合作核心内容 - 四川大学华西医院与蚂蚁集团正式签署战略合作协议，共同推进AI医疗融合创新[1] - 合作旨在研发精准、可信、高效的AI医疗解决方案，助力优质医疗资源下沉[1] - 合作目标为“复制”华西优质诊疗能力，赋能基层医疗服务，推动健康服务公平可及[1] 具体合作方向 - 聚焦呼吸系统疾病等慢性病，共同开展前沿技术研究与应用开发[3] - 探索医保商保支付与创新产品开发，优化医疗支付服务体验[3] - 推动院内便民就医服务流程优化升级，改善患者就医全流程体验[3] - 探索构建数据标准化治理体系，共同开展大模型创新应用[3] 公司战略与行业地位 - 蚂蚁集团自2023年布局AI医疗，已构建应用场景丰富、医疗机构共建深度领先的医疗大模型[3] - 蚂蚁集团此前已与北京大学第三医院、上海交通大学医学院附属仁济医院等多家顶尖医疗机构建立合作[3] - 华西医院是中国西部疑难危急重症诊疗的国家级中心，拥有多个国家级科研平台和成熟的科研管理体系[3] - 此次合作被视为强强联合，或将推动AI大健康生态布局再上新台阶[3]

合作概述 - 四川大学华西医院与蚂蚁集团于2025年世界互联网大会乌镇峰会期间正式签署战略合作协议 [2] - 合作旨在结合华西医院的临床科研积淀与蚂蚁集团的技术生态资源 共同推进科学研究、服务体系建设与“AI+医疗”的融合创新 [2] - 合作目标为助力优质医疗资源下沉 赋能基层医疗服务能力提升 [2] 合作重点方向 - 聚焦呼吸系统疾病等慢性病 共同开展前沿技术研究与应用开发 [2] - 探索医保商保支付与创新产品开发 优化医疗支付服务体验 [2] - 推动院内便民就医服务流程优化升级 改善患者就医全流程体验 [2] - 探索构建数据标准化治理体系 共同开展大模型创新应用 赋能临床诊疗与科研创新 [2] 合作目标与愿景 - 以临床诊疗、疾病管理等需求为导向 研发更精准、更可信、更高效的AI医疗解决方案 [2] - 利用技术“复制”华西优质诊疗能力 让更多基层医疗机构和远距离患者受益 推动健康服务公平可及 [2] - 合力突破AI医疗研究向临床应用转化的“最后一公里” 让看病更简单、生活更健康 [3] 公司战略与行业地位 - 蚂蚁集团自2023年布局AI医疗以来 已构建起业内应用场景丰富、医疗机构共建深度领先的医疗大模型 [3] - 蚂蚁集团此前已与北京大学第三医院、上海交通大学医学院附属仁济医院等多家顶尖医疗机构建立合作 [3] - 华西医院是中国西部疑难危急重症诊疗的国家级中心 拥有多个国家级科研平台和成熟的临床研究与科研管理体系 [3] - 此次联合或将推动AI大健康生态布局再上新台阶 [3]

合作概述 - 四川大学华西医院与蚂蚁集团于2025年世界互联网大会乌镇峰会期间正式签署战略合作协议 [1][3] - 合作旨在结合华西医院的临床经验与科研积淀以及蚂蚁集团的技术能力与生态资源 [1] - 合作目标包括推进科学研究、服务体系建设与"AI+医疗"融合创新 助力优质医疗资源下沉和基层医疗服务能力提升 [1] 合作目标与愿景 - 合作以临床诊疗、疾病管理等需求为导向 旨在研发更精准、更可信、更高效的AI医疗解决方案 [3] - 核心愿景是利用技术"复制"华西优质诊疗能力 让更多基层医疗机构和远距离患者受益 推动健康服务公平可及 [3] - 公司期待合力突破AI医疗研究向临床应用转化的"最后一公里" 让看病更简单、生活更健康 [3] 具体合作方向 - 第一是围绕国家重大战略需求 聚焦呼吸系统疾病等慢性病 共同开展前沿技术研究与应用开发 [3] - 第二是探索医保商保支付与创新产品开发 以优化医疗支付服务体验 [3] - 第三是推动院内便民就医服务流程优化升级 改善患者就医全流程体验 [3] - 第四是探索构建数据标准化治理体系 共同开展大模型创新应用 赋能临床诊疗与科研创新 [3] 公司背景与行业意义 - 华西医院是中国西部疑难危急重症诊疗的国家级中心 拥有多个国家级科研平台和成熟的科研管理体系 [4] - 蚂蚁集团自2023年布局AI医疗以来 已构建起应用场景丰富、医疗机构共建深度领先的医疗大模型 [3] - 公司此前已与北京大学第三医院、上海交通大学医学院附属仁济医院等多家顶尖医疗机构建立合作 [3] - 此次合作被视为强强联合 或将推动AI大健康生态布局再上新台阶 为健康中国建设注入新动能 [4]

