AI医疗布局与成效 - 公司AI医疗发展经历1.0（系统整合）、2.0（互联网医院平台）和3.0（AI应用平台）三阶段 [1] - 形成三层AI布局：盈康大脑+算力+数据湖、业务与技术能力组件、智能交互引擎 [1] - 人均服务量同比增长10%，医护人员常规任务投入减少 [2] - 四川友谊医院平均住院天数下降3%，苏州广慈肿瘤医院下降9% [2] - 上半年费用率同比降低2个百分点 [2] 肿瘤业务发展 - 上半年肿瘤收入达21,495.33万元，同比增长25.14% [7] - 友谊医院肿瘤门诊量24,218人次，同比增长21.59% [8] - 友谊医院肿瘤四级手术占比提升8个百分点 [8] - 广慈医院肿瘤收入同比增长20.56%，肿瘤住院人次同比增长45.51% [8] - 广慈医院肿瘤四级手术占比提升5个百分点 [8] - 收购长沙珂信三级肿瘤专科医院，完善华中布局 [9] 医疗器械表现 - 医疗器械海外收入同比增长35% [6] - 输注泵国内市占率超10%，排名第3 [10] - 乳腺钼靶设备国内市占率约10%，排名第3 [10] - 新增9家海外渠道商，覆盖全球六大区域 [6] - 突破国内720多家三甲医院高端市场，覆盖率超40% [11] 技术创新与产品升级 - 完成Discovery D系列CT高压注射器智能化升级 [11] - 新一代支持TCI功能的输注泵获III类注册证 [11] - 第三代三维数字乳腺机获得欧盟MDR认证，集成AI辅助诊断 [11] - 运城医院完成23例脑起搏器植入术（DBS） [5] - 引进"方向电极"技术，开展"asleep DBS"创新术式 [5] 医院服务与差异化优势 - 践行"质量放心、服务暖心、环境舒心"的三心标准 [12] - 增加减重门诊等新场景，提供全周期体重管理服务 [12] - 引进新特药100余种 [12] - 友谊医院获批区域内首家国际医疗旅游试点示范基地 [12] - 迭代解决方案100余项，提升临床诊疗水平 [12]

市场行情表现 - 9月10日港股创新药板块大幅低开 歌礼制药 基石药业 中国生物制药 百济神州 石药集团等集体重挫 A股同步走低[1] - 盘中多只个股低开高走 相关ETF日内反弹超5% 恒生医药板块拉升幅度更为明显[1] - 创新药ETF早盘跌超5.7% 收盘仅跌0.51% 创新药50ETF收盘微跌0.13% 港股通创新药ETF早盘跌超8% 收盘跌幅收窄至2%以内[2] 外媒政策影响解读 - 行情波动源于外媒报道特朗普政府拟对中国药品实施严格限制 特别针对实验室药物[2] - 基金经理认为政策核心指向美国政府对本土药企引进海外产品（BD）审查趋严及临床试验数据要求提升[2] - 此类政策方向早已在FDA持续强化监管中体现 预计不会带来新的实质性影响[2] 中国创新药全球竞争力 - 中国创新药资产属于全球最具竞争力标的之一 政治噪声难扭转BD授权与合作开发的长期趋势[2] - 大型药企（MNC）通过引进外部创新管线丰富研发布局已成行业常态 诸多重磅药物源于Biotech与MNC合作[2] - MNC作为BD合作主要受益方 在美国具备深厚产业与政策影响力 基于自身战略与商业利益仍将推动国际合作[3] - 中国创新药企具备高效率与低成本优势 优质资产不乏全球买家 欧洲日本等地区药企将积极寻求合作[3] - 2024年跨国企业引进的创新药中31%产品来自中国 显示国产创新药较强国际竞争力[5] 行业基本面数据 - 2025年上半年恒瑞医药 百济神州-U等多家A股创新药企实现收入利润双增长[4] - 39家港股创新药样本上半年总收入1520.61亿元 同比增长7.66% 归母净利润282.66亿元 同比大增54.37%[4] - 创新药行情核心催化因素为基本面好转 非单纯资金涌入[4] 投资逻辑与方向 - 创新药行情表层原因为BD超预期 深层原因为产业成熟后高效研发与临床属性被广泛认知[4] - 未来看好三大方向：创新药企盈利进入爆发阶段 AI医疗领域标的处于低位 非创新药赛道行业龙头估值处于历史较低水平[5] - 医疗器械投资逻辑与美国政策相关性不高 医疗设备更新政策下招采数据高景气 集采降价压力减小[3] 估值与周期特征 - 创新药企盈利尚未转正导致估值较高 但属于长达几年的大趋势 处于上升期 未来业绩兑现将加速估值消化[5] - 需从周期角度拉长时间看待估值 当前仍属客观范围[5] 行情阶段与标的选择 - 行情处于估值修复第一阶段 中长期趋势未改 核心驱动为行业步入长景气周期 国内医保放量及整体跨越盈利拐点[6] - 市场对中小市值企业盲目追捧情绪或将回落 资金将转向产品已上市贡献业绩 或临床阶段居后BD确定性较高的中大型创新药企业[6]

