最近，鷹瞳科技聯合愛康集團共同發布《五百萬體檢人群健康藍皮書》。

鷹瞳科技創始人、董事長張大磊也在活動中提到：“在人工智能賦能醫療的路上，鷹瞳Airdoc一直努力把它做到普惠，讓優質的健康服務像空氣一樣無處不在。”

雖然理想很“豐滿”，但現實往往很“骨感”。AI醫療商業化的馬拉松才剛剛開始，董事長美好的愿景能否實現，恐怕還得從企業自身商業化能力中尋找答案。

一、連續五年虧損陰霾下，鷹瞳科技如何堅持長期主義？

行業的規模和發展空間決定了企業的成長空間，毫無疑問，醫療AI蘊藏著巨大的金礦。然而，在實際的發展過程中，企業必須遵循行業的一些固有特征和規律。

追風口的人很多，真正飛起來的卻很少。

就目前來看醫療AI企業還需攻克的難關還有很多，這包括技術關、場景關、政策關、大眾心理關等，這些需要很多時間、精力和金錢去解決。

對于鷹瞳科技而言，自己是否有能力堅持到最后呢？這里或許仍需打上一個大大的問號。因為長期以來，關于鷹瞳科技對外最大的槽點或許就是虧損了。

回看近幾年財報數據，2019年到2023年，鷹瞳科技的歸母凈利潤分別為-0.87億元、-0.8億元、-1.43億元、-1.8億元和-1.33億元，五年累計虧損6.23億元。到了今年上半年，鷹瞳科技上半財年取得收入9371萬元，同比增加13.59%；但凈利潤虧損8050萬元，同比增加117.75%，典型的增收不增利，而且營收增速要遠遠低于虧損增速，這似乎不是件好事。

商業社會，在商言商。醫療AI是條長期賽道，但大部分投資人更希望看到短期收益。或許，鷹瞳科技財務層面的表現也影響到了資本市場。

曾幾何時，鷹瞳科技香港上市之初發行價為75.1港元，募集資金15.66億港元，市值超過70億港元，一時風光無二，喜提行業“第一股”的稱號。可最近，12月12日截至港股收盤，鷹瞳科技-B（02251.HK）收報12.340港元/股，成交量僅600股，成交額僅7214港元。

不得不說，鷹瞳科技這頭醫療AI風口上的“豬”，掉“膘”掉的好像有點嚴重。常年的虧損或許也引起了鷹瞳科技的重視，開源節流、降本增效成為擺在張大磊面前的一道“必答題”，只不過如今看來，節流節的似乎不是地方。

在奉行降本增效的當下，鷹瞳科技卻選擇在研發端“節衣縮食”，這無疑是一個危險的信號。半年報數據顯示，報告期內鷹瞳科技研發開支費用為4898.60萬元，同比減少了13.33%，這一數據在去年也是下降的，根據2023年鷹瞳科技財報數據顯示，2023年鷹瞳科技研發開支為1.12億，同比減少了11.11%。

鷹瞳科技財報

與之相對的是，2023年鷹瞳科技行政開支為1.02億，同比上漲了26.81%，2024年上半年行政開支為4198.80萬元，同比上漲了3.43%。

通常情況下，科技公司應該是技術主導型產業，在研發層面上往往需要大量的資金投入。然而，技術研發的回報周期較長，因此在經濟環境不佳或公司財務狀況緊張的情況下，很多公司可能會選擇通過減少研發投入的方式減輕自身壓力。

只不過話說回來，作為以技術生存立命的科技企業，一旦削減研發投入，企業又該如何保持自己的競爭優勢和實現可持續發展呢？

云喬資本創始合伙人、老鷹基金投資合伙人、麥肯錫前資深戰略咨詢顧問曾小軍老師曾經表示：“企業若以增長為目標，其業務更新的速度必須快于衰亡的步伐。”

那么增長從何而來？答案是持續不斷地有效研發。

關于企業發展，曾小軍也曾總結出6種常見的企業增長困境，對于許多醫療AI企業而言，或許更適用于第二種“失去增長的權力”。企業有自己的發展方向，并且取得了自己事業上的突破。但他面臨的最大問題其實是沒有持續的主營業務收入，就無法為下一階段的增長提供支持。

而現在的鷹瞳科技們似乎就是如此，面對持續的虧損的財務狀況，在自己的醫療AI業務還處于“瘦狗”或者“明星”階段，需要給自己找一個“現金牛”業務，直到它成長成為自己新的“現金牛”。

AI投入像是一座深不見底的“銷金窟”，對于持續虧損的鷹瞳科技們而言，或許需要一個持續有力的主營業務收入去支撐他們把自己認定的事堅持到最后。此外，對于一個成長性的科技企業來說，資本市場很多時候其實會更關心盈虧、毛利率等數據的變化。從這個維度來看，培養自己的主要營收入口，或許其實也是為了給資本市場信心。

