6年前，在中關村的一家小茶樓里，鷹瞳Airdoc創始人張大磊，遇見了九合創投創始人王嘯。

前者是一位醫學院畢業生，從新浪網產品副總裁的位置上離職，抱著“讓健康像空氣一樣普惠”的理想創立了鷹瞳Airdoc，而后者是一家早期科技投資機構的投資人，在業界，他還有個更為大眾知曉的名片，即“百度七劍客”，是百度的創始團隊成員之一，2011年離開百度創立了九合創投。

“我和嘯哥聊了不到10分鐘就覺得很投脾氣，是一類人。”張大磊告訴36氪，王嘯和他聊完后當場就確定了投資事宜，“當時九合投我們的時候，我印象非常深，那個協議就一頁紙，上面約定了投資金額和股份占比就結束了，沒有任何烏七八糟的其它東西。”

在得到最早的投資方的信任后，鷹瞳Airdoc經過6年發展，產品經過多次迭代，歷經7輪融資，最終于今日在港交所正式上市，成為了AI醫療影像賽道上成功上市的第一家公司。目前，鷹瞳Airdoc（02251.HK）已開盤，市值約70億港幣。

上市，對于企業來說，是走向了更大的舞臺，得到更多的關注，而對于背后的投資人、特別是早期投資人來說，那則意味著多年的陪伴，等到了投資收獲期。鷹瞳Airdoc為何能率先實現商業化，繼而率先上市？

在這樣的時刻，回溯鷹瞳Airdoc走過的路，復盤行業關鍵邏輯，將具有獨特意義。

一、“金標準”

如今的AI醫療行業，已是絕對的風口，除了鷹瞳Airdoc之外，還有科亞醫療等三家企業都已先后向港交所遞交上市招股書，隨著一批企業的密集上市，行業集體迎來了自己的高光時刻。

但是值得一提的是，在此之前，這個行業曾經一度沉淪，在資本寒冬中，部分后來跑出來的企業在當時都無人問津，遭遇了融資難，多數企業更是永久的倒在了寒冬中。而融資的困境則是由于政策的審評審批遲滯引起的，AI醫療真的有價值嗎？這是當時很多人的疑問。

早在2018年初，行業里人們就開始悄聲討論首個醫療AI影像產品過審的時間點。但在之后兩年中，除了國家藥品監督管理局發布過幾份相關政策文件外，其它卻遲遲沒有動靜，沒有通過任意一款醫療AI產品的審批。

兩年之后，當眾人對于審批已經失去耐心時，國家藥品監督管理局開啟加速審批節奏。

2020年1月15日，國家藥品監督管理局審批通過了首個醫療AI三類器械產品，是科亞研發的CT-FFR產品。緊隨其后，“首張肺結節AI III類證”、“首張AI+CTA III類證”、“首張AI影像輔助決策III類證”接踵而至。而鷹瞳Airdoc的核心產品“糖尿病視網膜病變眼底圖像輔助診斷軟件”也于當年8月10日通過了NMPA（國家藥監局）批準，獲得醫療器械三類證。

在產品的審評審批上，行業進入了新階段。經36氪統計，僅2020年，NMPA就批下了10張III類證。

當行業的關鍵變化發生后，資本又殺回了醫療AI，離開的風口又回來了。

從2020年下半年起，行業里大額融資頻現，多家企業在2020年連獲2-3輪融資。在融資浪潮過后，緊接著行業便迎來了商業化大戰和上市潮。

隨著招股文件的紛紛披露，人們才發現鷹瞳Airdoc，雖同在一個賽道內，但鷹瞳Airdoc是跟其它三家已交表的企業明顯不太一樣的企業。

首先，訓練AI模型，需要海量結構化、精準化、閉環的大數據。而鷹瞳Airdoc的數據來源則是眼底的AI數據，截至目前，鷹瞳Airdoc招股書披露其已擁有370萬份真實世界用戶視網膜影像數據。這種高質量的臨床數據，不僅能夠通過高效的算法訓練來驗證和改進其AI醫療產品的性能，而且已成為了新的市場參與者面臨的核心準入門檻。而其它家的數據來源則都主要是放射科或影像科的CT數據。

其次，在產品的定位上，鷹瞳Airdoc的產品不僅能應用于醫院的內分泌科、眼科、心血管科、神經內科、體檢科等眾多科室，還在院外場景獲得了廣泛使用。用戶只需支付相對較低的價格，即能獲得覆蓋糖尿病等數十個適應癥的篩查，鷹瞳Airdoc是AI醫療行業中產品率先應用于大健康場景的企業。而其它家的產品，主要定位于院內場景效率的提升。

最后，更為重要的是，鷹瞳Airdoc的技術路徑，即通過視網膜影像數據來篩查和診斷疾病，這在臨床上本身就是一個疾病診斷的金標準。行業里如其它的AI醫療影像企業的產品，比如在篩查出來影像的異常后，還需要通過病理檢查等方式才能對疾病做最終的診斷。

