行业趋势：AI制药合作加速，技术价值进入商业兑现期 - 2026年开年以来，AI制药领域的合作签约明显提速 [1] - 短期内连续多笔合作的达成，预示着AI制药的技术价值正从“概念验证”加速走向“商业兑现” [3] - 根据行业调研报告，AI在制药巨头及科技巨头眼中已从孤立的技术试点，转变为一项战略要务 [4] - 约85%的受访企业领导者表示正在加大对AI的投资，其中70%的企业将其视为当务之急 [4] 公司动态：英矽智能合作与市场表现 - 2026年2月10日，英矽智能与康哲药业达成数千万港元AI药物研发合作，共同推进不少于2个中枢神经系统及自身免疫疾病领域的研发项目 [1] - 英矽智能有望就每个合作项目获得最高达数千万港元的研发费用支持 [1] - 该消息公布当日，英矽智能股价盘中一度涨超11%，最终报收72.25港元/股，涨7.59% [1] - 自2026年开年以来至2月10日，英矽智能股价已涨超94%，接近翻倍 [1] - 2026年初以来，英矽智能已达成四笔交易，合作方包括施维雅、衡泰生物、齐鲁制药及康哲药业 [3] - 与前三家公司的合作中，首付款、预付款及近期研发里程碑付款总计为4200万美元，总金额累计超10亿美元 [3] 公司背景：英矽智能的技术平台与管线 - 英矽智能是一家由AI驱动的创新药企，拥有自主开发的生成式人工智能平台Pharma.AI [2] - 该平台已产生逾20项临床或IND（新药临床试验）申报阶段的资产 [2] - 其核心管线Rentosertib（ISM001-055）是全球首个进入II期临床的AI发现候选药物，用于特发性肺纤维化 [2] - 公司于2025年12月30日成功在港交所挂牌，成为当年度港股市场规模最大的生物科技IPO [2] 技术优势：AI赋能药物研发的效率与成本 - 利用英矽智能的核心AI平台，候选药物从靶点发现到确定临床前候选化合物（PCC），所需时间从传统的平均4.5年大幅缩短至12~18个月 [3] - 所需合成的测试分子数量及相应成本，可降至传统方法的1/10左右 [3] - 传统方式需要合成数百到两千个分子才能找到PCC，而英矽智能只需要合成数十到两百个分子 [4] - 传统制药方式找到PCC需要耗资上千万美元，英矽智能只需要200万~300万美元，成本降低到1/5 [4] 产业生态：传统药企与AI公司的合作模式 - 越来越多传统药企拥抱AI技术平台，背后的原因或许离不开AI在效率与成本方面的优势 [3] - 制药行业在自主研发方面的思维模式发生重大转变，越来越多的公司倾向于通过合作或购买的方式引入外部AI解决方案 [4] - 在调研报告中，优先考虑外部解决方案的企业达到30% [4] - 除英矽智能外，国内AI制药明星企业晶泰科技也在近期先后与甘李药业、维昇药业达成合作，主要聚焦在代谢领域 [3]

编者按：英矽智能凭借生成式AI平台，提高了药物研发的效率，已开发出多个潜力管线，且与多家跨国制药巨头达成了合作，通过自主研发+对外授权构 筑了一定的护城河。 英矽智能成立于2014年2月10日，由Alex Zhavoronkov博士创立，是一家AI驱动药物发现及开发公司。 目前，公司已透过自主开发的生成式人工智能平台Pharma.AI产生逾20项临床或IND申报阶段的资产，其中三项资产已授权予国际制药及医疗保健公司， 合约总价值最高为21亿美元，以及一项处于自主开发阶段的II期资产，在业界中处于相对较为先进的阶段。 01、行业背景：AI可以提升药物发现流程中各阶段的效率 AI药物发现及开发(AIDD)正成为制药产业日益重要的趋势。 AI技术可以应用于药物开发的早期与后期阶段，有助于更高效率地识别靶点、设计分子并优化临床试验。 英矽智能招股书中预期，全球AIDD市场的规模将由2023年的119亿美元增加至2032年的746亿美元，复合年增长率为22.6%。 基于AI的药物发现的主要优势在于，AI可以提升流程中各阶段的效率，应对药物发现中的关键挑战。 AI可分析庞大且复杂的数据集，以识别潜在候选药物、发掘生物标志 ...

