近日，医疗AI解决方案提供商惠每科技完成近2亿元新一轮融资，本轮融资由上海科创基金及钟鼎资本共同领投，启明创投继续加持、长宁资本以虹桥睿智 投资平台进行跟投。 来源：猎云网 2025年以来，惠每科技利用大模型技术，实现了其产品线在功能以及应用落地上的双重跃迁。今年3月，惠每科技与华为联合发布了基于大模型的AI辅助诊 疗及质控解决方案，将大模型技术深度融合于既有产品体系与临床场景中。6月，惠每科技发布Agent Store平台，与惠每AI临床数据基座深度嵌合，突破了 基座大模型自由问答的交互形式在临床应用中的实际瓶颈，确保医护人员能够基于特定患者情况及临床任务需求，一键调用海量临床智能体。同时，该平台 允许每一位用户自行构建、配置、管理自己的智能体，为每个岗位的个性化需求以及各个临床专科的发展需要赋能。 截至目前，已有近百家医院上线惠每大模型版CDSS、大模型版病历质控以及Agent Store平台。Agent Store平台的智能体数量在短短2个月内快速增长至200 个以上，覆盖30余个专科以及12个场景。 惠每科技创始人、董事长兼CEO张奇博士表示："25年以来，我们看到医院客户对应用大模型新技术解决临床痛 ...

融资与市场地位 - 公司于2025年8月18日完成近2亿元人民币新一轮融资，由上海科创基金及钟鼎资本共同领投，启明创投继续加持，长宁资本跟投 [1] - 公司AI产品矩阵累计覆盖1,200余家等级医院，其中70%以上为三级医院，并持续服务了逾500家三甲医院 [1] - 公司与复旦排行榜百强医院中的47家建立了长期合作，在中国临床AI医疗市场被视为清晰的龙头，且份额持续增长 [1][3] 产品与技术发展 - 公司专注于应用AI技术解决临床痛点，核心解决方案包括AI辅助临床决策、赋能事中质控和实现事中费控 [1] - 2025年公司利用大模型技术实现产品线功能和应用落地的跃迁，包括3月与华为联合发布基于大模型的AI辅助诊疗及质控解决方案，以及6月发布Agent Store平台 [2] - Agent Store平台与公司AI临床数据基座深度嵌合，允许用户一键调用或自行构建临床智能体，平台智能体数量在2个月内快速增长至200个以上，覆盖30余个专科及12个场景 [2][3] 战略与行业前景 - 公司过去10年在1,200多家医院构建的AI临床数据基座，为大模型平台与业务的飞速增长奠定了基础，实现了“十年修路，一朝通车”的效果 [3] - 投资方期待公司基于其全国医院网络和“医护手边的AI助手”的身位优势，持续推动AI技术与临床场景的深度融合 [3] - 随着国家层面《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的审议通过，投资方期待公司积极推动国际化战略，加速中国AI最佳实践走向世界 [3]

核心观点 - 泰达生物子公司博雅全健在北京举办健康丝路AI赋能研讨会 聚焦AI技术在医疗领域的应用与发展 旨在通过AI技术打破医疗资源壁垒 构建高效医疗服务网络[1][2] - 公司推出"羲和一号"医疗大模型 基于100万真实病案数据和1000亿级参数 实现医学知识覆盖率98%和精准率90%以上 支持疾病预测 诊断 影像分析等多场景应用[3][4] - 公司通过临床数据构建差异化优势 训练数据来自18家医疗机构 经过伦理审查和脱敏处理 模型准确率超90% 幻觉率极低 为商业化落地扫清合规障碍[4] - 公司布局AI+医疗生态圈 覆盖组学研究 医学影像 药物研发等领域 并计划拓展智能轮椅 营养管理设备等AI硬件产品[6][8] - 泰达生物深耕AI+医疗赛道 形成技术研发-场景落地-产业赋能的创新能力 预计三年内服务患者超1亿人次 并建立全球医疗AI协作网络[8][9] 行业活动 - 第31届中国国际医用仪器设备展览会暨技术交流会在北京举办 研讨会由泰达生物子公司博雅全健及北大科技园协办[1] - 研讨会期间举行中非医院联盟联合工作组启动仪式 全球儿童两病早诊早治AI创新生态共建仪式 以及羲和一号落地宁夏签约仪式[2] 技术产品 - 羲和一号医疗大模型由北京大学第三医院 北京大学人工智能学院与博雅全健共同研发 历时近10年 支持自然语言交互与可溯源知识推理[3] - 模型专注于心血管病等领域应用 解决基层诊断能力不足 指南落地滞后等痛点 传统诊疗中人工计算错误率高 检查耗时超30分钟[5] - 公司通过医疗数据平台建设推动专科专病治疗 医疗管理效能提升 并与弘信电子子公司合作开发端边医疗诊疗一体机[8] 战略布局 - 公司致力于构建数据-模型-临床的AI+医疗生态圈 推动科研成果快速转化[6] - 泰达生物子公司深圳医数精诚与深圳计算科学研究院签署合作框架协议 在数据库建设 数据质量提升及数据分析应用等领域开展深度合作[8] - 公司计划建立全球医疗AI协作网络 与各国专家共同完善模型 实现医疗智慧全球共享[9]