這個“金標準”的發現，對一家AI醫療企業的研發來講，至關重要，因為它不僅關系到企業的技術路徑和研發方向，還更關系到更長遠的產品場景適配和商業化落地。因此，對于想“讓健康像空氣一樣普惠的”鷹瞳Airdoc來講，這個“金標準”起到了決定性的作用。

鷹瞳Airdoc創始人張大磊向36氪坦言，在企業創立的初期，鷹瞳Airdoc嘗試過很多研發方向，開發過肺結節、AI分診、CDSS等多條產品線，但于2016年年中時最終明確了視網膜影像這個研發方向。

而這個方向的選擇，正是得到了鷹瞳Airdoc幕后早期投資人王嘯的幫助。“建議聚焦糖尿病……推動軟件定義硬件，軟硬件一體化，將硬件成本極大的降低下來……不要只盯著醫院，關注更廣闊的大健康場景……”，王嘯6年前的這些建議和戰略梳理，都成為了鷹瞳Airdoc發展的烙印。在鷹瞳科技的發展上，九合六年相伴，充分體現了早期機構的獨特眼光和耐心陪伴。

對于作為投資人的王嘯來說，雖然在投資上沒有固定的“金標準”，但背后是對技術、產業、時機、團隊等多維度的判斷，而九合的取勝秘訣就在于“對科技發展脈絡的理解和對于早期機會的敏感度”。比如，在人工智能賽道上，九合自2015年AI賽道尚未興起之時就開始布局，已陸續投資了超過20個AI相關的項目，覆蓋層次從技術底層到應用層，覆蓋不同行業領域。

隨著鷹瞳Airdoc的上市，最早支持（第一輪、第二輪）鷹瞳Airdoc的九合創投也將從鷹瞳Airdoc這個案子上收獲預計近百倍左右的賬面回報。除了鷹瞳Airdoc和年初上市的青云科技，九合今年有十余個項目通過并購等其他方式退出，平均回報倍數近50倍。預計未來一兩年內還有五六個項目進入上市融資通道。憑借眾多案子的勝出，九合創投近年來連續創造了IRR高達70%-80%的基金回報。

二、在院外場景率先商業化

當前，商業化是行業的絕對核心主題。隨著各家企業紛紛交表擬上市，企業不僅需要有一份可觀的財務報表來贏得投資者的信任，更需要建立企業的自我造血能力，將企業的發展帶上一個良性的軌道。

據招股書數據，2019年，推想醫療、科亞醫療、數坤科技分別僅錄得收入660萬元、120萬元、80萬元，這與動輒近億元的研發投入相比不值一提。而鷹瞳Airdoc同年即取得了3000萬元的收入，遠超其它企業。此前，36氪即報道過，鷹瞳Airdoc今年的收入今年有望逼近億元級。

鷹瞳Airdoc是為何能在行業里率先走出商業化道路的呢？

這跟鷹瞳Airdoc的產品布局有關。

Airdoc的產品管線

根據行業經驗，內分泌科醫生一般會將糖尿病患者轉至眼科進行眼底檢查，以檢測及診斷糖尿病視網膜病變。對于醫生和患者，診斷此類疾病都非常耗時。此外，過去醫療資源分配不均衡且缺乏經驗豐富的醫生，導致難以擴大眼底影像分析的滲透率，以及難以對慢性病進行快速、有效及可擴展的早期發現。

針對適用于慢性病的價格低廉和高效的需求，鷹瞳Airdoc通過加強輔助診斷能力、提高治療依從性以及提供無創、準確、快速、有效且可擴展的輔助診斷解決方案有效的滿足了行業需求，便在院外的場景中率先實現了商業化。院外場景包括體檢中心、社區診所、保險公司、視光中心、藥房等。

比如，鷹瞳Airdoc早年的產品即布局了體檢機構（如愛康國賓）和視光中心這樣的大健康場景，給B端客戶創造了給客戶的專業化服務、拉動銷售等價值，在這之中實現了商業化。

據招股文件披露，鷹瞳Airdoc旗下名為“健康風險評估解決方案”，能為用戶提供基本的健康評估，有助于檢測包括視網膜異常、視神經病變等諸多風險指標。該解決方案僅用于檢測在其覆蓋范圍內的疾病和病灶的相關風險指標，并不視作醫療器械來進行監管，因此也無需進行臨床試驗、臨床評估或獲得監管批準。截至2019年12月31日及2020年12月31日止，該健康風險評估解決方案分別為鷹瞳Airdoc貢獻了2190萬元、4280萬元的收入，撐起了公司絕大部分的商業版圖。