全球医药产业AI布局热潮 - 2026年开年仅一个月，全球医药产业掀起人工智能（AI）布局热潮，国内外药企竞相加码，例如礼来与NVIDIA合作成立AI联合创新实验室，阿斯利康收购生物医学人工智能公司ModellaAI [1] - 国内市场同步发力，英矽智能、晶泰科技等AI制药企业加速牵手创新药企，推动AI技术在药物研发各环节落地 [1] - AI在药物研发中的角色已从“辅助工具”向“核心创新引擎”转型，2026年摩根大通医疗健康大会（JPM）将“AI+医药”列为核心议题之一 [1] AI成为药企破局研发的关键路径 - 德勤报告显示，全球营收TOP20制药企业的创新研发回报率（IRR）仅有5.9%，单个药物从发现到上市的平均研发成本已由2023年的21.2亿美元上升至2024年的22.29亿美元，临床开发周期超过100个月 [4] - 依赖增加投入押注“爆品”的传统模式难以为继，数字化转型与智能化升级成为医药企业构筑未来核心竞争力的关键路径 [4] - 跨国药企率先发力：阿斯利康将AI提升至战略高度，其“AI开发代理（AIDA）”系统旨在将CMC开发时间缩短50%，并收购Modella AI强化肿瘤领域应用；礼来与NVIDIA计划五年内投资10亿美元成立AI联合创新实验室，依托英伟达BioNeMo™平台加速药物开发 [4] 国内AI制药合作与转型 - 国内AI制药企业与国际药企达成高额合作：英矽智能与施维雅达成总价值高达8.88亿美元的多年期抗肿瘤药物研发合作；华深智药海外公司Earendil Labs与赛诺菲达成高达25.6亿美元战略合作，应用于自身免疫和炎症疾病项目 [5] - 晶泰科技与东阳光药签署战略合作协议，预计投入达数亿元成立合资公司，旨在打造行业领先的AI药物研发引擎并实现技术出海 [5] - 有业内人士表示，国内AI制药企业向服务型CRO转型，推动了医药研发行业从“规模驱动”向“技术驱动”转型，但AI终究是辅助工具，无法替代人类专业判断 [6] AI医疗市场前景与投资回报 - 世界经济论坛和波士顿咨询报告显示，全球AI医疗市场预计在2024-2032年间以43%的复合增速扩张，到2032年整体规模接近5000亿美元，其中生成式AI在医疗健康领域的年复合增速高达85% [6] - 到2026年，AI有望每年为美国医疗体系节省约1500亿美元；长期来看，持续投入AI医疗的国家，其年化投资回报率可达到10%-15%，整体医疗支出有望降低约10% [7] - AI被视为能同时改善效率与提升质量的关键工具，正深度渗透至医药行业全链条，包括生产质控、商业运营与患者服务等领域 [7] AI医疗产品场景化落地加速 - 更多创新企业聚焦细分场景推出AI产品并获得资本青睐，例如杭州全诊医学科技有限公司在2025年底顺利完成1亿元B轮融资，其产品“全诊通（TrizenAI）”在2025年1至10月于“智能病历”、“患者服务”等领域的签约合同额断层领先 [8] - 科技大厂相继发布AI医疗产品：OpenAI发布ChatGPT Health聚焦健康咨询；京东健康发布为医生研发的循证医学AI产品“知医”；阿里健康旗下AI产品“氢离子”面向临床、科研领域的医生群体 [2][8] - 当前AI产品多面向病历管理、诊疗指南匹配、诊疗推理等真实应用场景，产品设计以循证、合规、可解释为基本逻辑，引用权威指南、标注文献来源成为核心标配 [8] AI医疗行业发展阶段与趋势 - 当前AI浪潮的影响力已远超制药研发端，正全面渗透至医疗健康产业各个领域，医院科室、互联网大厂等各类市场主体纷纷入局 [1] - 钉钉商业总裁杨猛表示，钉钉愿成为医药企业的“AI操作系统” [2] - 目前国内多数医疗AI产品仍处于场景积累与数据沉淀阶段，商业模式尚未完全定型，能够深度嵌入真实医疗流程、解决行业实际痛点、具备合规循证能力的AI产品正逐步凸显核心价值，推动行业从“概念落地”向“价值兑现”加速跨越 [9]