合作概述 - 四川大学华西医院与蚂蚁集团于2025年世界互联网大会乌镇峰会签署战略合作协议 [1] - 合作旨在结合华西医院临床科研经验与蚂蚁集团技术生态资源 [1] - 双方将围绕呼吸系统疾病等慢病推进科学研究、服务体系建设和AI+医疗融合创新 [1] 合作目标 - 研发更精准、可信、高效的AI医疗解决方案以“复制”华西优质诊疗能力 [1] - 助力优质医疗资源下沉，赋能基层医疗服务能力提升，让更多基层医疗机构和远距离患者受益 [1] - 合力突破AI医疗研究向临床应用转化的最后一公里，让看病更简单、生活更健康 [3] 合作方向 - 聚焦呼吸系统疾病等国家重大战略需求，共同开展前沿技术研究与应用开发 [3] - 探索医保商保支付与创新产品开发，优化医疗支付服务体验 [3] - 推动院内便民就医服务流程优化升级，改善患者就医全流程体验 [3] - 基于数据治理，共同开展大模型创新应用，赋能临床诊疗与科研创新 [3] 合作方背景与意义 - 蚂蚁集团自2023年布局AI医疗以来，已构建起应用场景丰富、医疗机构共建的医疗大模型 [5] - 华西医院是中国西部疑难危急重症诊疗的国家级中心，拥有多个国家级科研平台和成熟的科研管理体系 [5] - 此次强强联合或将推动AI大健康生态布局再上新台阶，为健康中国建设注入新动能 [5]

上市计划与背景 - 公司计划依据香港联交所《上市规则》第18C章（特专科技公司上市章节）递交上市申请，因其未能满足盈利测试、市值测试等常规上市条件 [1] - 公司于9月30日正式发布招股书申请版本，开启上市进程 [1] - 联席保荐人为中信建投（国际）融资有限公司、建银国际金融有限公司及交银国际（亚洲）有限公司 [9] 行业地位与技术优势 - 以2024年收入衡量，公司是中国最大的医院AI医疗解决方案供应商，同时也是全球第四大大型医院AI医疗解决方案供应商 [5] - 公司是全球范围内唯一实现L1至L4级别解决方案全覆盖的AI医疗企业，拥有从数据基础设施到应用层算法的全栈技术研发能力 [4] - 截至2025年6月30日，公司服务客户已超750家医院，其中包含400余家大型医院，并在沙特落地全球首个AI主导的诊所试点项目 [5] 财务表现 - 收入从2022年的人民币1.44亿元增长至2024年的人民币2.92亿元，2025年上半年收入为人民币1.12亿元，同比增长23.34% [6][7] - 期内亏损从2022年的人民币3.76亿元收窄至2024年的人民币2.07亿元，2025年上半年亏损为人民币9745.5万元，上年同期亏损为人民币1.03亿元 [6][7] - 毛利率从2022年的26.9%提升至2024年的37.1%，2025年上半年毛利率为38.9%，上年同期为55.6% [6][7] - 研发成本占收入比例从2022年的94.6%显著下降至2024年的21.6%，2025年上半年为19.8% [7] 股权结构与投资者 - IPO前创始团队及员工持股平台合计持股比例约为30.58%，其中董事长兼CEO张少典博士持股11.00% [9][13] - 主要机构投资者包括腾讯实体（合计持股13.25%）、珠海慧亿（IDG资本关联方，持股11.28%）和红杉铭德（持股11.23%） [9][14] - 公司自2017年起至2024年已完成多轮融资，覆盖天使轮至F轮 [9] 公司治理 - 公司董事会由七名董事组成，平均年龄不到40岁 [8]