行业与公司 - 医疗 AI 行业及 AI 制药领域是核心讨论对象 涉及公司包括晶泰科技、金大控股、石药集团、京大控股、佳和美康、新泰控股、英唐科技等[1][2][4][17][21][22] - 数字疗法领域涉及英童科技、爱尔眼科等[19] 核心观点与论据 AI 制药领域 - 晶泰科技与 Dori train 合作 首付款 1 亿美元（5100 万已支付 4900 万年内支付） 全部确认收入将带来超 7 亿人民币收入 较去年数倍增长[1][2] - 商业模式从早期项目合作发展为里程碑付费 如 60 亿美元合同分阶段付款 反映对大型平台能力认可度提高[1][5] - AI 平台覆盖更多靶点 提升制药企业信任度 推动自主药物研发和项目合作 角色从算法型公司转变为生产型工具和服务提供者[6][7] - AI 技术缩短研发周期 靶点发现到 IND 申请从 4-6 年缩短至 2-3 年 延长原研药销售窗口期 算法预判分子结构通过临床一期概率达 95%以上[10][11] - 外资药企更愿意支付高额费用 国内药企尚未有超大金额项目落地[4] 医疗 AI 产品分类 - 效率工具：医生助手、医技人员助手等 提升流程管理效率 如病历书写从 2 小时缩短至几分钟[8][16] - 诊疗助手：临床决策支持系统（CDSS） 提高诊疗效率 逐步达到专家水平[8][16] - AI 制药：重构产业体系 缩短研发周期并降低成本 加速新药上市[8][9] - 数字疗法：作为辅助治疗工具或直接治疗器械 如近视治疗仪[13][15] 数字疗法 - 在精神疾病、内分泌疾病及眼科疾病中效果显著 如近视治疗仪进入爱尔眼科销售体系[13][19] - 面临挑战：需严格临床试验 目前集中在专科领域 国内外尚未出现大型企业[18] 其他重要内容 - 金大控股与药企签署协议 最高可获 58.9 亿美元里程碑付款[2] - AI 技术降低罕见病开发成本 推动商业生态变革[12] - AI 助手类产品与原有系统深度融合 大模型产品在医院规模化落地[20] - 2025 年下半年 AI 加应用场景落地加速 医疗领域具高胜率和高赔率潜力[21] 数据与单位 - 1 亿美元首付款（5100 万已支付 4900 万年内支付）[2] - 7 亿人民币收入（晶泰科技）[1] - 60 亿美元合同（分阶段付款）[5] - 58.9 亿美元里程碑付款（金大控股）[2] - 研发周期缩短：靶点发现到 IND 申请从 4-6 年缩短至 2-3 年[10][11] - 临床一期通过概率达 95%以上[11]

数字基础设施建设 - 央行等七部门联合印发《关于金融支持新型工业化的指导意见》，提出促进数字经济与实体经济深度融合 [1] - 支持金融机构运用大数据、区块链、人工智能等技术简化业务流程，提高服务制造业特别是中小企业的效率 [1] - 加强对5G、工业互联网、数据和算力中心等数字基础设施建设的中长期贷款支持 [1] - 运用融资租赁、不动产信托投资基金、资产证券化等方式拓宽数字基础设施建设资金来源 [1] - 政策将刺激上游服务器、光模块等硬件需求，同时推动工业互联网平台与AI应用落地 [1] 商业航天发射 - 海南商业航天发射场在5天内完成双工位连续发射，验证高密度发射能力 [2] - 使用长征十二号运载火箭成功发射卫星互联网低轨07组卫星 [2] - 高密度发射能力将加速卫星互联网星座组网进程 [2] - 资本市场或关注火箭复用技术、地面支持系统及卫星制造产业链 [2] - 我国发射效率提升后，有望抢占近地轨道资源优势 [2] 人工智能医疗应用 - 复旦大学附属中山医院获批建设"国家人工智能应用中试基地（医疗领域临床医学科研方向）" [3] - 基地定位为覆盖"研发—测试—验证—应用"全链条的创新支撑平台 [3] - 项目旨在破解医疗AI技术中的临床验证瓶颈，缩短AI产品落地周期 [3] - 三甲医院牵头下的产学研协同模式可能被复制，推动医院从技术应用方升级为标准制定者 [3]

