1.1 AI 全面赋能医疗产业链发展
2024 年 11 月，国家卫生健康委等部门联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，涵盖了医疗服务 管理、基层公卫服务、健康产业发展和医学教学科研四大类 84 种具体场景，其中包括医学影像智能辅助诊断、 基层全科医生智能辅助决策、智能门诊分诊、智能药物研发等应用场景，进一步为 AI 在医疗领域的应用场景指 明了方向。
在医疗服务管理方面，相关标的包括传统医疗信息化软件供应商（包括卫宁健康、嘉和美康、东软集团、久远银 海、创业慧康等），平安好医生（主要系医疗服务场景）等。 在基层公卫服务方面，传统医疗信息化软件供应商同样覆盖此领域，同时也包括诸如讯飞医疗科技（公共卫生服 务场景）、京东健康（健康管理服务场景）、阿里健康（健康管理服务场景）。 在健康产业方面，医用机器人场景涉及的标的包括微创手术机器人、天智航、精锋医疗等，而药物研发涉及的标 的包括英矽智能、晶泰控股以及 CXO 相关标的（诸如药明康德、成都先导、泓博医药等）；健康体检方面，如 美年健康、爱康国宾。 在医学教学科研方面，相关标的包括医脉通、医渡科技等。 在服务诊断管理方面，相关企业主要是第三方医学诊断中心，如金域医学、迪安诊断、润达医疗等。
1.2 电子病历信息化水平持续提升，AI+医疗政策落地加速
2018-2022 年间政策导向主要系驱动电子病历信息化建设，诸如 2018 年 12 月国家卫健委发布《电子病历系统 应用水平分级评价管理办法(试行)及评价标准（试行）》，其中提及“到 2019 年，所有三级医院要达到分级评价 3 级以上；到 2020 年，所有三级医院要达到分级评价 4 级以上，二级医院要达到分级评价 3 级以上”。2021 年 国家卫健委和国家中医药局联合发布《公立医院高质量发展促进行动(2021-2025 年)》，该文件提及“到 2022 年， 全国二级和三级公立医院电子病历应用水平平均级别分别达到 3 级和 4 级，智慧服务平均级别力争达到 2 级和 3 级，智慧管理平均级别力争达到 1 级和 2 级，能够支撑线上线下一体化的医疗服务新模式”。2022 年 11 月国家 卫健委、国家中医药局、国家疾控局联合发布《十四五全民健康信息化规划》，该文件指出“到 2025 年，初步 建设形成统一权威、互联互通的全民健康信息平台支撑保障体系，基本实现公立医疗卫生机构与全民健康信息平 台联通全覆盖”。
2023 年-2025 年间政策导向更偏重于人工智能跟医疗的结合。诸如 2024 年 1 月国家数据局等 17 部门联合发布 《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026 年）》，该文件“探索推进电子病历数据共享，在医疗机构间推广 检查检验结果数据标准统一和共享互认”，对后续 AI 大模型的训练奠定数据基础。2024 年 11 月国家卫健委发布 《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，该文件提出 81 个人工智能+医疗的应用场景，涵盖医疗服务、医 药服务、医保服务、中医药管理服务、医院管理、健康管理、公共卫生服务等多个领域，描绘 AI+医疗的大致蓝 图。2025 年 8 月国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，在医疗健康领域，该文件指出“探索 推广人人可享的高水平居民健康助手，有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用，大幅 提高基层医疗健康服务能力和效率”。2025 年 11 月，为贯彻落实国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的 意见》（国发〔2025〕11 号），以新一代人工智能深度赋能卫生健康行业高质量发展，国家卫健委发布《关于促 进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》。该文件指出“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，基层诊疗智能辅助、临床专科专 病诊疗智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用，基本建成一批医疗卫生领域国家人工智能 应用中试基地，打造更多高价值应用场景，带动健康产业高质量发展。”
1.3 AI 医疗投融资聚焦 AI 诊断+AI 制药
