文丨李登华

出品丨牛刀财经（niudaocaijing）

10月26日，专注于AI视网膜影像识别的鹰瞳科技正式公开招股，“医疗AI第一股”终于尘埃落定。

如今，鹰瞳科技基于优秀的算法与产品，在AI医学影像的细分赛道构建起良好的生态，受到资本青眼的同时，也与学科带头人及医院建立起合作关系。

招股书显示，解放军总医院、中山大学眼科中心都是鹰瞳科技的合作对象，还一起承担了多项国家重点研究课题。

虽然鹰瞳科技在AI医疗领域率先卡位，然而要让相关影像技术成功落地绝非易事。

毕竟鹰瞳科技面临着连年业绩亏损的难题，而能否跑出一个有效的商业模式仍未可知——尽管IPO让鹰瞳科技拓宽了融资渠道，但无可辩驳的是，资本更关注“造血”而非“输血”。

更为严峻的是，现在的AI医疗赛道依然难成气候，囿于技术发展水平以及产业形态的稚嫩，AI影像看病暂时只能被视为辅助诊疗手段。

尴尬的定位，再加上AI医疗赛道上虎视眈眈的玩家，鹰瞳科技即便抢先摘得上市的机会，也显得如履薄冰，究竟未来有多少落地价值？

01 资本为何青眼

“左眼拍张照、右眼拍张照，一分钟就可以识别几十种健康风险。”鹰瞳科技创始人张大磊用一句话道出了视网膜影像AI技术的逆天。

慢性病常常被视为人类“头号杀手”，比如糖尿病，对于这种疾病医学界还没有很好的治愈方案。

早治疗不如早预防，视网膜AI影像技术就是一项预防慢性病的黑科技，通过相机拍摄检测者的眼底影像，就能高效、快速识别包括糖尿病、高血压在内的几十种病灶，还可以提供慢性病风险评估。

如此神奇且关乎人类福祉的技术，自然获得资本善睐——今年可以说是AI医疗企业的爆发之年，除了鹰瞳科技，科亚医疗、推想医疗等都在排队上市，投资热潮持续涌动。

当然了，AI医学影像行业背后巨大的市场潜力才是资本下注关键原因。弗若斯特沙利文的数据显示，中国人工智能医学影像行业预计将由2020年的人民币3亿元增至2030年的人民币923亿元，2020年至2030年的年复合增长率为76．7％。

细分赛道而言，视网膜AI影像市场发展最快，2019年至2021年的年复合增长率高达171％，预计到2030年的市场规模将达到340亿元。这就是为什么专注视网膜影像技术的鹰瞳科技成为第一个医疗AI上市公司，资本预计能从中分得一块大蛋糕。

事实上，鹰瞳科技所专注的赛道——AI视网膜影像识别分析，其成长性比其余医学影像AI解决方案更突出。因为眼底是唯一能直接无创观测血管和神经的组织，通过眼底检测能够反映的疾病有1000多种，常见病200多种，临床价值超乎想象。

而视AI网膜影像技术的操作场景亦可广泛铺开，从三甲医院到验光中心，甚至在普通药房，这一黑科技都能够大展拳脚。

赛道无疑是很明朗的，不过值得注意的是，目前腾讯、百度、谷歌、IBM等都已入局，具备先发优势的鹰瞳科技能否巩固它的护城河，独嗅AI医疗的芬芳？

02 深挖不可替代性的护城河

令投资者欣慰的是，鹰瞳科技凭借技术层面独到的解决方案、数据库与算法，以及雄厚的研发实力，早已高筑企业壁垒。

首先是强大的技术优势。

从招股书可见，鹰瞳科技是同业内为数不多的同时具备算法、硬件及服务研发能力的公司。其研发的鹰瞳Airdoc软硬件一体化解决方案解决了广大基层“不会看”和”设备贵“的难题，其兼容性与智能性在业内无出其右。

而海量而优质的数据库则是鹰瞳科技的核心竞争力。约370万张完整的真实世界用户视网膜影像和相对应的多模态数据，在数据库成本愈发高昂，保护愈发严密的今天，无疑是鹰瞳科技手中的一张王牌。

最根本的AI算法没有被鹰瞳科技落下，经过六年的营运，鹰瞳科技已积累了深厚的专业知识，并开发出广泛适用于检测和诊断多种慢性病的深度学习算法。例如，在临床试验中显示的灵敏度和特异度领先行业的Airdoc－AIFUNDUS（1．0）。

