2021年11月5日，醫療影像AI上市第一股之爭終于塵埃落定。

作為這場角逐的優勝者，鷹瞳科技（Airdoc）在港交所上市。發行價為75.1港元，以67.6港元開盤。截至發稿，鷹瞳科技（02251.HK）實時市值為71.88億港元。

回到6年前，因家人被誤診而闖入醫療AI的程序員張大磊并未思考過資本的事。他曾在采訪中談到，不均勻的醫療資源分配下，自己“想為那些可能一輩子都沒有機會接觸到頂級醫生的患者提供一個更好的治療機會”。不過，雖有醫科學校的經驗，但張大磊并未走上從醫之路，而是想要再造一個“醫生”。

這樣一個想法造就了如今價值58億人民幣的上市公司。2020年，也就是鷹瞳Airdoc取得醫療器械三類證的這一年，這家以眼科AI為研發方向的企業，交出了一份近5000萬元收入的答卷，同比增幅達到了56.74%。2021年上半年，收入增幅更是明顯，已超去年全年營收。

單看產品豐富度，各醫療AI產品差異度不算大。從數百家影像醫療AI企業之中脫穎而出，鷹瞳科技做對了什么？

贏在起跑線上

鷹瞳科技選擇的糖網病變賽道屬于當年的熱門賽道。糖網患者數量多、眼底影像獲取難度低、模型構建相對容易的特征，使得醫療AI企業能夠輕易構建起基礎模型，制造一個“看得過去”的人工智能輔助軟件。

但過低的門檻加劇了醫療人工智能初期的競爭。眼底也好，肺結節也好，有企業構建了專業的算法團隊攻克深度學習算法難題，也有企業將開源的計算機視覺算法修修改改，制成“貼牌”的人工智能。

一位看過多個AI項目的投資人用”亂象橫生”四個字對當年的熱潮進行描述：“各項目PPT差異不大，但是不是用了真技術，很難第一時間鑒別。這個時候，很多非醫療出身的創業者把目標定得很高，還要All in這樣一個超前的概念，多半到了后面執行不下去。”

張大磊掌舵的鷹瞳科技走得要穩一些。他從中學時開始寫程序，大學畢業后又去了微軟，負責遠程桌面連接和Excel的產品組，最終做到了兩個項目的產品負責人。

之后，張大磊又先后在PPTV與新浪擔任管理層職位。也正是在PPTV工作的期間，他開始創新式地采用人工智能技術審核視頻內容，通過計算機視覺識別用戶上傳的暴力、色情等敏感視頻。

多種身份的疊加，使得張大磊在創業之初便對計算機視覺的發展擁有清晰的認知。九合創投是鷹瞳科技最早兩輪融資的投資人，聊起當年的鷹瞳科技時，王嘯首先想到的就是張大磊這個人。

領袖對于AI企業發展的把控能力非常重要，王嘯告訴動脈網：“通過眼底照片能夠檢測多種疾病，但從病種人群數量、可參考的標注數據集等因素考慮，鷹瞳在發展初期做了戰略上的減法，選擇先從聚焦糖網開始，再逐步擴展到多病種，這與我們給出的建議不謀而合。”

因此，獲得天使輪融資輪后，張大磊帶領團隊做了三件事，一是將其糖網AI完善，讓其成為一個診斷級的產品，二是將鷹瞳科技的產線由醫療器械向大健康方向轉變，三是建立自己獨有的數據庫，構建AI領域最為核心的數據壁壘。

2020年8月，鷹瞳科技的糖尿病視網膜病變眼底圖像輔助診斷軟件獲得國家藥監局三類醫療器械批準，并由此展開了在醫療機構的廣泛應用；數據庫方面，鷹瞳科技通過研究合作已建立世界最大的視網膜影像數據庫之一，包含約370萬張由數百名醫學專家交叉標注的真實用戶視網膜影像和對應的多模態數據，由數百名醫學專家采用交叉標注；大健康產業開拓方面，鷹瞳科技的健康風險評估解決方案可檢查55種疾病和病灶，包括視網膜異常、心血管異常、貧血癥等，使其能夠觸及心血管的海量市場。

三大壁壘建立完畢后，鷹瞳科技迎來了收獲時刻。下一階段，商業化是其核心。

從醫療健康躍遷至大健康

在多個公開場合，張大磊都曾務實地提到正確判斷市場需求，也就是醫生與患者的真實需求及場景的重要性。正如鷹瞳科技在招股書寫到的：

第一，已經被列入各國醫學指南和專家共識，但由于學習門檻太高導致掌握的醫生數量少，同時用戶群體廣闊、醫患比懸殊，導致供需矛盾強烈的領域。

第二，可以通過隨機對照雙盲臨床試驗來驗證、在算法上可以做到不亞于人類優秀醫生、可重復可檢驗可量化的領域。

第三，能在真實世界的實際使用場景下給每個用戶創造價值提供服務的領域。

言下之意，AI要做起來，一是要有硬需求，二是要能做出來，三是要能提供增量價值。至于醫療AI是不是應該留在醫院，張大磊并沒有提及。

回顧鷹瞳科技的融資之旅，在歷時6年的7輪融資中，這家AI企業逐漸擁有上海復星、平安集團和搜狗信息等多個知名股東。因資方資源的加持，鷹瞳科技的產品方向率先將大健康納入體系，走出一條與其他人工智能企業完全不同的路。