二、鷹瞳科技大模型成色幾何？

“第一股”的故事我們聽的太多了，母嬰電商第一股寶寶樹，網紅電商第一股如涵，如今日子似乎過的都不太好。先驅有很多時候成了先烈，每個行業，最后真正能夠守得云開云霧散的玩家總是少數。

從來沒有哪個風口可以隨隨便便就能抓住，就目前來看，即便充當時代寵兒的醫療AI，在它真正爆發前還有太多的坑要走。

• 從計算層來看，醫療AI拆解看來其實就是“醫療”和“AI”。

這需要大量的計算，而大量的計算得益于龐大的數據基礎。那么數據從哪里來？數據的質量如何？數據量是否足以支撐現實需要？

過去，在互聯網巨頭風生水起的時候，想要發力互聯網醫院也會折戟沉沙，即便是有了“口罩事件”幾年的催化，互聯網醫院、線上問診似乎也一直是不瘟不火。除了技術層面的問題以外，最重要的還是互聯網公司無法影響到線下醫療機構。

對于許多醫療AI公司而言，在資本市場、技術研發都有自己的一定建樹，但是在線下醫療機構層面恐怕也會力有所不逮，要想獲得廣大線下醫療機構的支持恐怕很難。

數據小了無法得出有效的模型論證，數據大了的話，從安全層面上來看，安全性或許又會存在顧慮。醫保、線下醫院要想同醫療AI公司合作，在決策上一定是慎之又慎，要求一定會非常高。

鷹瞳科技是否具備這樣的能力呢？這一點外人恐怕不得而知。

• 從應用層來看，醫療AI公司的商業化主要分為兩個方面，即B2B2C以及B2C。

前者方面，正如我們剛才所說的，還得需要建立同線下醫療機構的聯系。線下的醫療機構憑什么用你的技術服務？說句現實點的話，醫療機構具備廣而散的特點，隨便一個地方一家醫院就是一個待攻克的難點，首先你需要有足夠的線下醫療機構資源才行。此外，AI工具還有一些問題亟待明確，比如產生醫療糾紛了，這個責任界定該如何去做，這些問題都不是一家企業能夠解決的。

至于后者，也就是B2B2C，從人性角度出發或許會更難，因為大家更信任專業的醫療機構。

我們經常看到一些眼科保健門店，致力于針對中小學生提供防近視之類的服務，這些服務也有科學依據，但是在市場層面大都叫好不叫座。醫療AI的故事是很動人，但能否達成消費呢、或許在市場教育層面還有非常長的一段路要走。

醫療AI在同醫院、患者之間卻似乎缺少一條能連接起來的信任主線，這也使得其在規模化落地時經常會面臨三方排斥割裂的情況。

• 鷹瞳萬語，到底在哪落地？

鷹瞳科技也在發力大模型，但目前他的的大模型實力究竟如何我們不得而知，就目前一些輿論聲音來看似乎并不是特別理想。

有媒體報道稱，在鷹瞳官方公眾號根本找不到其大模型入口，在百度搜索鷹瞳萬語大模型，也沒找到對應的網頁入口。

當然了，我們無法真實體驗到鷹瞳科技大模型實戰究竟達到什么樣的程度，但是整個大模型賽道自身仍處于發展階段，通用大模型、垂直大模型等各種概念此起彼伏。究竟未來是專業更勝全面，還是全面碾壓專業，這些問題我們只能交給時間。專業大于全面還好，但是如果全面能夠降維打擊替代垂直或許就值得警惕了。

朱嘯虎曾經說過：“5年后將沒有獨立的大模型公司存在，因為沒有商業模式，價格已經在成本以下了，創業公司沒辦法跟進。”

在大廠商競爭白熱化時，大模型的江湖也會洗牌、內卷。醫療AI領域或許也會成為這些大廠眼中的肥肉，而這些大廠往往擁有強大的研發能力、充沛的人才儲備、龐大的數據資源、多元的場景布局，還有就是穩定的主營業務收入。這些，或許也是鷹瞳科技們所欠缺的地方。

最后，正如前面說的那樣，醫療AI，既要懂醫療又要懂AI。過去很多AI垂直領域都有不少獨角獸企業，但最終都因為落地場景問題而陷入困境。醫療機構的合作問題我們姑且不提，現有醫療機構要想融入AI輔助。

一是要提升基層醫生相關的業務能力和服務能力，也就是說醫療AI企業需要對醫生進行專業的培訓。二是優化醫療服務流程，將AI輔助工具融入檢查過程當中。這些其實需要技術服務商幫醫療機構設計清楚，不管不顧的引進AI只會引起醫生的不習慣，甚至會降低醫療就診效率。

總而言之，作為一直走在醫療AI領域前列的鷹瞳科技，在面對產業發展帶來的機遇時具備自己得天獨厚的技術優勢、先發優勢。只不過能否把這種優勢一直保持下去、如何搭建好自己的線下生態資源、如何讓自己堅持到自己所追求的賽道云散花開，需要鷹瞳科技要努力的地方還有太多太多。最后，無論如何祝福鷹瞳科技，祝福醫療AI事業早日開花結果！