一旦產(chǎn)品能力突破拐點，AI就會由技術(shù)工具轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力工具。

本文為IPO早知道原創(chuàng)作者｜羅賓微信公眾號｜ipozaozhidao  

DeepSeek的出現(xiàn)正幫助醫(yī)療企業(yè)加速找到最佳商業(yè)化路徑、延伸專業(yè)人員的能力。高特佳投資副總經(jīng)理王海蛟對IPO早知道表示：“在DeepSeek出來之前，我們關(guān)注的很多是能力強(qiáng)的AI平臺型公司，但現(xiàn)在我們看好的是醫(yī)療行業(yè)里AI應(yīng)用能力強(qiáng)的公司。”

他表示，行業(yè)應(yīng)用能力既包含良好的行業(yè)洞察所驅(qū)動的數(shù)據(jù)積累，還需要把對用戶的理解轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的方法、流程，在此基礎(chǔ)上引入AI。在他看來，DeepSeek推動了醫(yī)療行業(yè)AI應(yīng)用的盈利效應(yīng)。

王海蛟認(rèn)為，AI替代醫(yī)療中的高價值知識服務(wù)，能創(chuàng)造更高的經(jīng)濟(jì)效益。具體來說，他看好AI應(yīng)用于診斷、營銷等容錯率相對更高或離收入端更近的業(yè)務(wù)，且AI投入在這些領(lǐng)域產(chǎn)生的回報有望較快被驗證。

同時，DeepSeek給醫(yī)療行業(yè)軟件服務(wù)商帶來了不小的沖擊。對此，王海蛟表示，這些企業(yè)不得不去思考如何通過AI重塑商業(yè)模式，尤其是如何將醫(yī)療剛需性場景“AI化”而找到新的定位，“例如AI的信息自動收集能力有望替代很多效率不高、體驗不好的人工記錄、填表工作。”

在高特佳的投資版圖中，AI技術(shù)對醫(yī)療的賦能是多家企業(yè)的核心布局方向。腫瘤篩查與精準(zhǔn)診斷企業(yè)安必平（688393.SH）將AI與病理影像分析結(jié)合，開發(fā)出多款A(yù)I輔助診斷系統(tǒng)。其宮頸細(xì)胞學(xué)AI產(chǎn)品LBP-PIAS已進(jìn)入III類醫(yī)療器械注冊申報階段。

再如獨立醫(yī)學(xué)檢驗企業(yè)華銀康集團(tuán)，實現(xiàn)了AI在病理診斷、醫(yī)學(xué)檢驗、健康管理、科研等領(lǐng)域的智能化應(yīng)用。此外，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)藥與慢病管理平臺方舟健客（6086.HK）建立了從醫(yī)院到家庭的閉環(huán)服務(wù)體系，并于2024年推出了AI醫(yī)生助理、AI客服助理等核心產(chǎn)品。

以下是對話內(nèi)容（有刪節(jié)）：

王海蛟（來源：受訪者提供）

IPO早知道：怎么看現(xiàn)在中美在AI應(yīng)用上的差別？

王海蛟：DeepSeek出現(xiàn)之后，中美之間大模型差距縮小，中國會比美國更有優(yōu)勢，因為我們的企業(yè)數(shù)量、人口數(shù)量、創(chuàng)新場景遠(yuǎn)遠(yuǎn)多過于美國。產(chǎn)品創(chuàng)新將加快推動模型在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域形成盈利效應(yīng)，只有在應(yīng)用方向上產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益，才會吸引更多資金的投入。美國形成這樣的盈利效應(yīng)會慢于中國。

在醫(yī)藥行業(yè)，比如新藥研發(fā)領(lǐng)域，生物醫(yī)藥企業(yè)可以借助AI在一千個化合物中迅速完成化合物篩選，縮窄到幾十個的范圍，從而減少很多原本要做的濕實驗，降低資金投入；還可以利用AI優(yōu)化實驗步驟設(shè)計，縮短實驗周期。

這些改進(jìn)帶來的直接結(jié)果是企業(yè)更容易賺到錢了，創(chuàng)新也更容易得到回報。以現(xiàn)在很熱的NewCo交易為例，對于目標(biāo)資產(chǎn)，賣方（許可方）如果以低于其投入成本的價格將產(chǎn)品許可出去，會導(dǎo)致虧損，但用AI以后投入減少了，賣方的預(yù)期成交價會降低。

對買方（被許可方）來說，原來預(yù)期交易價格較高時，他們要看到產(chǎn)品有十億到二十億銷售規(guī)模的潛力才會考慮引進(jìn)一款產(chǎn)品；但現(xiàn)在買方能以更低的價格獲得產(chǎn)品的權(quán)益，那么當(dāng)產(chǎn)品有一到兩億的銷售預(yù)期，可能交易就能達(dá)成。

IPO早知道：原來一直以AI推動業(yè)務(wù)的公司，DeepSeek給它們帶來了什么？

王海蛟：讓它們的用戶更容易、更低成本地去嘗試AI。每調(diào)用一次token的成本幾乎為零，很多公司就可以部署一個以DeepSeek為基礎(chǔ)的行業(yè)應(yīng)用模型，試錯成本不高，并且更可能獲得的潛在收益很高。

