圖片來源@視覺中國
文丨vb動脈網
從2020年下半年開始，AI獨角獸們陸續迎來了最後階段的IPO衝刺。然而，其中有喜有悲。2021年6月30日，最早提交IPO申請的依圖科技主動撤回IPO上市申請，功虧一簣。不到一個月後的7月22日，上交所批准了雲從科技的IPO申請——這家“AI四小龍”中成立最晚的企業在IPO上卻搶到了第一。
時間進入到8月，又有兩家重量級的AI獨角獸開始了IPO衝刺。第四正規化和商湯分別於8月13日和8月27日在港交所提交了申請版招股書。
雖然在估值上不如知名AI獨角獸，但AI醫療獨角獸也有自己的自尊——科亞醫療、推想醫療和鷹瞳科技也在2021年先後提交了IPO申請。不僅如此，AI醫療獨角獸們甚至伺機完成了反殺——8月，深睿醫療將依圖科技旗下的依圖醫療收入囊中。
近期AI獨角獸IPO現狀
不得不承認，在其他領域“大殺特殺”的AI獨角獸們似乎並沒能在醫療領域複製其他領域的成功。那麼，為何AI獨角獸們在醫療上難以獲得大的突破？未來，格局是否有可能發生變化？動脈網（微訊號：VCBeat）試圖找到其中的原因。
AI獨角獸們在醫療領域都幹了什麼？透過對各自招股書的剖析不難發現，AI獨角獸們在醫療領域的介入程度各自不一。根據AI是否以醫療器械介入到核心的醫療診斷來分類，可以分為兩類：已經介入醫療診斷，獲得醫療器械認證的依圖和商湯；以及其他從NLP、AI語音識別、AI知識圖譜或智慧醫療等領域介入，未涉及醫療診斷核心領域的AI獨角獸們。
AI醫療器械
相比其他獨角獸，依圖科技和商湯科技較早便進入了醫療健康領域，透過多年佈局規劃已進入涉及醫療核心的診斷領域。他們在相關的審批上也有斬獲，算得上是醫療AI獨角獸們的直接競爭對手。
>>>>依圖科技
早在2020年11月初，依圖科技就提交了IPO申請，也是“AI四小龍”中最先提交IPO申請的。依圖科技被視為“AI第一股”的當然人選，一時之間風頭無兩。然而，隨著幾輪問詢後，依圖科技最終於2021年7月初終止IPO。
這之後的故事大家都很清楚了——依圖科技旗下的醫療版塊依圖醫療被深睿醫療合併。這也是我國影像AI有史以來規模最大的併購事件。此次併購，也宣佈了依圖科技戰略性放棄了投入多年的醫療業務。
依圖科技放棄醫療板塊，並不意味著依圖醫療的產品佈局和技術水平不足。事實上，依圖科技對醫療有相當大的野心和期待，甚至專門成立了子公司依圖醫療。而在醫療板塊的佈局上，依圖科技也建立了完整的佈局，覆蓋“影像+文字”。其業務板塊主要包括了智慧醫療臨床決策解決方案、智慧醫療大資料解決方案和智慧醫療管理解決方案三大方向。
智慧醫療臨床決策解決方案即AI影像輔助診斷。以肺結節為切入點，依圖科技是最早將AI應用到醫療影像中的。除了肺結節和肺炎等AI產品，依圖醫療還在近年重點突擊乳腺和兒科方向。
依圖科技旗下依圖醫療獲批AI器械證
目前，依圖醫療擁有3張NMPA醫療器械證，尤其是2021年3月獲批的兒童手部X射線影像骨齡輔助評估軟體是目前最先獲批的同類醫療器械，也是目前NMPA發放的不多的AI三類證之一。
智慧管理解決方案則基於NLP人工智慧。在基於NLP技術的智慧預問診、智慧導診、智慧臨床輔助決策等方面，依圖醫療與國內多家大型醫院都有深度合作與探索；並利用該技術建立智慧網際網路醫院平臺，透過大資料和資訊化工具實現區域內預診、轉診、輔診的智慧化，推進診療模式的進行。
智慧醫療大資料解決方案則透過知識圖譜、文字結構化等人工智慧技術對複雜醫療文字資料、語音資料、影像資料進行智慧識別、統計、分析，主要包括臨床NGS分析解讀系統、智慧單病種資料庫及多組學智慧科研平臺。依圖醫療還建立了國內首個含臨床、影像、病理等多維度指標的人工智慧肺癌科研病種庫。
>>>>商湯科技
商湯科技佈局AI醫療則是從2018年開始——在當年的世界人工智慧大會上，商湯科技公佈了公司AI醫療平臺級產品“SenseCare智慧診療平臺”。不過，商湯並沒有為醫療AI專門設立單獨的業務板塊，而是將其歸屬於智慧生活業務板塊。
