公司AI战略与核心优势 - 公司是国内最早系统性布局超声AI的企业之一，于2016年率先制定“设备+AI”战略，其核心是将人工智能深度嵌入设备以驱动完整临床流程 [2] - 该战略的落地优势在于AI辅助医生实现设备智能化操作，完成完整性任务，设备作为AI输入不可或缺 [2] - 该战略的融合优势体现在AI通过智能抓图、简便操作、测量分析和辅助诊断，与设备进行深度双向协作 [2] - 该战略的性能优势在于为获得最佳算法性能，必须基于传感器和仪器参数分布构建数据集 [2] - 公司优先匹配自有设备落地，但在大模型和科室级解决方案阶段，也会开发能适配非自有设备的产品 [6] 技术路径与研发历程 - 在技术路径上，公司采用针对特定病种或临床场景训练的视觉模型和多模态模型，而非通用的语言大模型 [3][7] - 在行业发展早期，团队面临深度学习框架不成熟、硬件算力不足等困难，通过自研框架和逐步扩大硬件规模的方式克服 [4] - 公司初期对技术方向和价值认知存在担忧，但经分析认为成功后将改变传统“一步一停”的繁琐人机交互模式 [5] 行业挑战与数据关键性 - 构建分布合理的高质量数据是垂直领域专病AI模型研发中最关键的难题，数据的获取需要医工合作和专业医生标注审核 [8] - 公司数据来源于多区域、多层级医疗机构的临床多中心研究，并严格遵循伦理审查、数据脱敏等合规流程 [9] - 独立于设备的AI难以高效调用整机资源并形成全景式智能化，且面临兼容不同厂家设备带来的巨大额外成本和复杂注册验证 [5] 未来发展趋势与愿景 - 根据The Research Insights预测，到2030年全球医疗人工智能市场规模将超过千亿美元，医学影像AI是增长最快赛道之一 [1] - 超声AI未来的进化方向是将超声的多模态特性与AI多模态融合技术结合，以提升病灶性质鉴别的准确性 [10] - 公司认为医疗智能的最高水平是L4级“人机共检”，强调设备辅助医生而非替代，医生保留最终决策权 [10] - 公司愿景是实现仪器、AI、人三者的流畅结合，在医生眼睛聚焦的中心实时提示AI辅助诊断信息 [11]