文章核心观点 - 英矽智能作为一家AI驱动药物发现及开发公司，凭借其专有的生成式AI平台Pharma.AI，显著提升了药物研发效率，已构建了包含多项临床阶段资产的强大管线，并通过“自主研发+对外授权”的模式与多家跨国制药巨头合作，构筑了护城河并展现了增长潜力 [5][6][42] 行业背景：AI药物发现（AIDD） - AI药物发现及开发正成为制药产业重要趋势，AI技术可应用于药物开发的早期与后期阶段，提升靶点识别、分子设计和临床试验优化的效率 [10][11] - 全球AIDD市场规模预计将从2023年的119亿美元增长至2032年的746亿美元，复合年增长率达22.6% [12] - 与传统方法相比，AI能大幅缩短药物发现周期，有研究指出在首创新药的研发中，应用AI可使临床前及临床阶段的时间与成本下降多达50% [15][16] - AI药物发现市场参与者众多，包括英矽智能、Relay Therapeutics、Schrödinger等公司，各公司在AI平台能力、临床管线和技术上各有侧重 [21][22] 公司业务模式与平台优势 - 英矽智能采用独特的双首席执行官架构与合作营运模式，将生成式AI平台开发与药物研发执行深度融合 [24][25] - 公司拥有超过241名研发科学家，占全职员工约78% [24] - 其专有平台Pharma.AI能将候选药物从靶点发现到临床前候选药物确认的时间缩短至12至18个月，远低于传统方法的平均4.5年 [25] - 公司正将Pharma.AI的应用范围扩展至先进材料、农业、营养产品及兽医药物等多个行业 [26] 管线布局与研发进展 - 公司已通过Pharma.AI平台产生了超过20项临床或IND申报阶段的资产，涵盖纤维化、肿瘤学、免疫学、代谢、抗疼痛等多个治疗领域 [6][28] - 内部研发方面，公司与药明康德等CRO及CDMO合作，推动管线进展，目标为每年提名4-5个新临床前候选药物，并推动1-2个项目进入临床开发阶段 [30][31] - 核心管线ISM001-055（Remosertib，TNIK抑制剂）用于特发性肺纤维化，已于2024年8月在中国完成IIa期临床试验，并计划于2026年上半年在中国启动IIb/III期研究 [32] - 公司管线中还包括ISM3091（USP1抑制剂）、ISM5043（KAT6抑制剂）、ISM8207（QPCTL抑制剂）等多个处于不同临床阶段的候选药物 [29] 对外授权与合作 - 公司已与全球前20大制药公司中的13家展开合作 [33] - 2022年至2025年上半年，公司进行药物发现合作的客户数量从40名增长至61名 [34] - 已订立的对外授权协议（如ISM3091、ISM5043等）合约总价值超过20亿美元 [34] - 近期重要合作包括：2025年11月与礼来达成总额超1亿美元的合作；2026年1月与施维雅达成总金额8.88亿美元的肿瘤研发合作；与衡泰生物就ISM8969达成最高逾5亿港元的许可协议；与齐鲁制药达成总额9.31亿港元的代谢疾病药物研发合作 [36] 财务表现 - 公司收入快速增长，2022年、2023年、2024年及2025年上半年收入分别为3015万美元、5118万美元、8583万美元和2746万美元 [37] - 公司目前仍处于亏损状态，同期净利润分别为-2.2亿美元、-2.1亿美元、-1710万美元及-1922万美元 [37] - 2025年上半年研发费用为3557万美元，同比减少22% [37] 行业挑战与前景 - AI制药面临科学验证与临床转化难题，例如AI制药公司Verge Genomics的渐冻症药物临床试验近期失败 [41] - 但相较于自动驾驶、零售推荐等其他AI应用领域，AI制药在需求刚性、数据基础、技术适配性、政策支持等方面具备相对优势，是目前AI落地中最具颠覆潜力的领域之一 [42] - AI技术有助于以较低成本挖掘关注度较低的靶点，从而获得更多首创新药的机会 [40]