人工智能行业发展现状 - 具身智能领域仍处于大规模爆发性增长前夜 面临高质量数据采集与利用率不足的挑战 多模态数据融合及机器人控制模态对齐存在技术难点[1] - 开源模式成为AI竞争关键变量 从代码开源转向数据与计算资源开放是革命性变化[2] - AI医疗健康领域具备刚需和中高频双重特性 为AI深度服务提供发展土壤[3] 技术应用与创新突破 - 太空AI应用出现第四类"计算卫星" 之江实验室成功发射12颗卫星星座 首次将8B参数大模型部署至太空 实现星上数据处理能力[2] - 计算卫星星座被命名为"三体计算星座" 未来计划开放卫星资源给全球使用 为深空探索提供技术基础[2] 商业模式与创业机遇 - 2025年AI应用将出现爆发式增长 具备颠覆性潜力的新企业可能已在2024年成立[4][5] - 中美AI企业发展路径存在差异 美国以B端创业为主 中国更擅长C端市场[5] - 企业竞争优势构建重点在于AI技术之外的差异化用户体验创新[5] 医疗AI发展方向 - AI医疗终极目标是提供类专业医生的个性化精准建议 需要持续健康管理能力[3] - 垂类专业大模型相比通用大模型更具护城河优势 通过持续使用深化用户认知[3] - 中长期发展路径为人机结合模式 AI作为医生助手提升名医效率并赋能基层医疗[3]

人工智能行业发展现状 - 具身智能领域在高质量数据和模型算法层面仍面临挑战 数据采集和质量问题突出且利用率需提升 多模态数据融合不理想 模型与机器人控制模态对齐存在难点 [2] - 当前处于AI大规模爆发性增长前夜 真正让AI干活的领域尚属荒漠 创新创业门槛已大幅降低 年轻创新者可利用AI工具实现新创意 [1][2] 人工智能技术突破方向 - 2025年开源成为AI竞争关键变量 从代码开源转向资源开放是革命性变化 开放数据和计算资源是推动AI发展的必需环节 [3] - 太空领域将出现第四种"计算卫星" 之江实验室已将12颗卫星送入太空并搭载8B参数模型 实现太空端完整数据处理能力 为深空探索奠定技术基础 [3] 医疗健康AI应用路径 - AI医疗健康领域具备刚需和中高频双重特性 医疗属低频行为而健康管理属高频需求 两者结合为AI深度服务提供土壤 [4] - 通用大模型长期难以替代垂类专业模型 专业能力构成护城河 使用越多越了解用户 深度认知是基础通用模型难以实现的 [4] - AI医疗终极目标是提供个性化精准可信建议 现阶段应坚持人机结合路径 让名医专注科研与疑难杂症 基层医生获得AI助手支持 [4] AI创业与商业化机遇 - 2025年AI应用将出现大爆发 下一个字节跳动或小红书级企业应在2024年已成立 创业者面临大量机会 [5] - 中美AI企业存在差异化发展路径 美国以B端创业为主 中国擅长C端市场 差异化竞争关键在于AI之外构建独特用户体验 [5]

核心业务定位 - 公司主营业务为发动机尾气后处理产品及大气环保相关产品的研发、生产和销售 [2] - 近年来围绕绿色与智慧两大主题展开多元化产业布局 [2] AI与医疗数字化业务进展 - 公司正积极布局AI与医疗数字化领域 提供从数据洞察到AI Agent落地的一站式解决方案 [2] - 聚焦AI Agent技术在医疗场景的创新应用 推动行业智能化升级并助力医疗企业数字化转型 [2] - 该业务目前尚处起步阶段 对公司业绩不会造成重大影响 [2] 战略发展方向 - 公司在优势细分领域及垂直应用上展开产业布局 [2] - 智慧业务是多元化发展的重要方向之一 [2]

