上市首日大涨111%！智谱MiniMax之后，德适交出大模型商业化答卷

田晏林 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

这几天，港股市场的情绪，又被AI大模型点燃了！

继年初智谱、MiniMax两大通用AI巨头上市后，3月30日，杭州德适生物科技股份有限公司（以下简称“德适”）正式登陆港交所。

作为港股首家医学影像AI大模型公司，德适的上市标志着中国大模型领域的三驾马车——“德智米”（德适、智谱、MiniMax），成功在港股会师。

上市前一天，德适暗盘大涨约101%；上市当天，早盘高开121.21%，每股报收209.6港元，涨幅高达111.72%，市场热情可见一斑。

截至4月1日收盘，该公司每股报收246.2港元，涨幅24.34%，市值近200亿港元。

相较于已跻身千亿市值阵营的智谱、MiniMax，德适上市初期的强劲表现，给资本市场预留了充足的估值想象。

单从市销率（P/S）看，智谱当前市值超4000亿港元，对应P/S超过510倍，MiniMax同样维持数百倍的高市销率水平。

反观刚登陆港交所的德适，市值刚突破200亿港元，以其2025年预计全年营收1.5亿元测算，公司P/S不足智谱的1/4，市值仅为智谱的1/20左右。

这意味着，在同样的AI赛道逻辑下，德适当前估值明显更具性价比，上涨空间更大。

而且从行业趋势与公司基本面来看，德适后续仍具备冲高潜力。毕竟AI对各行业的重塑已经不可逆了。

站上赛道

德适成立于2016年，是一家在杭州本土发展起来的，专注于开发医学影像产品及服务的医疗器械公司。

区别于传统医疗器械公司和纯正大模型公司，德适所在的“AI+医疗”领域，是一个高壁垒、强需求、有效供给高度稀缺的赛道。

在这条赛道里，德适又选了一条难而正确的路——AI医学影像。

为什么说它难？因为在德适之前，国内外已有大量企业将AI与医学影像结合，试图用技术提升诊断效率。

过去十多年，各企业围绕眼部、肺部、乳腺、骨科等单一病种做了大量AI优化，也确实在局部场景中实现了病灶识别、辅助判读等功能突破。

但行业走到今天，一个普遍存在的瓶颈也愈发清晰：绝大多数玩家走的仍是单一病种、专用模型的路线，看似多点开花，实则研发成本高、落地周期长、难以规模化推广。

这些AI影像应用，最终只能停留在单点优化层面，远不足以支撑整个医学影像行业的智能化升级。

而说它正确，则是因为业内普遍有个共识，医学影像是AI医疗中确定性最高的细分赛道。

近期，英伟达在最新报告《State of AI in Healthcare and Life Sciences: 2026 Trends》中提到：医学影像是目前AI落地并产生实际经济效益最显著的领域之一。

57% of respondents from the medical technology segment reported seeing ROI from deploying AI for medical imaging.
（57%的医疗技术领域受访者表示，在医疗影像领域部署人工智能后已见到投资回报。）

该报告还将医学影像视为AI医疗从“实验”转向“执行”的核心应用场景。

…reaping return on investment (ROI) on core applications like medical imaging and drug discovery.（在医疗影像、药物研发等核心应用领域已实现投资回报。）