公司近期表现与市场动态 - 公司股价早盘涨幅超过11%，最高触及66.45港元，创下历史新高[1] - 截至发稿，公司股价上涨9.88%，报65.6港元，成交额达5531.91万港元[1] 公司近期业务合作 - 开年一个月内，公司已达成三笔重磅合作[1] - 1月5日，公司与施维雅达成8.88亿美元研发合作，聚焦创新抗肿瘤疗法[1] - 1月20日，公司与深圳衡泰生物就ISM8969项目达成合作，双方各持50%权益，公司主导IND申报及I期临床试验[1] - 1月27日，公司与齐鲁制药达成超9.31亿港元合作，关注代谢疾病领域新颖小分子药物设计与优化[1] 行业价值与公司技术优势 - AI制药核心价值在于大幅提升药物早期研发效率[1] - 以公司Pharma.AI平台为例，其能够使候选药物从靶点发现到临床前候选药物确认时间从4.5年大幅缩短到12至18个月[1] - 药物早期研发阶段的投入产出比因此大幅提升[1] - 国内多家AI制药平台服务能力全球领先，海外业务拓展持续高速已验证[1]

公司股价表现 - 英矽智能早盘股价涨超11%，最高触及66.45港元，再创历史新高 [1] - 截至发稿，股价上涨9.88%，报65.6港元，成交额达5531.91万港元 [1] 近期业务合作 - 开年一个月内，公司已达成三笔重磅合作 [1] - 1月5日，与施维雅达成8.88亿美元研发合作，聚焦创新抗肿瘤疗法 [1] - 1月20日，与深圳衡泰生物就ISM8969项目达成合作，双方各持50%权益，公司主导IND申报及I期临床试验 [1] - 1月27日，与齐鲁制药达成超9.31亿港元合作，关注代谢疾病领域新颖小分子药物设计与优化 [1] 行业价值与公司技术 - AI制药核心价值在于大幅提升药物早期研发效率 [1] - 以英矽智能Pharma.AI为例，其能够使候选药物从靶点发现到临床前候选药物确认时间从4.5年大幅缩短到12至18个月 [1] - 药物早期研发阶段的投入产出比因此大幅提升 [1] - 国内多家AI制药平台服务能力全球领先，海外业务拓展持续高速已验证 [1]

创新药物的研发漫长、昂贵，且充满失败风险，尽管新药上市后能获得可观收益，但生物制药行业整体投资收益率依然较低。AI技术的出现，被认为将极 大程度提升创新药研发效率，提升行业整体投资收益率，甚至可能突破人类思维桎梏，找到创新性的药物靶点和分子，有望给生物制药行业带来颠覆性的影 响。 英矽智能作为全球AI制药领域的代表性企业，试图通过自主研发药物来验证AI制药的商业可行性，是目前国内AI+Biotech领域临床进度领先的企业，其在AI 技术开发与药物管线研发过程中，所总结的经验和所遇到的困难对于AI制药行业而言，具有较高的代表性。 医药加速拥抱AI，初创企业暂时领跑 全球AI制药技术正处于"能力深化期"，基础理论与核心模型已基本成型，虽然短期内仍难有颠覆性突破，但随着数据积累与模型训练的持续推进，AI技术的 应用前景正不断被认知。对于生物制药产业而言，AI已不再是孤立的工具，而是逐渐融入药物研发全流程，从靶点发现、分子设计、临床试验设计，甚至 是生产销售等每一个场景下，都有药企在积极尝试引入这项前沿技术。 英矽智能联合首席执行官、首席科学官任峰表示，从目前的技术发展情况来看，AI在药物研发全生命周期的应用已成为行 ...

