上海
《科创板日报》12月3日讯（记者 黄心怡）商汤医疗近日完成数亿元融资，由联想创投、联创资本、九弦资本、申冉投资等多家机构共同参与。结合年初获得美的系盈峰控股、人民卫生出版社集团旗下人卫科技发展公司的战略注资。这是商汤医疗今年宣布的第二轮融资。
《科创板日报》记者在采访中了解到，伴随A轮融资的进行，商汤医疗在半年内累计融资规模达10亿元，并将有更清晰的资本市场计划。
不久前，国家卫健委印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确提出将推动基层诊疗智能辅助系统在医疗卫生机构中广泛应用。
商汤医疗CEO张少霆在接受采访时表示，目前中国大量腰部医院正积极开展人工智能建设，市场需求广阔，商汤医疗也将在此领域发力。他认为，“软件类AI并不存在绝对的技术壁垒，AI医疗企业需着力构建平台化能力，并形成生态层面的护城河。”
不过，从整个行业来看，AI医疗在实际落地过程中仍面临信任度不足、数据缺乏与商业化困难等多重挑战。
▍累计融资10亿元，新一轮融资计划明年启动
商汤科技在去年年底进行战略调整并启动新的架构“1+X”。这其中，“1”代表生成式AI和视觉AI等核心业务，“X”则代表了战略重组的创新生态企业矩阵，包括智慧医疗、自动驾驶“绝影”、家庭机器人“元萝卜”、智慧零售等。这些生态企业设立CEO，并进行独立融资。
《科创板日报》记者了解，商汤医疗是这些生态企业中最早一批成功获得融资的，整体融资规模达到10亿级，明年预计还会有一定规模的融资计划。
目前，商汤医疗团队人数为百余人，其产研人员占比超过70%。2025年年初，商汤医疗为美的集团旗下私立医疗机构——和祐医院部署了“SenseCare® 智慧诊疗平台”，上线15款AI辅助诊断应用，为复杂疾病诊断提供了支持。
商汤医疗CEO张少霆透露，后续业务落地将从头部医院逐步拓展至腰部医院。“过去AI医疗在推广时，头部医院较多，腰部医院关注较少。而中国腰部医院有广阔的需求市场，正在进行人工智能建设。”
除国内医疗机构，商汤医疗也在拓展海外市场，已经与新加坡IHH医疗(集团)旗下百汇放射科开展合作。
商汤医疗首席战略官尚海龙表示，公司拿到了新加坡的第一张“人工智能+医疗”的医疗器械证，即新加坡卫生科学局(HSA)颁发的首张人工智能胸部CT辅助诊断医疗器械注册证，并且在新加坡的医院落地，同时在印尼也达成了首单业务。
▍在行业“内卷”困境下，如何寻求商业化破局？
医疗行业是最早一批拥抱AI技术行业之一。早在2007年，IBM沃森（Watson）问世，首次将语音问答集成到了临床诊疗智能化产品中，通过挖掘医疗文献和相似病例为医生提出对症治疗建议，同时支持影像识别。但由于医疗服务流程的复杂性以及行业内卷的态势，使其在商业化层面暗藏多重难题。
“如果中国只有一家公司做肺结节AI筛查，那么它可能已经上市了。” 张少霆感叹，“由于当时大量的资本涌入，行业内普遍采取软件免费投放的竞争策略，导致深陷价格红海。即便产品表现优秀，企业仍难以实现商业化。”
张少霆判断，“中国的软件类AI领域并不存在绝对的技术壁垒，即使拥有先发优势也容易被后来者赶超。因此，要保持持续领先，关键在于执行速度、前瞻性的技术布局和平台化能力，并以此吸引包括投资人及产业链上下游企业在内的合作伙伴，形成稳固的生态壁垒。”
商汤医疗CMO钱琨则表示，AI医疗的落地存在信任度和数据两大瓶颈。
“首先是信任，很多医生对AI持保留态度，因为遇到过‘幻觉’，AI说得头头是道，但可能没有证据。其次是数据，中国的病种谱系很广，很多罕见病、细分病种是’长尾问题’，没有足够的高质量数据来训练模型。所以，商汤医疗发力多模态领域专有模型，其中包括病理大模型，其目标就是用更少的数据、更快的速度，解决更多的长尾疾病，而不是永远扎堆在肺结节那几个红海领域。”
▍政策加持，AI医疗普及有望提速
不久前，国家卫生健康委联合国家发展改革委、工业和信息化部、国家中医药局、国家疾控局等五部门，正式发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确提出到2027年，基层诊疗智能辅助应用将在医疗卫生机构广泛应用，形成一批高价值应用场景，带动健康产业高质量发展。到2030年，基层智能辅助基本全覆盖，二级以上医院普遍开展影像智能诊断、诊疗决策等AI技术应用，标准体系与全球领先基地也将成型。
商汤医疗CFO赵都认为，政策的加持给予了医药行业采购AI相关产品的信心，医院的数字化预算将有所提升。
“当前，不少省市的财政经费审批，都集中投向数字化医疗与数字化健康这两大板块。要实现全面普及，合作场景必然要从顶尖医院逐步拓展至更广泛的医疗体系。这是一个分阶段、有节奏的市场下沉过程，现阶段以区域级医院合作为重点，未来再延伸至基层。其中挑战巨大，机遇同样可观。”
谈及AI医疗领域的机会，联想创投集团董事总经理梁颖表示，市场已经从卷模型走向了卷应用。在大模型的B端应用落地方面，医疗和金融是两个好赛道。
梁颖称，“AI医疗从肺结节等单点影像识别突破，迈入以大模型驱动的2.0阶段。现阶段的核心在于，如何依托大模型找到真实的应用场景与可持续的商业模式。过去单一影像应用在国内较难形成商业闭环，AI医疗的未来终局将是“大而全”的平台化发展，正如AI的终极目标是走向AGI（通用人工智能）。与此同时，AI for Science也正成为热点，包括AI药物研发、AI与科研深度融合等方向，已成为中美两国政策关注与投入的重点赛道。”
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