上市申请与资格 - 公司正寻求以特专科技公司条件在香港联合交易所上市，因其未能符合盈利测试、市值测试等标准，故根据联交所《上市规则》第18C章正式递表 [1] - 公司处于AI医疗解决方案商业化的相对早期阶段，自成立以来录得净亏损，并预期将继续产生净亏损 [1] 公司业务与市场地位 - 公司是全球AI医疗行业唯一涵盖L1至L4级别解决方案的企业，具备全栈技术研发能力 [2] - 按2024年收入计算，公司是中国最大的医院AI医疗解决方案供应商，也是全球第四大大型医院AI医疗解决方案供应商 [2] - 截至2025年6月30日，公司已服务超过750家医院，其中包括超400家大型医院，并已在沙特落地全球首个由AI主导的诊所试点 [2] 财务表现 - 公司收入从2022年的1.437亿元增长66.3%至2023年的2.391亿元，进一步增长22.1%至2024年的2.919亿元 [9] - 报告期内，公司经营亏损逐年收窄，分别为2.325亿元、1.426亿元、4940万元以及2300万元、2070万元 [9] - 截至2025年6月30日，公司持有现金及现金等价物4862.8万元，现金消耗率降至每月300万元 [9] 研发投入 - 公司研发成本从2022年的1.359亿元（占同期总收入94.6%）降至2025年上半年的2230万元（占同期总收入19.8%） [12] - 开发和验证先进的医院AI模型需要医学和AI的跨学科专业知识，人才成本是重大支出，2024年中国医疗AI工程师平均年薪介乎30万元至100万元 [12] 股权结构与投资者 - 公司创始团队及员工持股平台在IPO前合计持股约30.58% [3][6] - 主要机构投资者包括腾讯实体（持股13.25%）、珠海慧亿（持股11.28%）、红杉铭德（持股11.23%）等长期资本 [3][6][7] 行业前景与市场 - 全球AI医疗解决方案市场预计将从2024年的400亿元增长至2030年的906亿元 [11] - 中国AI医疗解决方案市场预计将从2024年的164亿元扩大至2030年的353亿元 [11] - 到2030年，全球L3级AI医疗解决方案市场规模预计将达到108亿元，中国将达到70亿元，L4级解决方案全球市场规模预计达到8亿元 [11] 客户与市场策略 - 公司客户数量从2022年的121家增长至2024年的244家 [9] - 医院AI解决方案行业仍处于起步阶段且较为分散，大型医院（拥有500张床位及以上）是推动行业的关键，预计针对大型医院的提供商将保持领先地位 [10]

香港聯合交易所有限公司及證券及期貨事務監察委員會對本申請版本的內容概不負責，對其準確性或完整 性亦不發表任何聲明，並表明概不就因本申請版本全部或任何部分內容而產生或依賴該等內容而引致的任 何損失承擔任何責任。 (a) 本文件僅為向香港公眾人士提供有關本公司的資料，概無任何其他目的。投資者不應根 據本文件所載資料作出投資決定； (b) 在聯交所網站登載本文件或其任何補充、修訂或更換附頁，並不會引致本公司、其聯席 保薦人、整體協調人、顧問或包銷團成員須於香港或任何其他司法管轄區進行發售活動 的責任。本公司最終會否進行任何發售仍屬未知之數； (c) 本文件或其補充、修訂或更換附頁的內容未必會全部或部分轉載於最終正式上市文件； (d) 本申請版本並非最終上市文件，本公司可能會不時根據《香港聯合交易所有限公司證券上 市規則》作出更新或修訂； (e) 本文件並非向任何司法管轄區的公眾人士提呈出售任何證券的招股章程、發售通函、通 告、通函、小冊子或廣告，亦非邀請公眾人士提出認購或購買任何證券的要約，且並非 旨在邀請公眾人士提出認購或購買任何證券的要約； (f) 本文件不應被視為勸誘認購或購買任何證券，亦不擬構成該等勸誘； ...