在这样的背景下，德适的出现，为行业破解这些痛点提供了现实样本，也让市场得以窥见大模型技术从研发走向产业化的可行路径。

AI医学影像困局

长久以来，医学影像市场面临4大痛点：

一是诊断周期长，以染色体核型分析为例，传统医学影像的平均诊断周期；

二是误诊率高，比如根据核型的骨髓性肿瘤（MN）临床误诊率达到18.5%；根据形态学影像的骨髓化生不良症候群（MDS）临床误诊率高达21%。

三是专业人才供给严重不足，国内超声科医师总量仅约15万人，难以匹配庞大的诊疗需求；

四是人才培养周期长，通常要花5-10年才能培训出一位能够掌握核型分析技术的细胞遗传学专家。

传统AI医学影像一直尝试解决，却苦于无法快速、低成本地实现诊断项目的AI智能化。

因为这些公司在技术层面，几乎都在走“专病模型”路线。简单说就是，一个模型只盯一种病、一种影像。

这就导致AI医疗产业化进程中，出现一个非常大的Gap，每一个专病模型都需要大量标注数据、医生参与、算法迭代。

相当于每做一个病种就要重新“造一次轮子”。

更为致命的是，单一专病模型面临着极为冗长的生命周期——从底层算法研发、多中心临床验证、获取药监局合规认证，直到最终打通公立医院的采购链路，往往耗时数年之久。

医院也不可能为了这些检查，去装几十上百个不同模型和智能化检测设备，推广难度极大。

2025年10月，国家五部门联合发文，明确2030年二级以上医院普遍开展AI影像辅助诊断。

全国二级以上医院有多少呢？16000多家。

而全国有几千种影像检查，靠“一个病一个模型”的方式，根本做不到“普遍开展”。

当然，除了技术问题，在商业化层面，核心矛盾同样突出。目前行业还缺乏明确的付费方与收费路径。

同时，AI为医院、医保创造的增量价值难以量化，商业闭环始终未能跑通。

种种因素，共同影响着AI在医学影像领域的规模化落地。

一款模型打天下

过去几年，德适也在找答案。

德适创始人、首席执行官宋宁，也是公司研发团队负责人，在医学遗传学、计算机科学及AI交叉领域有超过20年的经验。

近5年来，宋宁主持国家科技部重点研发项目及省部级科研项目8项，发表20余篇SCI期刊论文。

德适创始人、首席执行官宋宁在上市现场讲话

他很早就发觉传统AI医学影像的瓶颈，认为要想从根本解决问题，大模型必须能给外界提供一个靠谱的“大脑”，让所有项目能以更低成本实现智能化。

iMedImage医学影像基座模型就是这个“大脑”。

这款自研大模型，主打一个低成本、快速实现多样检测，可支持19种影像模态，覆盖CT、B超、核磁、显微影像等90%以上医学影像应用场景。

更关键的是，iMedImage基座模型能为医生赋能，降低影像诊断操作门槛。

医学影像诊断的核心难点，在于精准识别病灶异常并给出诊断结论，这一能力高度依赖医生扎实的临床医学功底与临床经验。

当前，互联网巨头虽纷纷布局AI模型研发，但在医疗场景中，精准识别影像异常、给出专业诊断分析，靠的远不止算力与算法。

这时候，有医学功底的德适团队显出优势了。

我们假设一个简单的临床场景。

在一些权威的骨科医院，医生凭借丰富经验，通过CT影像即可精准判断骨折位置与损伤程度。

但在一些县级、乡镇医院，医生面对同类影像往往缺乏足够诊断经验，难以给出准确判断。

传统模式下，大医院只能依靠远程会诊、专家出诊等方式帮助患者，不仅落地难度大，覆盖范围也有限。

德适通过技术许可平台iMed MaaS平台，可以给医生和科研工作者提供零代码、低门槛、高度泛化的通用AI解决方案。

以此前列举的骨折诊断场景为例，依托德适构建的技术许可平台，顶级三甲医院的骨科专家能够基于iMedImage基座模型，零代码训练出具备专家级判读水准的“骨折辅助诊断专用大模型”。

