
與商湯不同，曠視卻奮力向前，從后端到前端全面覆蓋，走軟硬一體化之路；
依圖是第一個跳出人臉識別，把醫(yī)學影像分析作為等同于人臉識別戰(zhàn)略地位的獨角獸；
云從則是唯一切入金融核心業(yè)務流程的CV公司。
AI四小龍，是以AI算法切入橫向場景，而醫(yī)學影像AI企業(yè)的思路需要以縱向場景的需求出發(fā)準備數據、打磨AI算法。
因此，我們在比較醫(yī)學影像AI企業(yè)時，更多是從各科室或病種的先發(fā)優(yōu)勢進行考量。
例如，科亞和數坤在心血管領域扎根最深；樂普醫(yī)療基于心電拿了三張三類證；推想和深睿也都拿到肺部AI的三類證；安德醫(yī)智專注在腦部疾?。宦撚爸悄芎蛥R醫(yī)慧影是在骨折場景中，依圖醫(yī)療是骨齡檢測；Airdoc和硅基智能則是在眼科。
可以看到，在現有的疾病檢查場景中，幾乎都會有兩家左右的企業(yè)取得先發(fā)優(yōu)勢。
拿到三類證之后，就意味著有更多商業(yè)化的可能。但是，從每一家企業(yè)的招投標結果來看，醫(yī)療影像AI企業(yè)并沒有走上一條“康莊大道”。
目前，在全國范圍層面，該類產品仍屬于新型應用，尚無統(tǒng)一收費規(guī)則或標準。
中國醫(yī)學影像AI產學研用創(chuàng)新聯盟理事長、上海長征醫(yī)院影像醫(yī)學與核醫(yī)學科主任劉士遠曾透露，部分省份已經開始為AI產品建立收費目錄，但具體落地仍需時日。
所以，很多企業(yè)的商業(yè)化之后，是從零敲碎打開始。
深圳市第二人民醫(yī)院2020年12月發(fā)布的肺結節(jié)人工智能輔助診斷系統(tǒng)采購中標公告顯示，該院采購的醫(yī)準智能研發(fā)的肺結節(jié)人工智能輔助診斷系統(tǒng)，成交金額為49.6萬元。
根據寧夏回族自治區(qū)人民醫(yī)院2019年9月發(fā)布的一則采購項目中標公告，推想科技的人工智能肺結節(jié)輔助診斷系統(tǒng)在進入該院時的中標價格為89.6萬元。而在遼寧的瓦房店市中心醫(yī)院肺結節(jié)人工智能診斷系統(tǒng)的價格為236萬元。
對于數坤科技而言，2020年洛陽市中心醫(yī)院CT室采購的智能影像后處理系統(tǒng)為69.389萬元；蘇州大學附屬第一醫(yī)院關于智能頭頸CTA技術后處理系統(tǒng)的成交價為45.9萬元；青海省心腦血管病?？漆t(yī)院冠狀動脈CTA人工智能輔助診斷系統(tǒng)(技術服務)采購項目合同公告則是39.7萬元。
深睿醫(yī)療在岷縣中醫(yī)院婦科射頻治療儀（銳扶刀）及醫(yī)學影像處理軟件等設備采購項目中標385萬元；四川省綿陽市江油市第二人民醫(yī)院“人工智能肺部結節(jié)篩查系統(tǒng)”為49.8萬元。
匯醫(yī)慧影此前的一些中標項目，更多智集中的影像云服務上。它在浙江大學醫(yī)學院附屬第二醫(yī)院醫(yī)學影像人工智能科研平臺的中標價為246.27萬；而在更大規(guī)模的晉城市衛(wèi)生健康委員會晉城市智慧醫(yī)療建設項目中標價為798.97萬。
可以看到，從單個輔助診斷系統(tǒng)來看，其市場單價在50萬元左右，沒有形成規(guī)?；挠]環(huán)。因此，已經持證上崗的企業(yè)，在商業(yè)化層面仍然沒有分出太大的勝負。
過去幾年，AI四小龍在計算機視覺領域高歌猛進，但因為算法瓶頸以及應用場景同質化問題，“AI四小龍”開始踏上不同的征程，并相繼傳出上市的計劃。