AI应用概念股行情波动与分化 - 行情始于2026年1月9日，由大模型独角兽MiniMax港股上市首日暴涨超90%引爆，映射至国内市场，带动易点天下、中文在线、天龙集团等20CM涨停，其中易点天下两周股价翻倍 [3] - 随后多家AI应用概念企业密集发布异动公告，澄清AI相关业务收入占比较小或尚未形成成熟盈利模式，导致股价剧烈调整，板块走势分化 [4] - 行情从简单炒作美股映射，演进至大模型已跑通作为流量入口与商业化落地枢纽的双重逻辑，叠加政策护航，行业被认为到了奇点时刻 [6] AI营销与GEO（生成引擎优化） - GEO是AI应用最快兑现的方向，即广告营销，其通过优化品牌数据包被AI模型优先推荐，实现从用户需求到购买的一站式完成，改变了传统SEO的被动搜索模式 [9] - GEO模式下，品牌方需长期投喂“语料”并持续付费，对广告公司/平台方商业模式更优，预计中国GEO市场规模在2025年达29亿美元，2030年达240亿美元，全球市场2030年达1007亿美元 [11] - GEO本质是新一代信息分发与商业推荐体系，流量入口集中，推荐权高度平台化，长期最大受益者是拥有AI模型、用户行为数据及商业化接口的互联网平台 [12] - 但AI对广告的影响并非全是增量，可能冲击传统广告模式，并因资源向大品牌倾斜而压缩中小玩家ROI，对流量平台的议价权可能构成削弱 [15] - 国内A股市场炒作的主要是类AI应用股，如蓝色光标、易点天下，其角色是AI时代的高级代理商，受益于企业外包需求上升及自身布局GEO解决方案，且部分公司伴随基本面反转 [19][20] AI医疗 - AI医疗板块近期表现强势，泓博医药、迪安诊断、创新医疗、美年健康等年初至今累计涨幅均在50%以上 [22] - 热度有望持续，原因包括政策支持陆续出台，如国家八部门推动AI在高端医疗装备等场景应用，以及国家医保局将AI辅助诊断纳入病理诊断价格项目，理顺收费路径 [24] - 海外AI医疗公司业绩高增形成映射，如Tempus AI在2025年营收同比增长83%，合同总价值突破11亿美元 [25] - AI医疗实际应用层面有积极进展，如蚂蚁阿福APP月活达3000万，OpenAI推出ChatGPT Health并收购AI医疗初创公司Torch，英矽智能AI平台辅助开发的药物进入IIa期临床试验 [26] - 海外巨头持续加码，如英伟达与礼来宣布成立AI联合创新实验室，未来五年共同投资至多10亿美元，Anthropic推出Claude for Healthcare服务并已获医疗系统采用 [29] 物理AI与自动驾驶 - 物理AI迎来发展机遇，自动驾驶被视为其最先实现规模化落地的应用场景，英伟达推出开源推理型自动驾驶模型Alpamayo，并与奔驰合作计划在2026年一季度让车辆在美国上路 [31] - 行业临近加速拐点，中国工信部公布首批L3级有条件自动驾驶车型准入许可，美国众议院审查《2026年自动驾驶法案》以简化部署规则 [32] - Robotaxi单车盈利模式是关键，目前百度萝卜快跑在武汉地区实现盈亏平衡，小马智行在广州全市实现单车经济模型收支平衡 [34] - 单车成本持续降低推动商业化，Waymo第六代单车成本从15万美元降至预计10万美元以内，随着车队规模扩张和成本下降，自动驾驶商业化拐点临近 [35] AI金融 - AI金融应用近期涨幅较大，金融科技ETF在2026年开年至1月14日上涨超过14% [37] - 金融科技公司主要分为两类：具备线上平台和技术能力开展金融业务的互联网金融公司（如东方财富），以及为金融机构提供系统开发的金融IT公司（如恒生电子、润和软件） [37] - AI对互联网金融公司的作用主要体现在提供功能更强的工具以提升客户粘性，并在广告营销环节降本增效 [37] - AI对金融IT公司的积极影响包括强化金融机构对IT开发的需求（如风控、客服、营销等场景），以及通过AI编程等技术帮助公司降低用工成本，提升毛利 [38][39] - 但AI技术不能根本上改变金融IT公司商业模式差的状况，如定制化项目交付、行业格局分散等问题依然存在，且金融科技板块与股市牛熊相关性较强，周期波动明显 [40]