该模型落地基层医院后，一台电脑即可帮助基层医生快速获得骨折影像的初步诊断意见，诊断能力显著提升。

当然，这个基座模型，也能为不同医院的优势科室“量身定制”各类专科诊断模型。

只需iMedImage一个“大脑”，国内顶尖医院的优势专科诊疗经验便得以沉淀，从而用更低成本、更高效率的方式实现优质医疗资源下沉。

2024年9月，德适开始通过iMed MaaS平台，获取大模型技术许可服务收益。

目前，德适覆盖了北京协和医院、复旦大学附属中山医院等顶级三甲医院，中国前十大医院对其产品采用率达40%。

该公司运营的75家分销商网络，也协助其在全国31省市积累超400家医疗机构的客户资源。

招股书显示，2025年前9个月，大模型技术许可业务毛利率高达96.5%，成为公司第一大收入来源。

从研发走向产业化

在大模型技术服务之外，德适还有8款已完成商业化的医疗器械产品：

1款医学影像软件——AutoVision染色体分析软件；

3款商业化医疗器械——MetaSight自动细胞显微图像扫描系统、KayoFlow细胞收获仪、KayoFlow制片染色一体机。

4款主要试剂及耗材——配子胚胎缓冲液、体外受精显微操作管、ICSI显微操作皿、人外周血细胞培养基。

但这都不是德适的“杀手锏”。

实际上，德适的拳头产品是基于基座模型孕育出的核心产品AI AutoVision。

其最新的注册临床数据显示，该系统在检测染色体数目异常方面实现了罕见的100%灵敏度和特异度，在结构异常检测上灵敏度亦高达94.05%。

目前，AI AutoVision已作为“第三类创新医疗器械”正式获批进入国家药监局“绿色通道”，即将以绝对的技术代差重塑行业标准。

该产品目前适用场景有两个：一是对孕妇的羊水样本做检查，提前发现胎儿可能的染色体问题，避免生出有先天缺陷的宝宝。

二是对准备做试管婴儿的夫妻，分析他们血液样本里的染色体，帮医生挑出染色体更正常的胚胎，让辅助生殖更安全、更成功。

据德适方面介绍，AI AutoVision可以对不同光学显微镜拍出来的染色体数字图像，自动完成染色体分割、计数、排列，还能精准识别病例级别的异常，同时兼容市面上常见的标准显微镜。

对于AutoVision的老客户，德适提供平滑升级方案，只需在本地删除AutoVision，并安装AI AutoVision即可，无需更换底层定制计算机。硬件成本零增加。

AutoVision软件的界面及随附计算机装置的外观

据弗若斯特沙利文数据，2024年德适在国内染色体核型分析领域市占率达30.6%，位居行业第一，也是全球唯一实现染色体核型全流程AI自动化商业化企业。

公开资料显示，此次上市，德适每股定价99港元，共发行799.92万股H股，募资额约7.198亿港元。

其中，约49%的金额将用于AI AutoVision研发及商业化；约20%的募资用于迭代iMedImage模型并拓展技术许可业务，打造第二增长曲线。

AI医学影像，跑步进入黄金赛道

近年来，AI重塑了不少行业，医学影像作为AI渗透率最快的细分领域，正迎来黄金发展期。

据弗若斯特沙利文报告，全球医学影像检测市场2024年规模达957亿美元，2035年将增至1739亿美元。

中国市场更抢眼，2024年中国医学影像检测市场规模达999亿元，2035年预计突破2193亿元。

各种数据都在表明AI医学影像即将爆发。

特别是当AI辅助诊断整合至临床，逐步成为业界共识，公众的认知与接受度不断提升，新的增长变量正在显现。

德适卡位的染色体核型分析赛道，增速超50%且智能化渗透率仅1.4%，成长潜力巨大。

回顾过去，AI医疗赛道经历过资本热潮，也遭遇过落地质疑。核心矛盾只有一个，技术能否真正嵌入临床workflow，能否产生可持续的商业模式。

德适的不同在于，AI AutoVision并非追逐热点的“AI+医疗”概念，而是从染色体核型分析这一高壁垒、强刚需的细分场景切入，用基座模型重构诊断流程。

此番德适上市，为处于迷茫期的AI医疗赛道提供了一个可落地、可盈利的实践样本，也能看出资本市场和政策层面对这类技术的高度关注，为医疗行业提供了“技术嵌入临床、商业反哺创新”的参考方向。

当AI正在渗透进临床诊断的核心环节，医疗资源的分配逻辑就要被改写了。