目前，鷹瞳科技的AI版圖被劃分眼科AI、眼科檢查設備、健康風險評估為三大板塊。三大板塊的產品均通過了注冊準入，進入到商業化落地階段。這個時候，鷹瞳科技的用戶不僅有大型醫院、體檢中心等醫療機構（醫療健康場景），還將保險公司、視光中心、藥房等大健康場景納入體系之內。大健康場景尤為重要，這意味著，鷹瞳科技率先進入一個超過院內市場規模的新市場。

三大板塊之中，鷹瞳科技與保險公司的合作推進最快。2020年，大健康場景中的“保險公司”為鷹瞳科技提供的收入逼近30%，僅次于醫療健康場景中的“體檢中心”。鷹瞳科技在招股書中寫道：

我們與平安保險、中國太平洋保險、中國人壽、太平人壽保險和新華保險等領先的商業保險公司合作，協助他們全面準確及高效地評估保險申請人和被保險人的健康狀況。隨著慢性病發病率的升高，保險公司對識別慢性病風險因素以更好地理解客戶健康狀況、提供健康管理意見、個性化保險產品及充分保障的需求不斷高漲。

弗若斯特沙利文的調研數據顯示，大健康場景2021年起的市場年均增幅（90.7%）將大于醫療器械的市場增幅（76.7%）。在“眼底一張照，疾病早知道”這句口號越來越深入人心之時，鷹瞳科技或將健康領域作為另一新的核心發力點。

不過，AI產線架構僅決定了AI企業可涉足市場的天花板，但要在天花板下掘金，AI企業必須找到行之有效的商業模式。

“服務”是比“項目”更好的商業模式嗎？

鷹瞳科技與星創視界達成合作是在2018年的7月。作為寶島眼鏡的母公司，星創視界需要在競爭日益激烈的線下門店尋找新的增量項目。

那個時候，董事長王智民在極客公園的會上表示：“眼鏡行業的本質，就是眼視光醫療服務行業，為消費者提供視光醫療服務。”

視光解決的是眼部的初步檢查、眼病初步診治、復雜眼屈光和雙眼視功能問題處理以及斜弱視康復訓練，絕大部分眼科醫生主要是解決眼部疾病的詳細診斷和治療，從這一個層面來說，視光與眼科處于強關聯，視光行業可以被視為眼科的起點與終點。

換言之，星創視界想要擴大其門店的專業能力，將其打造健康管理的入口——鷹瞳科技可以為這一入口提供產品技術支持。

合作之后，寶島眼鏡借助鷹瞳科技的AI展開了一項新的服務，為用戶提供了全面的健康風險評估以及配鏡建議，幫助用戶排除健康風險因素導致視力受損情況。

鷹瞳科技成功將眼底AI以按例付費的服務模式執行了下來，在大健康場景中打開了ToC的商業新模式，至今仍具有里程碑式的意義。

傳統醫療IT的招投標模式對AI企業來說，很難將產品銷售到醫療機構，但鷹瞳科技采用的按人次收費模式（服務模式）可以釋放AI的真正商業價值。特別是今年9月，國家八部委發布《深化醫療服務價格改革試點方案》后，醫療人工智能領域普遍將其視為重大利好。尤其是對于FFR這類正嘗試進入定價，進而將器械銷售模式改為醫療服務收費模式的AI。

據鷹瞳科技招股書，健康風險評估解決方案已應用于28個省份的保險公司分支機構，并覆蓋超950家視光中心和超100萬人次。

2019年時，鷹瞳科技的前五大客戶分別為體檢中心、視光中心、制藥企業、保險公司與保險代理人，而在2020年，前五大客戶分別為體檢中心、保險公司、視光中心、保險公司、保險公司。

2020年，鷹瞳科技大健康場景的B、C、D、E4個客戶已經為其提供了42%的營業收入，距排名第一的客戶A體檢中心43.5%占比僅一步之遙。

鷹瞳科技的嘗試可被視為醫療影像人工智能企業的啟示。接下來，能否將人工智能產品由項目銷售轉為服務銷售？如何從醫療場景走向大健康中？或將成為所有醫療影像人工智能企業必須回答的兩個問題。

鷹瞳科技的新著力點

小結一下，能取得當前的成績，鷹瞳科技首先是選對了正確的賽道，不像Watson一樣在復雜的腫瘤賽道走得過于超前，也不像肺結節賽道一樣擁擠而難以脫穎而出。其次是進入的醫療健康、大健康兩個賽道，找準了體檢中心、保險公司、視光機構的需求。最后是將AI領域普遍寄予厚望的“保險公司付費”與“按例付費”變為現實。

下一步，鷹瞳科技可選的落足點依然很多，譬如，鷹瞳科技與中山大學中山眼科中心、首都醫科大學附屬北京同仁醫院、解放軍總醫院第一醫學中心等全國頂尖醫院均有深度聯系。在獲得國家藥監局三類證批準后，鷹瞳科技開始擴大產品在醫療機構的商業化應用，加速三級醫院等場景的商業轉化。可以預見，醫院端的積累將在獲得三類證之后逐漸進入收獲季。

如今進入二級市場，鷹瞳科技在資金上更為充裕，必將在市場推進方面走得更快，拿下更多的客戶。醫療行業向來不順應資本的速度進行發展，無論人工智能無論行至哪一階段，都需要企業留住為患者服務的初心。