這一板塊除了針對醫療健康領域的SenseCare，也包括針對物聯網裝置的SenseME平臺和針對虛擬現實、增強現實的SenseMARS平臺。從招股書的業務解讀部分不難看出，這兩者的內容要遠遠多於SenseCare的相關介紹。
目前，SenseCare已經覆蓋包括心臟、肝臟、肺、胃、腸和宮頸在內的13個身體部位和器官的診斷，並能為醫護人員和患者提供3D手術規劃和康復建議。透過在新冠疫情期間對產品功能緊急升級，商湯的產品目前也可以用於提高基於CT影象的新冠肺炎診斷的效率及準確性。
商湯科技獲批AI器械證
這一系統的五個模組已經取得了三張NMPA證書，分別是“肝臟CT影像處理軟體”“冠狀動脈CT影像處理軟體”和“數字病理影象處理軟體”。與此同時，針對肺部和胸部的SenseCare-Lung Pro和SenseCare-Chest DR Pro還獲得了歐盟醫療器械認證。
這使得商湯的醫療AI業務得以實現商業化，截至6月31日，商湯已與16家三甲醫院合作。不過，這三張NMPA證書均為二類證。此外，肝臟CT和冠狀動脈CT均遲至2021年8月才獲批，商業化程度應該還較為有限。
AI賦能醫療
根據公開的資訊，除了依圖科技和商湯科技。包括曠視、雲從、第四正規化和雲知聲等其他AI獨角獸在醫療健康佈局上並未以醫療器械的形式直接介入診斷，無需獲得NMPA審批，總體上處於較為邊緣的階段。
>>>>曠視科技
曠視科技的招股書顯示，該公司尤為重視與AI與物聯網的連線。換句話說，其主要的模式是將AI軟體與攝像頭或人臉識別一體機等物聯網硬體裝置搭配出貨。目前，其業務範圍主要包含消費物聯網、城市物聯網和供應量物聯網。
嚴格意義上而言，曠視科技並未涉足醫療業務，不過，供應鏈物聯網中的醫藥行業智慧物流解決方案與醫藥物流相關。這一方案的背景來自藥品採購“兩票制”對於醫藥流通環節變化的需求。醫藥流通業務需要滿足“貨票同行”，並確保藥品資訊準確性。
曠視科技的方案在傳統的自動立體倉庫、輸送分揀系統、電子標籤揀選系統、倉庫管理系統（WMS）之上開發了AI視覺藥品識別系統，滿足“兩票制”對送貨單據、藥品及醫療器械的準確資訊識別與匹配的需求，實現更高效率和精準度。利用曠視科技專為供應鏈物流網打造的“河圖”智慧物流作業系統實現醫藥物流自動化作業的全流程數字化和智慧化管理，提高訂單處理能力，降低流通成本。
根據招股書顯示，該方案目前正處於研發中。
此外，針對新冠疫情，曠視也利用自身視覺識別的專長打造了AI智慧測溫綜合解決方案，以解決臉部口罩遮擋額頭檢出率和精準度難題。
>>>>雲從科技
雲從科技主要的業務板塊主要分為智慧金融、智慧治理、智慧出行和智慧商業等板塊，並未直接涉及醫療核心業務。尤其在人臉識別領域，雲從科技的產品被廣泛應用於國內各大機場。基於此，雲從也開發了臉部口罩自動測溫演算法應對新冠疫情。
當然，雲從過往也曾試圖進軍AI醫療影像領域。招股書顯示，2018年雲從科技曾開展醫學影像深度智慧診斷平臺關鍵技術研究及應用示範專案。這一專案屬於重慶市產業類重大主題專項專案，研究內容是開展醫療影像深度關鍵技術研究、醫療影像深度智慧平臺技術研發、以及應用示範三個部分的研究開發及推廣應用工作。不過，在那之後，雲從科技並未再在AI醫療影像上著墨。
在AI語音識別上，雲從科技也在做相應的探索。其語音技術在年內曾在語音識別、語義糾錯、深度學習降噪等領域重新整理多項國際、國內語音識別權威紀錄。
同時，雲從也在招股書中明確將在未來將嘗試開拓智慧醫療等新的產業化應用領域，以豐富解決方案，進而幫助實現盈利。
公開資料顯示，2020年9月25日雲從科技中標了廣州市南沙區中山大學附屬第一（南沙）醫院資訊基礎設施與智慧化管控平臺建設專案。該專案標的額高達3.12億元，是當時公開的AI企業單一訂單中金額最高的一筆。