他表示，蚂蚁致力于通过AI为医生提供重要支持：帮助专科医生拓展能力边界，向"全科医生"靠近；成 立医疗健康实验室，进行AI赋能MDT多学科会诊等前沿探索，"AI医疗唯一的出路就是人机结合。" 韩歆毅也坦言，AI医疗落地仍面临三大核心难题：高质量数据、抑制幻觉和医学伦理。 "高质量的数据是基础，其投入远超想象。"他透露，医疗数据的标注和训练门槛极高，"可能一条数据 的成本不是几美元，而是上百美元甚至更贵，还需要副主任、主任医师级别的医学专家参与，才能保证 训练质量。" 新京报贝壳财经讯（记者罗亦丹）9月11日，2025 Inclusion・外滩大会开幕式上，面对"AI会取代医生 吗？"这一行业焦点问题，蚂蚁集团CEO韩歆毅表示，"相当长的时间内，AI都无法替代医生，更应该是 医生的助手。" 抑制幻觉则是另一挑战。韩歆毅表示关键在于"抑幻而不降能"——"难的不是单纯抑制幻觉，而是在减 少错误的同时，不降低模型的服务能力，这需要反复打磨平衡。"而对于医疗伦理，蚂蚁专门成立了医 疗伦理顾问委员会，邀请医疗界顶级专家共同探索规范，"这个问题是以前没有人碰到的，我们必须一 起去摸索。" 尽管医疗健康已是一个十万亿级市场， ...

人工智能发展趋势 - 人工智能进入以持续学习为核心的"经验时代" 潜力远超以往 [2] - 人类数据红利正逼近极限 超级人工智能将远超人类智力水平 [2] - 开源模型与闭源模型的选择成为AI竞争关键变量 [3][4] - 开放数据和计算资源是推动AI发展的必需环节 [4] 产业化与基础设施 - 大模型"规模定律"仍然有效 智能体与经济结构转型将重塑社会 [6] - AI驱动基础设施大规模扩张 OpenAI的Stargate和Musk的Colossus等项目耗电量巨大 [6] - 100万个GPU耗电量相当于北京市用电量的八分之一 [6] - 2025年美国主要科技公司AI相关资本开支预计超3000亿美元 [6] - IDC产业大规模建设带动电力生态和经济发展 [6] - 模型和GPU算力将成为未来组织的核心资产 [6] 技术突破方向 - 当前AI仅具静态知识存储能力 缺乏自我验证与自我纠错能力 [8] - 需将AI从"黑箱"系统转变为基于数学原理的"白箱"模型 [8] - 具身智能发展面临高质量数据和模型算法对齐的挑战 [14] - 视频生成与机器人控制模态对齐存在技术难题 [14] 行业应用落地 - AI医疗领域坚持人机结合发展路径 致力于解决数据/幻觉/伦理三大核心问题 [10][11] - AI无法替代医生 但可帮助专科医生拓展能力边界 支持MDT多学科会诊 [10] - 让名医专注科研和疑难杂症 基层医生获得AI助手支持 [11] - 创新创业门槛大幅降低 小组织在AI时代爆发力增强 [14] 市场表现数据 - 云计算50ETF(516630)近五日上涨10.13% 市盈率115.35倍 主力资金净流入469.6万元 [20] - 游戏ETF(159869)近五日上涨6.76% 市盈率44.91倍 主力资金净流出8712.1万元 [19] - 科创半导体ETF(588170)近五日上涨5.83% 主力资金净流入1050.9万元 [19] - 食品饮料ETF(515170)近五日上涨2.50% 市盈率21.51倍 主力资金净流出1069.6万元 [19]

美国投资者对中国市场情绪 - 超过90%投资者明确表示愿意增加对中国市场敞口 比例达2021年初以来高位[2] - 投资者兴趣在指数投资和主题性机会方面均维持高位[2] - 中国在类人形机器人 生物科技和药物研发等前沿领域保持全球领先地位[2] 投资策略与市场趋势 - 建议采取深挖Alpha收益 等待Beta收益的投资策略[5] - 成长风格仍然在趋势中 风格延续流动性驱动主逻辑[3][4] - 指数波动会放大但趋势形成后短期内难以逆转[4] 行业投资方向 - 创新药企盈利进入爆发阶段 AI医疗标的普遍处于低位 非创新药赛道行业龙头估值处于历史较低水平[6] - 国产算力和应用相关领域具备巨大想象空间 全球头部模型厂商在编程能力等方面有显著提升[11] - 消费者持续向悦己型场景倾斜 产品力取代品牌声量和渠道覆盖成为消费公司核心竞争力[9][10] 市场价值重估 - 中国资产面临新价值重估 高端制造业公司与海外对标公司市值相差一个数量级以上[4] - 政策制定者以渐进方式出台稳定经济举措并释放呵护资本市场信号[2] - 流动性状况改善及全球资产配置多元化需求为投资意愿提供支撑[2]