隨著醫院場景的破冰和行業的發展，鷹瞳Airdoc也走出了更全面的商業化道路。

鷹瞳Airdoc已獲批III類證的產品AIFUNDUS能利用視網膜影像等數據準確檢測及輔助診斷慢性病，具體來說，鷹瞳Airdoc-AIFUNDUS工作流程包括三個主要步驟：視網膜影像采集、影像質量控制以及影像分析及分類。分析完成后，將生成帶有視網膜影像、檢查結果、疾病進展及轉診建議的報告。醫生可在提供診斷及醫療建議時參考該報告。醫生亦可參考該報告，決定是否有必要轉診至其他科室（如眼科）進行復診。

據招股書數據，鷹瞳Airdoc目前已與多家醫院建立關系并獲得覆蓋16個省的約200家醫院對鷹瞳Airdoc-AIFUNDUS (1.0)的初步購買意向。在具體定價上，鷹瞳Airdoc目前已經通過5個省的物價。比如根據安徽省發布的定價指引，安徽省的兩家醫院分別將鷹瞳Airdoc單次眼底影像分析的價格設定為人民幣140元及人民幣180元，通常每次檢測，能為鷹瞳Airdoc創造40元至70元的收入。

在To H、To B、To G等幾大場景的收入加總后，鷹瞳Airdoc今年的收入有望逼近億元級，有望能向二級市場的投資人交出一份不錯的財務報表。

不過，在創始人張大磊眼中，他想實現的是另外一串數字，“篩查的時候如果發現了一個重大陽性的病人，然后引導他就醫之后，他能消除疾病的隱患，變得健康了，我覺得這件事比我們簽一筆幾千萬的單子或許都更有價值。”張大磊說，能夠讓更多的人得到普惠且高效的健康監測，是鷹瞳Airdoc所真正要追求的。

2020年，鷹瞳Airdoc視網膜篩查中發現的有重大陽性的用戶有22291人，這才是真正讓張大磊覺得鷹瞳Airdoc做的事情價值所在的地方。

三、上市后，AI醫療往哪走？

隨著鷹瞳Airdoc的成功上市，AI醫療影像賽道終于迎來了第一家登陸二級市場的企業。可以預見的是，推想醫療等也或將緊隨其后，紛紛登陸二級市場。

在早期的創業歷程中，各家企業皆從一個核心產品切入，但隨著數據積淀和技術的發展，頭部玩家研發其它管線的邊際成本在不斷被拉低。目前，各家企業皆從單部位走向多部位、多病種，豐富產品線布局。

產品管線的布局給商業化帶來的影響是，多家企業除了在核心產品上具有差異外，在多個產品上皆陷入了同質化競爭。比拼落地醫院數量、比拼落地醫院的付費轉化、比拼商業化收入，這些都是行業每一天都正在上演的競爭場面。

但是，目前行業需要回答的問題是，相比商業化收入，人工智能究竟醫療行業創造了多少價值、篩查出了多少陽性的病人、滿足了醫生多少需求，為用戶建立了怎樣的健康監測網絡？從更長遠的時間維度來看，AI目前還只解決了醫療特定環節上的一個問題，從早期的篩查、到臨床中的診斷、診療再到后期的慢病管理、健康管理，AI醫療都有太長的路要走。

相比于已有數百年歷史的現代醫學，人工智能進入醫療的時間算非常短暫。諸多醫療影像AI企業成立至今，也不過才五六年的時間。當技術遇到關乎人們生命健康的醫療，盡管人工智能的新技術在臨床應用中確有效益，但從安全性、倫理角度，也需要一個逐漸接受和滲透的過程，這就決定了AI醫療影像的商業化速度，很難一蹴而就，還需要經歷很長時間的量變，才能真正“水滴石穿”。

在張大磊看來，鷹瞳Airdoc真正的競爭對手不是任何的某家企業，而是用戶的認知，“太多的大眾根本就不知道自己的血管神經還可以監測，然后還有很多人不知道監測的方法能通過上網就實現，還有很多人不知道監測的時候可以就只看視網膜，還有很多人不知道從哪找到我們的服務。這一層層的轉化率過濾下去，就會讓導致下面的漏斗特別小，我們要把每一層的轉化率都提上去，就會消耗很多年的時間。”

張大磊說，AI醫療必將是一個很長很長的坡，“我們必須認認真真把產品做好，認真把這個客戶服務好，我們才有可能把這個事情真的給做起來。”

對于公司和行業未來的發展，張大磊說，有三種情況值得警惕：“第一種就是我們天天盯著投資人，天天盯盯著競爭對手，而沒有天天盯著客戶需求，沒有解決真正的問題；第二種就是我們解決的問題不是一個真正的剛需，也就是我們 Product和Market之間不Fit；第三種就是我們想象中的解決問題的方式并不是市場上最有效的解決方法，也就是我們可能造了一個弓箭，但是實際上最有效的是造個大炮。”