文章核心观点 - AI医疗板块在2026年初资本市场表现火爆，但产业同时面临技术突破、政策驱动与商业化进程缓慢、现实挑战并存的局面，正处于资本热情与理性现实交织的发展阶段 [1][2] 市场表现与资本热度 - 2026年开年仅14个交易日，AI医疗指数大涨逾11%，中证医疗指数、恒生医疗保健指数分别上涨7.68%、10.65% [1] - 部分个股涨幅显著，迪安诊断、宝莱特年内暴涨超过60%，卫宁健康、成都先导等涨幅超过30% [1] - 一批另类医疗主题基金迎来业绩红包，AI医疗概念的资本热度已在资本市场形成明确趋势 [1] 技术突破与细分领域进展 - 科技巨头竞相入局，OpenAI推出ChatGPT医疗保健版，Anthropic推出Claude for Healthcare，Google发布MedGemma 1.5，国内蚂蚁、腾讯、京东、字节等也建立了AI医疗相关大模型或应用 [5][6] - AI制药是增长最快的细分赛道，正在掀起“效率革命” [6] - 英矽智能Pharma.AI将候选药物从靶点发现到临床前候选药物确认时间从4.5年大幅缩短到12至18个月 [6] - 药明康德Chemistry42 AI平台将小分子化合物设计周期从数周压缩至5~7天 [6] - 成都先导使用DEL库筛选化合物，在获得新靶点基础信息后，重合成后获得功能性分子的成功率约80% [6] - 华大智造通过AI技术优化，单次循环时间缩短至75秒，效率提升近50%；靶向引物设计研发循环从2~3周缩短至4~5天，成本降低60%~70%，效率提升2~3倍；原材料设计使生化反应与信号读取效率提升一倍以上 [7] - 医疗大模型领域，讯飞医疗星火医疗大模型在门诊场景中诊断准确率达93.1%，未来3年拟实现全国90%基层医疗机构覆盖；润达医疗、卫宁健康、迈瑞医疗、联影医疗等也发布了垂类或专科大模型 [7] - 医学影像领域是AI医疗最成熟的商业化应用，占据产业“半壁江山” [7] - 迈瑞医疗推出启元乳腺超声大模型、启元妇产超声大模型和心脏超声全栈AI评估解决方案 [7] - 联影医疗“元智”大模型支持10+影像模态、超300种影像处理任务，在复杂病灶诊断、器官分割等任务中精准度超95% [7] - 万东医疗与百度合作的DR/MRI影像AI系统，病灶识别准确率98.7% [7] - 病理诊断AI领域取得进展 [8] - 安必平宫颈细胞学AI临床测试结果发表在《Nature Communications》，针对初级病理学者，平均灵敏度由0.717提升至0.858，平均阅片时间由218秒/片缩短到30秒/片 [8] - 迪安诊断灵眸病理大模型能精准识别9大器官的57种肿瘤亚型 [8] - 金域医学与腾讯、广州医科大学附属第一医院国家呼吸医学中心联手开发病理基因多模态大模型DeepGEM [8] - AI医疗器械审批加速，截至2025年12月5日，累计207款人工智能医疗器械获三类医疗器械注册证，其中2025年以来新增获批41款，行业已连续三年实现年度审批量超40款 [8] 商业化进程与业绩现实 - 机构调研活跃，2025年四季度以来，合计150家AI医疗主题指数成分股企业获机构调研，其中联影医疗、迈瑞医疗、开立医疗、华大智造、安必平、可孚医疗等36家企业参与调研的机构投资者超40家 [10] - 但业绩端表现分化，截至1月21日晚，47家披露2025年业绩预告的生物医疗企业中，24家业绩亏损或预减，占比超一半 [10] - 金域医学预计2025年净利润仍为负值，2024年亏损3.81亿元 [10] - 