文：互聯網江湖 作者：志剛

ChatGPT火了，帶火了一眾AI概念股，但卻帶不火港股“AI醫療第一股”鷹瞳科技。

2月17日，受AI概念股整體市場波動影響，鷹瞳科技股價來到18.34元，最高漲到了11%，到了17日收盤，股價又跌到16.98%，跌去3.5%。值得注意的是，鷹瞳科技的換手率極低，僅有0.47%，這說明流動性很差。

(資料圖片)

如果把時間線拉長，不難發現近一年“AI醫療第一股”一直在股價低點徘徊。

31.45元算是過去一年中的股價高點，短短一個月后，鷹瞳科技股價就跌至15.21元，股價幾近“腰斬”。隨后的一年中，其股價再沒能回到20元以上。

雖說過去一年AI估值受挫，但醫療板塊卻一直堅挺，而鷹瞳科技是國內第一家醫療AI上市公司，按道理表現應該不會太差，但從市場表現上來看，目前未能有效起色。

“AI醫療第一股”不香嗎？ChatGPT都帶不動的選手，成色以及質量究竟如何？值得深究。

AI醫療“上市容易盈利難”

2021年11月，鷹瞳科技在香港上市，當時，鷹瞳科技的發行價為75.1港元，募集資金15.66億港元，市值超過70億港元。天眼查APP顯示，上市前，公司融資到了D輪。

“上市無非就是另外一輪融資。”鷹瞳科技創始人兼CEO張大磊曾經對外界表示。對創始人來說上市是“另一輪融資”，而對二級市場的投資者來說，這輪“融資”卻很像是一場“風投”。

彼時意氣風發的張大磊也許沒能想到的是，上市可能是目前鷹瞳科技僅有的“高光”。

僅上市一年之后，鷹瞳股價縮水80.77%，市值低點僅有14.96億元。市值暴跌背后，人們對港股“AI醫療第一股”也有了更多的認識。

首先是虧損的問題。

招股書和財報數據顯示，2019年公司營收3041.50萬元，2020年營收來到4767.20萬元，一年之后，公司營收增加了1000萬，2021年公司營收有了飛躍，來到1.15億元。

問題在于，營收增長并沒帶來利潤，帶來的是不斷擴大的虧損。同期利潤分別為2019年-4730.40萬元，2020年-5015.40萬元，以及2021年-1.43億元。

也就是說，虧損增幅在拉大，累計的虧損超連續過營收1倍以上。對此，資本市場的反饋也很直接，反在每股收益上，2020年是-1.36元，2021年是-1.43元。

那么虧損的問題在哪？

財報顯示，主要是在三費上：銷售費用過高，研發開支過高，行政開支過高。

2021年財報顯示，公司營業總額1億，銷售及分銷開支用7258萬，行政開支8648

萬，研發費用6426萬。換句話來說，光是三費總額就遠超了營收。

值得注意的是，折舊及攤銷的費用也很高，光2021年就有1549萬。

研發開支不說，畢竟是高科技企業，長期來看，研發高投入換來的是高技術壁壘，這筆錢起碼花得不虧。但銷售費用就要花7千萬，這確實有點讓人摸不著頭腦。

雖說是ToB行業，而且處在市場推廣的早期階段，但每1塊錢的銷售支出只能帶來1塊6的營收，這個費率是不是有點太高了？這一點可能是需要好好研究的問題。另外，費用支出這么多，資金使用的效率究竟如何？這需要打一個大問號。

其次，是商業化的問題。

銷售費用支出這么高，也可以看出前期商業化的成本有多高。

從行業角度來看的話，AI醫療行業是高科技行業，毛利率很高也需要重投入，鷹瞳科技的毛利率能達到60%，從毛利率來看，妥妥的高科技企業。

但從細分賽道來看，商業化落地可能比AI自動駕駛還要難。為什么這么說？其實還是因為行業落地的成本問題。

鷹瞳科技所在的賽道是眼科眼底病AI識別，是AI醫療賽道中的細分賽道，而從市場規模來看，據不完全統計，2020年AI醫療市場規模僅達到3億元，沙利文預計，到2030年可能會達到千億。

問題在于，眼科眼底病AI識別這個細分領域是非常狹窄和特定的賽道，未來的商業化的空間大，但當下的商業化成本還是太高了。

另外就是市場接受度的問題。

根據鷹瞳科技首席醫學官陳羽中的說法，視網膜在胚胎發育時和大腦同源，是中樞神經系統在外周的一個前哨站，能夠呈現豐富的健康信息。而目前已知和視網膜相關的病變有上千種，常見的也有200余種，鷹瞳Airdoc目前研發覆蓋了55種。

但對于大多數人來說，通過視網膜成像觀測+AI算法診斷，結果的可信度依然是個問題。畢竟醫療診斷不僅需要技術上成熟，客觀上也需要人們能夠接受，這也難怪有網友提出疑問：“這個和算命有什么區別？”。

當然，讓患者信任算法的判斷力可不是一件容易的事兒，當下AI醫療最終做出診斷結果的，其實還是主治醫師。那么問題就來了，如果AI診斷只能作為輔助，那么對于醫療機構來說，為什么要花更多的成本？