财务表现 - 25H1公司实现营收14 14亿元(yoy+0 09%) 归母净利3 77亿元(yoy+156 26%) 扣非净利2 03亿元(yoy+0 14%) [1] - Q2营收7 08亿元(yoy-3 66% qoq+0 16%) 归母净利2 34亿元(yoy+386 45% qoq+62 52%) 扣非净利9990 53万元(yoy-23 94% qoq-2 94%) [1] - 归母净利大幅增长主因交易性金融资产公允价值变动收益达1 3亿元及联营企业投资收益增加 公司拟每10股派现0 8元 [1] 游戏业务 - 25H1游戏业务营收7 06亿元(yoy+9 02%) 子公司边锋网络营收10 15亿元(yoy+1 62%) 净利2 94亿元(yoy+14 48%) 增长主因AI算法优化游戏体验 [2] - 数字营销业务营收3 82亿元(yoy+13 97%) 增长来自浙江大数据交易中心新增6专区及与钉钉合作 淘宝天下深化AI创意视频应用 [2] - AI算法与谷子经济模式有望提升用户粘性与付费效率 驱动游戏业务稳健增长 [2] 数字技术布局 - 富春云科技推进算力升级 杭州富阳数据中心完成文化算力赋能中心一期建设 北京四季青数据中心在建5000卡算力中心 [3] - 传播大脑公司打造四大平台(含传播大模型) 全省融媒覆盖率86 7% 并拓展至安徽江苏 杭州城市大脑自研AgentPaaS系统 [3] - 智慧网络医院发布AI医疗解决方案 推动生成式AI在医疗场景落地 [3] 盈利预测 - 预计25-27年归母净利6 73/7 73/9 06亿元 对应增速31 57%/14 88%/17 16% [4] - 基于SOTP估值法 给予25年游戏业务25XPE 营销业务33XPE 数字科技9XPS 目标价19 65元(前值16 27元) [4]

核心观点 - 德银报告认为，整个中国医疗行业将从AI革命中受益，AI应用将提高效率、节约成本并克服传统方法壁垒[3] - AI应用降低了行业进入壁垒，预计将吸引更多竞争者进入该领域[4] - 自1月底以来，已有超过25家中国知名医疗公司宣布将与DeepSeek合作[5] 行业市场前景 - 全球医疗行业AI解决方案市场预计将以35.5%的年复合增长率增长，从2022年的137亿美元增至2030年的1553亿美元[5] - 受中国AI快速发展积极情绪推动，年初至今港股互联网医疗相关公司股价上涨超过41%，大幅超越恒生指数19%的涨幅[4] AI在药物研发领域的应用 - AI有望重新定义药物发现行业，减少繁琐、重复、劳动密集的任务，降低技术壁垒，减少新药研发的时间和成本[7] - 传统药物研发从研究到临床通常需要10-13年，整个研发过程通常需要超过10亿美元投资[9] - 传统药物发现从筛选5000-10000种化合物开始，约250种进入临床前试验，最终不到10种进入临床阶段，通常只有1种能获批[9] - AI驱动的药物发现可将所需时间缩短至30个月，节省一半时间，德银预计整个药物发现过程将缩短至8-10年[10] - 由于效率提升和潜在成功率提升，药物开发投资周期会缩短，将吸引更多资金进入药物研发领域[7] AI在诊断与医院运营中的应用 - AI可以通过解析数据、提取结果并提供清晰的诊断见解来协助诊断过程，帮助医生更准确地诊断疾病，克服传统诊断方法中因人为主观性导致的误诊或漏诊可能性[12] - AI在医院日常运营中的应用将变得越来越普遍，能够帮助整理和管理医院每日产生的大量数据，包括患者数据、检查记录、处方记录、预约安排和资源分配等[13] - AI能通过组织数据推动更高效的医院管理，提供患者记录的快速摘要，突出特定病情，并提醒患者药物或预约情况[13]