康龙化成预计2025年净利润16.14亿元~16.96亿元，同比下降6%~10% [10] - 安必平2025年前三季度营业收入同比下降28.29%，归母净利润亏损1076.71万元，同比下降136.34% [10] - 润达医疗同期营业收入下降14.7%至52.68亿元，归母净利润亏损1.63亿元，亏损额同比扩大422.64% [10] - 港股市场，英矽智能2025年上半年亏损1.35亿元；讯飞医疗科技2025年上半年归属于母公司所有者的净利润为-0.74亿元 [11] - 行业观点认为部分标的上涨受概念驱动，基本面欠缺，AI业务逻辑不清晰；而部分企业通过AI技术实现了效率、产品竞争力和研发突破，但尚未体现在业绩上 [11] - AI医疗产品商业化落地和业绩贡献周期长，在真实临床环境中的诊断稳定性、结果可解释性及对疑难杂症的适应能力仍需严格验证 [11] - AI医疗产品价值评价缺乏权威、统一的临床标准和规范审评路径，软件效果验证缺乏统一标准，缺乏统一的标准化数据集 [11] - AI医疗产品的收费方式及临床医生的接受度也限制了商业化进程，有专家指出过度依赖AI可能影响医生的临床思维训练 [12] 政策驱动与未来展望 - 政策利好频出，2025年11月国家卫健委等五部门印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确发展目标 [15] - 到2027年，建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用 [15] - 到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等应用 [15] - 收费路径逐步明确，2025年12月国家医保局印发指南，将“人工智能辅助诊断”列为病理诊断扩展项并纳入价格构成，理顺收费路径 [15] - 2026年1月，国家医保局再度发布指南，聚焦3D打印、手术机器人、远程手术等医疗科技创新成果，统一规范价格项目 [15] - 机构观点认为2026年AI医疗逻辑发生根本变化，核心在于支付方更加明确且支付力更强，商业化确定性有望增强并打开空间 [16] - 行业人士预测，根据顶层设计文件，2026-2027年为关键窗口期，2026年AI医疗产业将迎来快速增长，重点关注AI在药物研发、诊断、流程优化及成本控制等方面的应用 [16] 市场规模预测 - 据弗若斯特沙利文预测，从2023年至2033年，中国AI医疗市场规模将从88亿元飙升至3157亿元，年复合增长率高达43.1% [1]

文章核心观点 - AI医疗板块在2026年初资本市场表现火爆，但产业同时面临技术突破、政策驱动与商业化进程缓慢、业绩兑现不足等现实挑战，正处于资本热情与理性现实并存的阶段 [1][2][3] 市场表现与资本热度 - 2026年开年13个交易日，AI医疗指数大涨逾11%，中证医疗指数上涨8%，恒生医疗保健指数上涨11.67% [1] - 个股方面，迪安诊断、宝莱特年内暴涨超过60%，卫宁健康、成都先导等涨幅超过20% [1] - 一批另类医疗主题基金迎来业绩红包，AI医疗概念的资本热度已在资本市场形成明确趋势 [1] 产业驱动因素与市场前景 - 技术突破、政策利好与市场需求多重驱动，AI医疗从实验室走向临床，应用场景从辅助诊断向全流程管理深度渗透 [2] - 据弗若斯特沙利文预测，从2023年至2033年，中国AI医疗市场规模将从88亿元飙升至3157亿元，年复合增长率高达43.1% [2] - 政策层面，国家卫健委等五部委印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确到2027年形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用，到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖 [13] - 国家医保局相继发布指南，将“人工智能辅助诊断”纳入病理诊断价格项目构成，并规范手术和治疗辅助操作类医疗服务价格项目，明确了AI医疗的收费路径 [14] - 行业观点认为，2026年AI医疗支付方更加明确且支付力更强，商业化确定性有望增强，产业将迎来快速增长 [14] 细分领域技术进展 - **科技巨头布局**：OpenAI推出ChatGPT医疗保健版，Anthropic推出Claude for Healthcare，Google发布MedGemma 1.5；国内蚂蚁、腾讯、京东、字节等也纷纷入局 [4] - **AI制药**：作为增长最快的细分赛道，大幅提升研发效率。例如：英矽智能的Pharma.AI将候选药物从靶点发现到临床前候选药物确认时间从4.5年缩短至12至18个月；药明康德的Chemistry42 AI平台将小分子化合物设计周期从数周压缩至5-7天；成都先导使用DEL库筛选化合物，成功率可达约80% [6] - **医疗大模型**：讯飞医疗的星火医疗大模型在门诊场景中诊断准确率达93.1%，未来3年拟实现全国90%基层医疗机构覆盖；润达医疗、卫宁健康、迈瑞医疗、联影医疗等也发布了垂类或专科大模型 [6] - **医学影像AI**：成为最成熟的商业化应用，占据AI医疗产业“半壁江山”。迈瑞医疗推出系列AI解决方案；联影医疗“元智”大模型支持10+影像模态、超300种任务，精准度超95%；万东医疗与百度合作的DR/MRI影像AI系统病灶识别准确率达98.7% [7][8] - **病理诊断AI**：安必平宫颈细胞学AI使初级病理学者平均灵敏度由0.717提升至0.858，平均阅片时间由218秒/片缩短到30秒/片；迪安诊断的灵眸病理大模型能识别9大器官的57种肿瘤亚型；金域医学等正联手开发病理基因多模态大模型DeepGEM [8] - **审批进展**：截至2025年12月5日，累计有207款人工智能医疗器械获三类医疗器械注册证，其中2025年以来新增获批41款，行业已连续三年实现年度审批量超40款 [8] 商业化进展与业绩现实 - 尽管技术突破和资本热度高，但AI医疗产业的商业化进展缓慢，业绩端出现分歧 [10] - 截至1月21日晚，47家披露2025年业绩预告的生物医疗企业中，24家业绩亏损或预减，占比超一半 [10] - 具体公司业绩：金域医学预计2025年净利润仍为负值（2024年亏损3.81亿元）；康龙化成预计2025年净利润16.14亿元-16.96亿元，同比下降6%-10%；安必平2025年前三季度营收同比下降28.29%，归母净利润亏损1076.71万元，同比下降136.34%；润达医疗同期营收下降14.7%至52.68亿元，归母净利润亏损1.63亿元，亏损额同比扩大422.64% [10] - 港股公司：英矽智能2025年上半年亏损1.35亿元；讯飞医疗科技2025年上半年归母净利润为-0.74亿元 [11] - 部分热门公司澄清AI业务占比极小，如迪安诊断表示其AI相关业务尚处于起步阶段，相关收入占整体营收比例极小 [2] - 行业观点指出，部分标的上涨受概念驱动，基本面欠缺，AI业务逻辑不清晰；而另一些企业虽通过AI实现技术突破，但尚未体现在业绩上 [11] 面临的挑战 - **商业化落地周期长**：AI医疗产品从实验室到真实临床环境的稳定性、可解释性及对疑难杂症的适应能力需经受严格验证 [11] - **缺乏统一标准**：AI医疗产品的价值评价缺乏权威、统一的临床标准和规范审评路径；软件效果验证缺乏统一标准，缺乏标准化数据集 [11] - **临床接受度限制**：关于AI医疗产品的收费方式，临床医生的接受度限制了商业化进程。有专家指出，医生过度依赖AI可能影响其临床思维训练和鉴别能力 [12]