過去應(yīng)用端不愿意投入資金到AI，是因為回報是未知的。但現(xiàn)在AI銷售、AI研發(fā)等類型的公司，它們在擴(kuò)大客戶群體、加速盈利后，可以更快發(fā)現(xiàn)AI容易在哪條路徑上出成果，更快探測出最佳盈利模式，也更于愿意投入資金到AI。

DeepSeek之后，看好數(shù)據(jù)+應(yīng)用強(qiáng)的AI+醫(yī)療公司

IPO早知道：醫(yī)療領(lǐng)域?qū)τ跀?shù)據(jù)的處理，趨勢是什么？有哪些是有價值的？

王海蛟：DeepSeek出來之后，大模型之爭現(xiàn)在基本格局穩(wěn)定，可能它們之間還會有最大用戶量之爭。所以我們現(xiàn)在要看誰能把行業(yè)模型做得更好，這個不但需要企業(yè)有基于行業(yè)洞察的專有數(shù)據(jù)積累，還要了解用戶，比如要知道如何對數(shù)據(jù)做正確的標(biāo)注和調(diào)用。概括來說，有數(shù)據(jù)又最懂用戶的企業(yè)，才會跑得最快。

IPO早知道：怎么理解最懂用戶？

王海蛟：以ERP系統(tǒng)類比，你會發(fā)現(xiàn)ERP這類生產(chǎn)計劃系統(tǒng)在一些公司實施起來很難，這是由于公司本來就沒有一套科學(xué)、標(biāo)準(zhǔn)的流程。ERP只能提供一套軟件代碼，公司要做的是把ERP導(dǎo)入到原有的標(biāo)準(zhǔn)流程中，而ERP無法做到幫助企業(yè)從無到有創(chuàng)造一套流程。

同樣，如果一家企業(yè)原來就不知道怎么把貨賣給用戶，怎么解決售后問題，用了AI以后大概率也是不明白的。比如一家CSO公司，有一套標(biāo)準(zhǔn)化的營銷步驟告訴銷售人員，而客戶以往的問題、相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)回答公司都已經(jīng)摸索出來了，這時就可以把這套數(shù)據(jù)交給DeepSeek訓(xùn)練。每個銷售人員定期拜訪客戶一次以后，其余時間很多的客戶問題可以用AI來回答，節(jié)省了很多人力工作。如果原來100個銷售每年只能覆蓋1000家客戶，現(xiàn)在他們可以覆蓋10000家客戶。新藥研發(fā)也一樣，你必須先想清楚需要AI解決哪些問題，才能讓AI幫你降本增效。

在DeepSeek出來之前的很長一段時間，我們更多看的是AI能力強(qiáng)的公司，現(xiàn)在要看的是應(yīng)用能力強(qiáng)的公司，它們有行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)和know-how，但前者往往不具備這些。

AI應(yīng)最先替代醫(yī)療中的低風(fēng)險業(yè)務(wù)

IPO早知道：醫(yī)療哪些場景中AI會釋放出越來越好的效果，即使現(xiàn)在有限制，未來收效很高？

王海蛟：現(xiàn)在AI最應(yīng)該替代的是知識服務(wù)。如果把人的最高智能看作100分，過去的AI可能只有10分，今天進(jìn)展到50-60分，經(jīng)過訓(xùn)練變成70-80分。所以，現(xiàn)在的AI可以去做原來就能產(chǎn)生70-80分價值的工作，因為AI的替代可以產(chǎn)生高專業(yè)價值和效率。

再看醫(yī)藥和醫(yī)療場景。醫(yī)療場景因為其高風(fēng)險而無法接受犯錯誤，AI應(yīng)該首先應(yīng)用于相對低風(fēng)險的場景，如AI診斷，它的低風(fēng)險是指一次診斷不行，可以兩次三次。第二種是AI+學(xué)術(shù)、科研，AI幫助研究者快速完成基礎(chǔ)、重復(fù)的工作。第三種是AI+銷售和客戶管理，替代銷售助理或者是call center（客服中心）的工作。這些場景里AI也能產(chǎn)生價值。

而比如新藥研發(fā)這樣的高價值高風(fēng)險領(lǐng)域，AI應(yīng)用尚有待進(jìn)一步突破，也是AI應(yīng)用最應(yīng)值得關(guān)注和最有看點的領(lǐng)域。當(dāng)前新藥研發(fā)仍采用傳統(tǒng)范式，從藥物發(fā)現(xiàn)到臨床前研究，再到1、2、3期臨床試驗和最終獲批上市，這是一條經(jīng)過驗證且成熟的研發(fā)模式。AI可以提升某一環(huán)節(jié)的效率，但目前尚不能替代該范式。

IPO早知道：除了行業(yè)應(yīng)用的AI企業(yè)，大模型公司正在切入醫(yī)藥和醫(yī)療，軟件服務(wù)商之前一直也有涉足，它們未來的演進(jìn)方向是什么？