近 10 年来中国 AI 医药项目在资本市场上经历了从快速升温到理性回调的显著周期性变化。回顾 2015-2025 年的 投融资数据，国内 AI 医药行业在 2015 年至 2021 年呈现出加速增长的局面，无论是融资事件数量还是总融资金 额均逐步攀升，尤其是在 2021 年前后达到阶段性高峰。这一时期，ESMFold、AlphaFold2 和自然语言处理等 AI 工具相继问世，结合 CADD（计算机辅助药物设计开发）向 AIDD（人工智能辅助药物设计开发）转型，快速促 进了人工智能技术与生物医药研发的深度融合，提升了资本市场对该赛道的期望，大量资金涌入，中早期项目也 大量涌现，行业整体上迎来较高的活跃度和关注度。
近 10 年来，国内 AI 医疗项目在细分赛道上出现明显结构性分化。AI 赋能医学诊断以 383 起融资事件高居首位， 成为资本最为青睐的领域，反映出 AI 在医学影像与辅助诊断领域的快速落地和商业化预期突出。AI 赋能新药研 发以 270 起融资位列第二，显示出 AI 在药物发现及分子设计环节技术前景备受资本认可。相较而言，其他类别 （204 起）、AI 赋能诊疗及运营（90 起）、医疗器械与硬件（38 起）、健康管理及服务（24 起）则显著落后，表 明行业资源和投资主要集中在医学诊断和新药研发两个核心赛道。
2.1 AI 医疗股价驱动力主要包括政策、技术变革以及业绩兑现
复盘 AI 医疗相关标的股价的变动情况，我们认为，AI 医疗标的的股价核心驱动力包括政策、技术变革以及业绩 兑现等。 以卫宁健康为例：①2014-2015 年“互联网+”政策出台；②2018-2019 年医疗信息化建设，叠加电子病历升级等 要素推动，同时期间公司业绩增速较快（2018、2019 年的归母净利润增速均在 30%以上）；③2020 年新冠疫情加 速医疗基建进程；④2022-2023 年 ChatGPT 技术革命带动 AI 投资热情；⑤2025 年 DS 横空出世再次唤起 AI 的想 象空间；⑥2025 年蚂蚁阿福加速推广，提升 C 端医疗热度。
2.2 近 3 年 AI 医疗技术突破、产品应用及政策多处开花
近 3 年来每次 AI 应用产品发布均会掀起一波 AI 主题投资浪潮，诸如 2022 年 11 月 ChatGPT 发布，带动对话式 人工智能的快速应用，A 股对应的 AI 应用主题投资较为火热。2025 年 2 月，DeepSeek-R1 全面开源，带动私 有化成本下降，A 股和港股相应的 AI 医疗标的涨幅明显。此外，2025 年 12 月蚂蚁 AQ 改名蚂蚁阿福，且加大 地推投入，2025 年 12 月“蚂蚁阿福”App 的月活用户已超 3000 万（其中约 55%的用户来自三线以下城市）， 同时 iOS 下载榜单上蚂蚁阿福也冲进前三，C 端 AI 医疗应用入口价值被投资者重视。
2.3 2026 年关键事项展望：豆包在春晚表现+DS 春节新版本+谷歌 Gemini 新模型
2025 年 AI 医疗的热度主要体现在 1-2 月份（DeepSeek 带动）以及 12 月份（蚂蚁阿福带动），而其余时间股价 表现并不强势。我们认为一方面系 G 端和 B 端订单表现疲弱（与医院经营、DRG/DIPs 等因素相关），另一方面 系 C 端的商业模式前景并不清晰，此外 AI 应用条线相关 beta 不强（2025 年 2 月 DS 超预期，11 月谷歌发布的 Gemini 超预期，除两者外暂无更强的超预期事件）。 2026 年后续或可继续关注：①2 月 17 日（农历除夕）春晚，字节豆包火山引擎成为 2026 年央视春晚独家 AI 云合作伙伴。②DeepSeek 预计将在 2026 年 2 月份春节前后发布新模型。③4 月谷歌云大会。2025 年 4 月谷 歌云大会，谷歌推出了一系列相互关联的 AI 创新，构建了一个从模型到开发工具的完整生态系统，诸如扩展 了其 Gemini 模型系列，更新了 Imagen（图像生成）、Veo（视频）、Chirp（音频），并新推出了文本到音乐 生成的模型 Lyria。
3.1 G 端及 B 端商业模式较为成熟，C 端商业模式现以售药为主，C 端医疗服务商业模式暂不明确