技术的背后，是鹰瞳科技对于研发的不吝投入。2019年、2020年和截至2020年6月30日、2021年6月30日止六个月，其研发开支分別为4121万元、4231万元、1723万元及2401万元，分別占同期现金经营成本总额的60．3％、49．2％、51．4％及33．0％。

据悉，鹰瞳科技在中国拥有134项专利及专利申请，2019年还获得吴文俊人工智能科技进步奖这一行业内至高荣誉。

03 “AI医疗第一股”的隐忧

形势大好，但鹰瞳科技这家AI医疗行业的龙头企业也有隐忧。

首先是盈利的迷雾。

相比于餐饮、物流这些更容易工程化、产品化的赛道，AI能力如何在应用场景中找到稳固的落脚点？

鹰瞳科技虽然主打“小眼睛，大健康”的概念，聚焦在视网膜这一个方向上对抗AI的碎片化特性，但是很难跑出合适的商业模式。

和其他多数AI类公司一样，鹰瞳科技目前还是亏损状态。2019、2020年，鹰瞳科技的亏损额分别为8714万元、7963万元，比营收数据的两倍还多。

与此同时，鹰瞳科技还在继续烧钱搞研发，这样即便鹰瞳科技整体营收呈上升趋势，整体盈利上限仍会偏低。AI影像技术在现实世界可能会无限减速，甚至猝死。

况且鹰瞳科技严重仰赖大客户，其前五大客户占到营收八成。

很可惜，在这些贡献营收的场景里，客户信任度一般。

东部省份某三甲医院的影像科医生陈涛曾透露，尽管AI辅诊产品的准确率超过九成，“很多医生依然习惯两个软件一起使用，查漏补缺，最后再自己检查一遍。”

这个现象也从侧面反映了鹰瞳科技的落地之艰：医疗资源供需失衡。

时间上，随着AI影像设备的技术难度提升，医生将需要花费更长的时间才能完成单个影像的判读。但是医生人数的增长速度远不及医学影像数据量的疯狂。

空间上，缺乏资金和操作经验的基层医疗机构是一个老大难问题，鹰瞳科技的设备暂时还无法进驻下沉市场。来自五湖四海患者的大量流入，加重了三级医院医生的负担，更是势必引发医生对影像技术研读周期的质疑。

也许是考虑到了AI与医疗结合的特殊性，2019年7月，国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心发布了《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》，旨在提高此类企业的准入门槛。

这也从监管层给了鹰瞳科技很大压力：我的产品经过医生和患者的考量不算，还有来自上级的层层把关。

说到底，资本是一场击鼓传花的游戏，当资本风光退场后，AI医疗的冷暖只有赛道上的选手自己知道。

对于这条长坡厚雪之路，创始人张大磊早就有所领悟： “这是一个至少需要跑50年的赛道，我的心态与在视频网站时期是截然不同的，可能跟我之前经历了太多折腾有关系，也跟我人到不惑之年有关，心态发生了变化。”

张大磊曾在PPTV、微软就职，程序员出身的他，因为家人的一次误诊，放弃优厚待遇的高管职位，走上了当时还未兴起的医疗AI行业创业。

“每个人都有知晓自身健康状态的权利，这是基本的权利，”张大磊如此谈论医疗AI。

有趣的是，在大洋彼岸的美国，有一个坐拥600亿市值的女企业家也说过类似的话：“我相信纳米血滴技术能检测出未来的疾病，世界将因Theranos这家公司而改变！”

她穿着黑色毛衣登上TED演讲，向大家绘声绘色地讲起她打小对针头的恐惧，还有叔叔因为做不起血液检查而患癌逝世的故事。犹如今天的张大磊身穿黑色夹克接受各路媒体的采访。

然而这位女企业家鼓吹的黑科技——“取一滴血就能检测疾病”，最终被证明是一场弥天大谎，实验室是临时搭建的，检测技术是伪造的，就连美国总统拜登都曾被她蒙骗。

当然了，AI医疗影像技术已经多次获得学术证明，完全不能和挂羊头卖狗肉的“纳米血滴”相提并论。

但是融资本身就注定鹰瞳科技摆脱不了商业的本质，这也带来一定警示：创业最大的陷阱是投机。

好在投资者相信这家公司，张大磊的一句“现在不是聪明人太少了，而是太多了，我要做的就是踏踏实实的老实人”，诚意就足够了。

不论是对AI影像技术无法解决医疗痛点的质疑，还是对于AI前期需要大量的“喂图”的焦虑，甚至可能被冠上融资噱头的名号，或许张大磊并不在意。

因为视频网站的赛道跑了二十年未见分晓，而医疗AI至少要跑50年。