王海蛟：首先，大模型公司未來將發(fā)展成提供水和電的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商，它們現(xiàn)在不是優(yōu)先考慮收入問題，而是正在力爭擴(kuò)大用戶群體，且要讓用戶用了以后不斷提升轉(zhuǎn)換成本，之后再考慮怎么收費(fèi)。它們重在通用服務(wù)。

第二，這也說明，傳統(tǒng)的軟件服務(wù)商受到的DeepSeek的沖擊較大，這就很像Office系統(tǒng)出來之后，它能提供通用、標(biāo)準(zhǔn)化的解決方案，企業(yè)就不需要用專門的開發(fā)團(tuán)隊做一套文檔協(xié)作系統(tǒng)了。也就是說大家都使用DeepSeek以后，企業(yè)很少再依賴軟件服務(wù)商的獨特的開發(fā)能力。

在競爭力下降后，它們應(yīng)該擁抱AI，但怎么調(diào)整自己的商業(yè)模式是一種挑戰(zhàn)。像門診掛號系統(tǒng)、實驗室管理系統(tǒng)等，這些需求一直都在，未來企業(yè)是否可以將這些系統(tǒng)“AI化”，提升效率和用戶體驗？例如在實驗記錄、人員招聘等很多場景，AI自動生成功能很有希望替代重復(fù)的填表的工作，這類解決方案是值得探究的。

IPO早知道：當(dāng)大模型變成水和電，大規(guī)模應(yīng)用會爆發(fā)，從而帶來更多變量：新的商業(yè)模式和趨勢。作為投資人怎么從現(xiàn)在判斷要投資的公司？

王海蛟：類比移動互聯(lián)網(wǎng)投資，在行業(yè)發(fā)展的初期，我們很難預(yù)見現(xiàn)在的贏家是抖音這樣的平臺型公司。對于AI醫(yī)療行業(yè)的投資，我們會選擇未來兩三年能看到試錯結(jié)果的細(xì)分領(lǐng)域，主要包括AI診斷、AI營銷和AI客服領(lǐng)域。

比如AI診斷，現(xiàn)在它在應(yīng)用上的限制就在于怎么收費(fèi)。如果我們能夠把診斷的醫(yī)療服務(wù)費(fèi)向醫(yī)生結(jié)算，就可以不用向患者收費(fèi)。一名醫(yī)生如果原來能看100個病人，用AI之后同樣時間能看10000個病人，這時AI就成了醫(yī)生的生產(chǎn)力工具，患者也就無需承擔(dān)這項費(fèi)用。一旦AI產(chǎn)品能力突破到某種程度，AI就會由技術(shù)工具轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力工具。這種轉(zhuǎn)化遲早會形成。

醫(yī)療二級市場向上趨勢尚未形成，缺少大型并購案例

IPO早知道：二級市場回暖了，尤其是今年AI醫(yī)療的公司漲幅很大，對一級市場有何影響？

王海蛟：這段時間的上漲讓一級的投資人提振了信心，但上漲能否傳遞到一級市場，還取決于兩個因素：第一，這次上漲是短期波動還是長期向上趨勢。醫(yī)藥與醫(yī)療板塊很多小市值公司表現(xiàn)不錯，但很多大市值股票還在底部區(qū)域。

第二個因素是IPO和并購什么時候能大批量地出現(xiàn)。一級市場活躍程度還是取決于退出情況。股權(quán)投資現(xiàn)在仍然退出難，周期長，回報不理想。因此一級市場投融資的活躍度還沒有全面提升。

IPO早知道：并購市場進(jìn)行得怎樣？醫(yī)藥行業(yè)中什么體量的公司最容易產(chǎn)生并購交易？

王海蛟：從產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度講，現(xiàn)在可能是并購的黃金時間點。中國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鼓勵做大做強(qiáng)，醫(yī)保集采政策下小公司生存困難，自然形成整合效應(yīng)。但目前并購發(fā)生的案例不多，且達(dá)成交易的被并購企業(yè)中，虧損甚至沒有收入的醫(yī)藥企業(yè)更少；從并購交易金額看，超過10億-20億的交易很少，而我們期待的是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)整合的大規(guī)模的并購。所以并購活動還不夠活躍。

買賣雙方的預(yù)期相差較大，導(dǎo)致了一些大規(guī)模并購難以達(dá)成。對于有一定利潤的賣方，并購周期長、估值低等因素，會使其更傾向于選擇嘗試IPO的退出路徑。從買方的主要群體，包括上市公司、非上市公司和私募股權(quán)基金來看，其中最有能力進(jìn)行并購的上市公司如果選擇發(fā)行股票支持并購，要在監(jiān)管要求下實施，大額并購會受到一定限制；而私募基金出于對退出的謹(jǐn)慎，當(dāng)下也會選擇謹(jǐn)慎出手。

       原文標(biāo)題 : 對話高特佳王海蛟：醫(yī)療AI正轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力工具，替代高價值高容錯工作最有看點