互聯網江湖認為，這或許就是行業中銷售費用高居不下的原因所在：市場接受度沒那么高，需要更高的游說成本和市場教育成本。而這也大大壓縮了現階段這項技術的商業化價值。

另外，AI商業化，空間越大的賽道企業估值越高，越是受市場青睞。

特斯拉為什么估值高，因為汽車市場夠大，AI落地空間大，ChatGPT為啥能火？因為搜索市場也很大，這些都是被市場證實的商業化空間。

事實上，AI影像判斷技術確實有應用場景，但目前來看落地基層存在很大挑戰，所以，就細分賽道來看，眼科眼底病AI識別究竟有多大的商業化價值尚未定論。再加上落地的難題又真實存在，二級市場市場表現如此，也似乎都不難理解了。

AI商業化走過長坡厚雪：困在當下勝在未來？

人們對于科技企業在二級市場的估值，常常會陷入一個誤區，就是高估3到5年內科技企業的價值，而低估10年尺度下科技公司的長期價值。

醫療AI的商業化要走過長坡厚雪，才能看地見真正的曙光。

互聯網江湖認為，商業化上有機會的賽道，都是不平衡的賽道。比如抖音為什么能撬動本地生活市場？因為本地生活的二元競爭結構市場其實是不平衡的市場。

因為二元競爭的市場多是以“內卷”為主，很難真正通過創新去滿足新用戶，新需求。

比如，雖然美團、餓了么一直在用紅包搶奪用戶和市場，但以興趣為導向的本地生活消費這塊一直做的不夠好，這部分用戶沒有很好的被滿足，所以抖音以興趣點切入，能夠迅速成長起來。

而醫療賽道始終是一個不平衡的市場。也是一個二元結構的市場：公立醫院有大量的優質醫療資源，但大多數人很難享受到優質的醫療資源。本質上這是人民日益增長的醫療需要與醫療資源不均衡，不充分之間的矛盾。

醫療AI商業化的基本面是什么？其實就是這種供需之間的不平衡。

過去的互聯網模式試圖去建立一種新的模式，有成果，但仍需要繼續努力。如今醫療AI技術帶來了一種新的嘗試。

互聯網江湖認為，新技術的應用與商業化需要以十年為尺度。以十年的長度來看，AI醫療的商業化依舊會有不錯的機會。

一方面，醫療資源短缺依舊在很長一段時間內是常態，因為好的醫生培養周期特別長，增加醫學院數量，培養醫療高端人才是必行之路，但周期太長。

因此，醫療AI技術的價值會長期存在，并不斷被發掘出來。

另一方面，這需要一個過程。

事實上，醫療AI公司依賴軟件是比較難以商業化的，因為需要C端患者認可、B端醫院、醫療機構的采購者一同決策。畢竟只有患者愿意付費了，醫療機構才愿意引進。

“相比一些可見的醫療設備，軟件提升患者就醫體驗的效果并不明顯，醫院也沒有太強的升級動力。”某三甲醫院的副院長表示：“實物的醫療設備引進醫院，患者感知更明顯，對就醫院硬件條件的提升也比較大。”

結合行業來看，鷹瞳科技短期內面臨的商業化問題更多的可能就是落地場景的問題。

從業務結構上來看，公司業務營收結構中軟件服務占比接近90%，硬件收入其他服務分別為7%和3%，換句話來說，鷹瞳科技其實更像是一家ToB的軟件公司。

這樣的公司的特點是，低頻高單價，業務對大客戶的依賴會更多，2021年上半年，公司前五大客戶的收入占比高達79.9%。

這意味著一件事，在市場還未完全成熟的情況下，公司在產業中的位置決定了其實沒有太多的議價權。也就是說短期來看，鷹瞳科技的商業化可能仍然需要向盈利的方向爬坡，進一步實現規模化。

具體來看，方向有兩個，一個是醫保，另一個是下沉市場。

AI影像輔助診斷，如果能納入醫保，單價能夠做到比門診掛號要低，那么還是有規模化的潛力的。但對于企業來說，即便是納入醫保，也要意味要放棄一部分利潤，經過相關部門的“砍一刀”，企業端可能需要在價格上讓步。

這個時候就更加考驗公司的經營能力，能不能頂住價格的壓力形成能夠“造血”的商業化能力就顯得頗為關鍵。

納入醫保之后，下沉市場就成了一個重要的方向。

嚴格來說，鷹瞳科技不僅是一家AI眼科企業，也是一家AI醫療企業，視網膜影像診斷技術能夠用于檢測、評估慢性病的風險。

一個不容忽略的事實是，農村地區的慢性病患者在增加，當單次檢測費用降下來之后，這對于醫療資源匱乏的下沉市場來說，不亞于“雪中送碳”。

對于企業來說，下沉意味著快速地規模化，規模起來之后，用戶習慣有了，醫院自然愿意引進，商業化也就能水到渠成。

結語：

醫療AI領域，是一個值得長期關注的領域，大廠們入局頗深，而頭頂“第一股”光環的鷹瞳科技。自然也受到更多關注。

雖然商業化的節奏可能不及外界預期，但前進的腳步卻一直沒有停下。據悉，2022年8月，鷹瞳科技獲得國家級專精特新“小巨人”稱號，2019年，鷹瞳科技獲得“中國人工智能最高獎”吳文俊獎。與此同時，公司客戶的數量也在迅速增長。

大廠越關注，未來的賽道可能也就越擁擠，如何真正找到自己的壁壘，肩扛起行業增長的重任，可能是鷹瞳科技需要深思的問題。

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