從它們的招股書中，我們也得以窺見“最真實的一面”。
2017年、2018年、2019年上半年，曠視科技經營活動所得現金流金額分別為-1.5億元、-7.2億元和-6.8億元。
依圖2019年的凈虧損為36.47億元，2010年上半年的凈利潤仍然虧損13.03億元。
云從的招股書披露，經過調整后的虧損凈額，2017年、2018、2019年分別凈虧損-10631.63萬元、-18,067.52萬元、-170,801.61萬元，而2020年上半年，該凈虧損達到-28620.22萬元。
在融資計劃書中，商湯科技2019年的負債率也高達102.35%。
換言之，強如AI四小龍，在高估值和高投入之下都遠未實現盈利。人工智能行業(yè)投資回報周期長、投入高，在更加細分的醫(yī)學影像AI賽道中概莫能外。
從目前已披露的消息來看，科亞醫(yī)療、推想科技、Airdoc等三家企業(yè)傳出過上市計劃，科亞醫(yī)療是遞交港交所，其余兩家的目標則是科創(chuàng)板。經過 6 年的發(fā)展，醫(yī)學影像AI行業(yè)或將正式迎來開花結果。
值得注意的是，Airdoc與推想科技都只是簽署上市輔導協議，還未遞交正式的招股書。而唯一的一份科亞招股書，或許能夠看到醫(yī)學影像AI企業(yè)的現狀。
科亞醫(yī)療2019 年、2020 年營收分別為116.7萬元、70.9萬元。
報告期內，科亞醫(yī)療研發(fā)總投入超1.5億元，其中2019年為3543.5萬人民幣，2020 年為1.2億人民幣。
產品認證之后，科亞醫(yī)療從2019年底的120家合作醫(yī)院，達到目前728家落地和合作醫(yī)院，涵蓋我國55%的三甲醫(yī)院。
而科亞醫(yī)療運營總虧損約5億元，其中2020年全年虧損約4.8億人民幣(包含 3.1 億元股權激勵支出)。
要想成為人工智能獨角獸，燒錢換市場是行業(yè)必然之路，尤其是醫(yī)學影像AI公司投入更大。據依圖公開的招股書顯示，其智能醫(yī)療臨床決策平臺在開發(fā)階段投入了 1.17 億元。
無論是科亞醫(yī)療、還是推想科技或 Airdoc，以他們現在的市場和人員規(guī)模來看，每個月都要產生巨大的支出，平均都要達到1000萬到3000萬人民幣級別。
但過去兩年的融資記錄里，這些第一梯隊企業(yè)，已經出現明顯的資金多寡差異，甚至有的企業(yè)因為融資過少或者產品認證審批遲遲不得進展，出現裁員和市場占比滑坡的現象。
可以預見的是，在未來的幾年時間里，會有更多的醫(yī)學影像AI企業(yè)謀求上市這一條路。當然，這也意味著它們還有很多現實的問題需要解答。
和通用AI一樣，醫(yī)學影像AI也逃不過二八定律的支配。
此前有投資人表示：“醫(yī)療行業(yè)只能存活兩類企業(yè)，要么是小而美，亦或是大而強?！?/p>
早在2017年，商湯科技聯合創(chuàng)始人徐冰就直言不諱：“這是一個二八原則格外顯著的市場，只有行業(yè)第一才會獲得關注，并獲得極高的邊際收益，實現贏者通吃。而做不到第一的企業(yè)，其前期投入的高額算法研發(fā)成本則很可能淪為沉默成本?！?/p>
如今的AI企業(yè)，單純靠賣算法生存已不可能， 但技術本身的商業(yè)化空間和市場的打通，還需要持續(xù)很長時間。醫(yī)學影像AI作為研發(fā)投入高、技術周期長的知識密集型產業(yè)，商業(yè)化仍是一條漫長的道路，市場會根據價值告訴我們答案。
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