股价表现 - 智云健康午前股价上涨4.03%至1.55港元 成交额314.21万港元 [1] 科研项目进展 - 公司申报的生成式医疗AI大模型项目入选杭州市2025年度重点科研计划立项名单 [1] - 项目聚焦生成式医疗AI大模型构建及远端决策支持关键技术研究 [1] 技术应用与优势 - 医疗AI大模型已在全国多家医院开展示范应用 后续将扩大覆盖范围和应用深度 [1] - 基于物联网感知技术与数据精准路由算法建立医疗信息传输体系 [1] - 通过多模态传感设备对慢性病患者健康参数进行动态数据采集 [1] - 建立面向远程医疗的加密传输通道与数据清洗机制 [1] - 研发具有参数自优化能力的智能诊断辅助系统 通过深度强化学习实现决策模型实时动态调谐 [1] - 重点提升糖尿病 心血管疾病 慢性阻塞性肺疾病等临床场景的远程诊断准确率与时效性 [1] - 构建"数据采集-安全传输-智能决策"全链条闭环医疗辅助体系 [1]

股价表现 - 智云健康午前股价上涨4.03%至1.55港元 成交额314.21万港元 [1] 科研项目进展 - 公司申报的生成式医疗AI大模型项目成功入围杭州市2025年度重点科研计划立项名单 [1] - 项目专注于远程医疗决策支持系统的关键技术研究 [1] 技术架构与应用 - 医疗AI大模型基于物联网感知技术与数据精准路由算法构建医疗信息传输体系 [1] - 通过多模态传感设备实现慢性病患者健康参数的动态数据采集 [1] - 建立面向远程医疗的加密传输通道与数据清洗机制 [1] 核心功能特性 - 研发具有参数自优化能力的智能诊断辅助系统 通过深度强化学习实现决策模型实时动态调谐 [1] - 重点提升糖尿病 心血管疾病 慢性阻塞性肺疾病等临床场景的远程诊断准确率与时效性 [1] - 构建"数据采集-安全传输-智能决策"全链条闭环医疗辅助体系 [1] 商业化进展 - 该医疗AI大模型已在全国多家医院开展示范应用 [1] - 后续计划进一步扩大覆盖范围和应用深度 [1]

大会概况 - 2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议于7月26-28日在上海举办 为全球人工智能领域规格最高的顶级盛会[1] - 国务院总理李强出席开幕式并发表致辞 蒙古第一副总理 新开发银行行长 联合国副秘书长及30余个国家部长级官员和国际组织负责人参与论坛[3] - 大会汇聚12位诺贝尔奖 图灵奖得主及80余位国内外院士 共同探讨人工智能发展与治理[5] 公司荣誉与成果 - 公司凭借多项AI创新成果成为大会医疗行业焦点 并作为本土创新全球化代表企业入选《2025医健可持续创新案例推荐榜》[5][11] - 公司人工智能慢病健康风险评估系统是国内首个获批眼底人工智能辅助诊断三类证的软件系统 可识别55种眼部疾病及心梗 脑梗 动脉硬化 糖尿病 老年痴呆等重大慢病风险[8] - 公司临床端服务累计覆盖3000万人近视防控产品帮助2.3万名儿童改善视力 视觉训练产品帮助39.2万斜视弱视患者康复[13] 技术突破与应用 - 国家人工智能医疗健康应用中试基地首次亮相 由北京同仁医院 中国联通与公司联合建设 应用生成式AI技术优化致盲眼底疾病与慢病预警系统[6] - 公司参与编写的《人工智能大模型在医疗健康领域发展态势研究报告》正式发布 其万语医疗大模型在AI眼底检测 近视防控 视觉训练和AI主检等场景入选典型应用案例[8] - 生成式AI技术推动医疗服务从被动治疗向主动预防转变 构建全生命周期智慧医疗生态体系[10] 产品创新 - 人工智能微血管体检仪采用生成式AI图像解析引擎 实现1分钟拍摄 3分钟生成报告 为轻量化全自动眼底相机[15] - 人工智能抗压能力检测仪通过多模态AI算法 90秒评估抗压能力 心理压力 身体压力及自主神经平衡等5大指标[17] - AI赋能PBM视力康复仪获中国药监局和欧盟批准 每天6分钟用于近视防控与辅助治疗 拥有国家发明专利和日内瓦国际发明展金奖[19] 行业影响 - 公司产品为全球老龄化 慢病管理 青少年近视防控提供普惠解决方案 推动医疗资源普惠化与平权化[11][20] - 技术有效拉平地区医疗资源差异 助力全球绿色低碳发展[11]