行业整体发展趋势 - 人工智能正成为推动互联网医疗行业结构性变革的关键力量，行业步入以技术驱动效率、以智能重构服务的新阶段[1] - 中国AI医疗市场规模从2019年27亿元增长至2023年88亿元，并预计在2028年达到300亿元，显示出强劲发展势头[1] - 政策层面释放积极信号，国家医保局于去年11月首次将人工智能辅助诊断纳入价格构成，为行业提供制度保障与支付路径[1] 企业差异化发展路径 - 以京东健康、阿里健康为代表的医药电商企业将AI深度融入药品供应链与运营环节，实现库存优化、精准推荐和成本控制，核心商业模式仍立足于药品销售与渠道服务[3] - 京东健康2024财年医药与健康产品销售收入达488亿元，同比增长6.9%，AI在提升运营效率与用户黏性方面发挥实质性作用[3] - 平安好医生在AI医疗产品矩阵上持续发力，推出大模型升级和7+N+1产品系列，2024年上半年毛利率同比小幅提升至33.6%，反映出AI对业务结构的积极影响[3] 垂直平台与科技巨头的AI探索 - 微医、方舟健客等垂直类平台着力打造数字医生和慢病管理闭环，试图通过AI实现按病种分级诊疗和会员制服务，改变依赖药品销售的单一营收结构[3] - 微医在2024年上半年AI医疗服务收入占比已提升至79.2%，显示出业务转型的初步成效[3] - 蚂蚁集团推出"AQ"健康应用，字节跳动上线"小荷AI医生"，两者均依托母体流量与生态能力，将AI问诊、健康咨询与现有服务体系相结合，实现轻量化和快速扩张[3] AI商业化挑战与价值实现 - AI在医疗领域的应用尚处早期，真正实现规模化盈利的企业仍为少数，数据的质量与安全、模型的可解释性、以及医患信任的建立是行业普遍需要跨越的障碍[4] - 2025年1月全球医疗与AI领域融资合计占比达到58%，但投资者更关注企业是否具备可持续的商业模式和明确的盈利路径[4] - AI的真正价值在于延伸医疗服务的半径、提升质量，并最终构建可信任的C端服务生态，多家企业正尝试通过2H-2C模式与基层医疗机构合作覆盖更广泛用户群体[5] 未来行业竞争格局 - AI正在深刻改变互联网医疗行业的成本结构、服务模式与商业想象空间，头部企业依托资源与数据优势持续领跑，中小平台通过聚焦垂直场景、深化技术差异化积极应对竞争[5] - 随着算法迭代加速、政策支持力度增强以及市场教育不断深入，AI有望逐渐成为推动行业从规模扩张向质量提升转型的核心力量[5] - 未来能够将AI能力与真实医疗需求深度融合，并构建出可持续商业模式的企业将在技术浪潮中赢得关键优势[5]

市场驱动力 - 无风险利率持续下行引导增量资金入市并推动风险偏好上升 [1] - 反内卷政策推进叠加PPI数据预期向好推动行业产能出清和供需格局边际改善 [1] - AI与机器人等领域技术突破及政策支持驱动科技产业周期与板块价值重估 [1] 资金流向 - 超额储蓄从房产溢出至理财、保险、基金领域 [2] - 外资因美国经济走弱与降息预期回补非美市场资产 [2] - A股和港股市场有望迎来增量资金 [2] 行业投资机会 - AI产业涵盖国内算力与AI应用领域 发展前景广阔 [2] - 创新药企业绩进入爆发阶段 AI医疗处于低位 细分行业龙头估值处于历史较低水平 [2] - 新消费趋势向"悦己型"场景倾斜 产品力成为消费品公司核心竞争力 [3] 债券市场展望 - 债券市场从趋势性市场转为震荡市 核心源于宏观政策系统性转向 [3] - 8-10月债市面临季节性逆风扰动 收益率易上难下 [4] - 11-12月机构配置需求可能推动收益率下行 [4] 投资策略 - 采取深挖阿尔法、等待贝塔策略 [1] - 若10年期国债收益率接近1.75%或30年期接近2.0% 具备较高性价比 [4] - 债市情绪企稳条件包括权益市场震荡、商品价格回落或央行买债操作 [4]