若以客户类型的角度去划分商业模式，我们认为 AI 医疗的商业模式大致可划分为 3 类，分别为 G 端、B 端和 C 端。 在 G 端方面，其商业特征主要为客户质量高且订单相对较大（诸如卫健委或医保局采购 AI 医疗服务一般是以省 或市为单位进行采购，随后分发给旗下的市、区县单位使用），同时 G 端生意往往账期较长且回款往往集中于 4 季度。代表公司包括卫宁健康、东软集团、医渡科技、讯飞医疗科技等。 在 B 端方面，其可进一步划分成医院端和企业端。医院端生意模式跟 G 端有点类似，订单相对较大（且主要来 自于三级医院），但账期普遍偏长，代表性的公司包括卫宁健康、东软集团、医渡科技、讯飞医疗科技等。药企 端的生意模式相对较好，主要系其账期较短且现金流质量较好，同时药企端的需求相对更多，代表性公司包括医 脉通（精准营销业务）、平安好医生（B 端企业综合医疗服务，包括问诊、陪诊、体检、居家养老等多项服务）、 英矽智能（AI 制药业务）、晶泰控股（AI 制药业务）、药师帮（医药 B2B 业务）等。 在 C 端方面，目前现存的商业模式主要是 B2C 售药以及互联网医院，其中 B2C 售药的占比相对较高，而互联 网医院的收入相对较少。此外，且互联网医院盈利较为困难，因而有不少企业逐步退出此赛道，诸如 2025 年好 大夫（2006 年成立）被蚂蚁集团收购，而春雨医生（2011 年成立）被国锐生活收购。
C 端 AI 健康应用目前各大互联网企业均有布局，且主要功能较为类似，覆盖健康问答、报告解读、用药查询、 医院/医生推荐等。此外，目前 C 端 AI 健康应用仍在布局初期，并未有较为明确的盈利模式。代表性应用包括蚂 蚁阿福、字节跳动的小荷医生、腾讯健康的“健康问问”及“健康管理助手”以及讯飞医疗的讯飞晓医等。其中， 蚂蚁阿福在地推方面投入较大，2025 年 12 月蚂蚁阿福全面品牌升级，一方面是邀请主持人何炅作为蚂蚁阿福全 球品牌代言人，另一方面是在地铁、机场、电梯、视频网站/社交媒体等全渠道铺设广告，2025 年 12 月“蚂蚁 阿福”App 的月活用户已超 3000 万，用户单日提问量超 1000 万，其中 55%用户来自三线及以下城市。
若以业务的角度去划分商业模式，我们认为 AI 医疗的商业模式大致可划分为 4 类，分别为产品销售、服务收费、 订阅制以及平台模式。 在产品销售方面，该模式可以进一步区分为硬件模式和软件模式，硬件模式包括智能诊断设备、可穿戴健康检测 设备、手术机器人等，代表公司包括联影医疗、鱼跃医疗、天智航、微创机器人等。软件模式主要系销售 AI 医 疗软件，代表公司包括卫宁健康、东软集团、嘉和美康、久远银海、润达医疗、医渡科技等。 在服务收费方面，该模式主要是指为企业和医疗机构提供 AI 医疗解决方案咨询服务、提供 AI 系统的安装、维护 和技术支持服务等，这种模式与软件销售有一定关联度。以讯飞医疗科技为例，其 G 端业务向卫健委销售智医 助理的产品属于软件销售模式，而过了保修期后，讯飞医疗向省/市卫健委收取一定比例的运维费则属于服务收 费模式。 在订阅制方面，用户按月或按年支付费用，使用 AI 医疗软件的高级功能。提供定期更新的医疗数据和研究报告， 用户按需订阅。这种模式国内相对较少，C 端的付费意愿并不强，医脉通、平安好医生具备该业务，但业务收入 比例不高。 在平台模式方面，比如在线医疗平台。这种平台可以连接医生和患者，通过平台收取服务费或佣金。提供远程医 疗咨询和诊断服务，按次或按时间收费。代表公司包括平安好医生、京东健康、阿里健康等。
3.2 竞争要素分析：产品和技术、市场开发能力以及资源禀赋
我们认为，评估 AI 医疗企业的竞争力可以从三大方面展开，分别为产品和技术、市场开发能力以及资源禀赋。 其中，产品和技术方面可进一步分为研发能力和经验积累，一方面研发能力强弱决定了公司产品推出速度、迭代 周期以及产品质量，另一方面经验积累则决定了公司对客户需求的理解以及产品设计等。市场开发能力我们认为 是最决定一个 AI 医疗企业能否抢占市场的关键要素，市场中多数 AI 医疗产品功能差别并非鸿沟，但在收入端差 距却较大，我们认为这与销售网络建设、客户关系维护及后续服务水平、客户结构以及自身品牌力均有较强关联 性。此外，企业自身的资源禀赋也影响 AI 医疗企业的竞争优势，一方面股东背景也会是较大影响要素，股东不 仅可以在资金上给予支持，同时也可以在流量、关系资源等进行实质性的引流；另一方面，企业自身的起始技术 积累也是重要因素，诸如嘉和美康在电子病例领域深耕多年，市占率常年排名第一。
3.3 AI 医疗大模型对比：蚂蚁·安诊儿医疗大模型表现优异
在由国家人工智能应用中试基地（医疗）·浙江联合中国医学科学院北京协和医学院、中国信息通信研究院三方 共建的权威测评体系 MedAIBench 中，蚂蚁·安诊儿医疗大模型（开源）、百川医疗大模型（开源）和讯飞星火 医疗大模型（闭源）、云知声山海医疗大模型（闭源）等大模型表现优异。
对于面向中文医疗场景医疗大模型评测体系 MedBench（36 个自主评测集，覆盖约 70 万条样本）， AntAngelMed （即蚂蚁·安诊儿医疗大模型）位列评测榜单第一，在医学知识问答、医学语言理解、医学语言 生成、复杂医学推理、医疗安全与伦理五大核心维度也都表现出领先水平。
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