核心观点 - AI智能总检一体机商业化落地 解决医疗资源分配不均和服务效率问题 将体检报告生成时间从10分钟缩短至2分钟 准确率达95% [1][3][7] - 技术采用生成式与规则双引擎架构 平衡技术先进性和医疗安全性 规则模型确保医疗逻辑严谨性 生成式模型优化报告可读性 [3][5] - 公司拥有全国最完整的体检数据库和3000家医院客户资源网络 为产品优化和推广奠定基础 [4][7] 产品技术特点 - 基于DeepSeek大模型深度优化 采用混合模型架构 生成式模型解决用户沟通问题 规则模型确保医疗信息绝对准确 [3][5] - 将一线城市三甲医院专家经验数字化复制 使设备具备接近高水平医生的总检能力 [5][6] - 可自动完成体检报告质量控制 阳性体征提取及总检报告撰写 包括异常信息筛选和个性化建议生成 [5] 商业化进展 - 从亮相到商业化仅用时一个月 与上海市第十人民医院达成战略合作 [1][3] - 设备定价贴合市场实际 符合体检中心预算 计划先从3000家合作医院推广 [7] - 年覆盖超5亿人次的高频医疗入口 体检行业年规模约3000亿 80%为企业团单 20%为个人体检 [3][8] 效率提升效果 - 将平均总检时间从10分钟缩至2分钟 提效超10倍 可24小时不间断工作 [3][7] - 解决一线大医院体检报告出具慢问题 部分地区可实现3天内拿到报告 [7] - 让下沉城市用户享受到一线城市级别的报告解读服务 [6][7] 数据优势 - 拥有全国最完整的脱敏体检数据库 数据未形成信息孤岛 实现一定打通 [4][5][8] - 设备使用中产生的新数据将反哺模型训练 形成正向循环 [8] - 通过十余年战略布局构建数据壁垒 为AI应用提供关键燃料和训练场 [5] 行业影响 - AI技术融入将带来体检行业深刻变革 改变生产力而非生产关系 [8] - 公立医院占90%市场份额 AI技术有望拉平全国体检总检服务质量基线 [6][8] - 未来将在定制体检等更多场景应用AI技术 提供更个性化精准化的服务 [9]

行业趋势 - 医疗AI在WAIC 2025重新成为焦点 大模型技术推动行业复苏 互联网大厂和药械企业积极回归[1] - 医疗AI正沿着两条路径发展 一是AI体系化赋能医疗 二是从通用向垂直领域深化解决临床问题[1][2][6] 技术演进 - 大模型推动医疗AI从"节点式"应用转向"环节式"赋能 智能体能够自主规划执行系列行为并持续学习[2][3] - 智能体整合分散的AI应用 如腾讯健康"健康管理助手"整合体检全流程工具 改变用户从低频被动到高频主动的使用模式[3][4] - 医疗AI从全科服务向专病领域深化 京东健康"京医千询2.0"形成"三引擎+四模型"技术架构 实现拟人对话/可信推理/医学全模态突破[6][7] 企业动态 - 腾讯健康推出智能体"健康管理助手" 实现健康报告解读/风险分析/健康计划管理等整合功能[3] - 京东健康构建"AI医生+多专业服务角色智能体+专家医生智能体"矩阵 上线超500个专家医生智能体[7] - 联影智能推出全球唯一胸部一扫多查智能体 可自动检出73种胸部异常 AUC达94% 提升诊断效率25%[8][9] - 福鑫科创将AI应用于模拟患者场景和数据分析 通过数字人提升医师临床能力[4][5] 技术突破 - 京东健康"京医千询2.0"经过140个临床科室医生及百万级病案评测 具备反思机制和自适应能力[7] - 联影智能胸部智能体支持语音录入报告 在人机协同挑战中显著提升复杂病例诊断效率[9] - 医疗AI实现对文本/影像/检验数据等多模态数据的综合解析[7] 行业规范 - 蚂蚁集团联合中国信通院发布首个《医疗健康行业智能体AI医生》标准体系 涵盖技术性能/隐私安全/数据治理/专科应用要求[12] - 标准制定推动医疗智能体进入系统化规范化阶段 为行业提供评估基准[12] 市场现状 - 国内医疗垂直大模型超过300个 绝大部分产品形态为智能体[12] - 互联网大厂凭借互联网基因快速打通C端应用 但商业化挑战仍未完全解决[13]