該專案最大的特點是要建造一所符合“人機協同”定位的醫院。雲從科技將透過旗下人機協同平臺以及雲從超腦為該專案建設AI智慧中樞，提供人機互動、融合、共創能力，令立體式解決方案覆蓋患者就醫、醫院管理等環節。
具體而言，這所智慧醫院將在就醫、醫療養護、安保及智慧樓宇等場景加入雲從的人機協同功能。在智慧就醫上，方案將利用OCR技術自動識別機具列印的病歷，將文字圖形轉化為結構化資料，以便搜尋、查閱、分析和整理，以此提高工作效率。
在醫療養護方面，方案可利用AI技術識別病人擅離病床和病區、病人出行陪護和病人摔倒等情況。透過將醫療監護裝置的資料（體溫、脈搏等）接入雲從超腦，結合醫療知識庫，方案可對病人的身體狀況、睡眠狀況進行更細緻的分析，從而能夠更加客觀地評價病人狀況，並進行有效提示。
此外，利用FaceID+ReID技術，方案還可實現跨鏡頭場景下跟蹤行人行動軌跡的功能，並生成動態軌跡，排查目標人員。並還可利用人臉識別、OCR、語音、聲紋識別、自然語言處理等AI技術，自動實現會議全程記錄並形成完善的文字會議記錄功能。
>>>>第四正規化
第四正規化的招股書顯示了其重要業務方向包括金融、零售、能源及製造領域，對於醫療健康並沒有涉及。
不過，這並不代表第四正規化就沒有醫療領域的野心。早在2018年，第四正規化就與上海瑞金醫院合作推出了一系列慢性病管理產品。包括瑞寧知糖、瑞寧知糖專業版、瑞寧知心、慢性病智慧諮詢系統和慢性病管理一體化機器人在內的五款產品具備患病風險預測、風險因素分析、個性化干預、智慧諮詢和健康管理等智慧服務。
第四正規化試圖透過AI賦能慢性病管理和防止，從而解決目前慢性病篩查準確度低、針對性干預難度大、健康管理工具缺失的三大難題。
根據介紹，瑞寧知糖針對糖尿病預測總結出50萬條診斷新規則，糖尿病預測準確度有顯著提升——該產品基於AUC評估效果絕對值提升7%起，而專業版則絕對值提升16%起，達到當時的領先水平。
與瑞寧知糖相似，瑞寧知心在糖尿病心血管併發症的預測效果上與國際著名Framingham心血管疾病風險評估標準相比，基於AUC評估效果絕對值提升14%，超出行業標準預測水平，領先世界糖尿病心血管併發症預測。
在第四正規化官網則顯示，其慢性病高精準篩查系列已實現了病種覆蓋擴充，可同時對心腦血管、心血管、腦卒中、糖尿病和高血壓5種常見高發慢性疾病進行3年、10年內發病風險預測分析，並據此提供個性化危險因素分析及健康干預方案。據稱相比專業醫生基於臨床經驗標準預測提升2-3倍。
基於這一技術，第四正規化還正探索新生兒體重預測和胰腺癌術後生存預測，前者預計可對指導生產方式提供重要參考，後者則可為手術決策提供參考。
>>>>科大訊飛
作為上市公司，科大訊飛在語音及語言、自然語言理解、機器學習推理及自主學習等AI技術上處於國際前沿技術水平；並且承建有智慧語音國家新一代人工智慧開放創新平臺、認知智慧國家重點實驗室、語音及語言資訊處理國家工程實驗室等國家級平臺。
在AI業務上，科大訊飛採用“平臺+賽道”戰略。智慧醫療是其重要業務板塊，併成立了安徽科大訊飛醫療資訊科技有限公司（簡稱安徽醫療或訊飛醫療）。不僅如此，科大訊飛還在謀劃將訊飛醫療分拆上市。
8月3日，科大訊飛釋出《獨立董事關於公司擬籌劃控股子公司分拆上市的事前認可與獨立意見》，宣佈將對下屬控股公司訊飛醫療分拆上市，從而提升公司的醫療人工智慧業務的核心競爭力。分拆上市完成後，科大訊飛持有訊飛醫療51%的股份，仍將維持對訊飛醫療的控股權。
在之後的2021年半年度業績說明會上，科大訊飛董事長劉慶峰表示，分拆醫療板塊獨立上市的目的是為了打造中國“AI+醫療”領域未來的龍頭企業。
科大訊飛在醫療領域的主要產品是智醫助理AI輔助診療系統。智醫助理可以基於“深度模型+知識推理”輔助診療為基層醫務人員提供病歷質控、輔助診斷、合理用藥、醫學知識檢索等功能。
透過深度切入醫生臨床診斷流程，它可以在醫生診斷過程中給予輔助診斷建議，提升醫生特別是基層醫生的診療能力和服務水平，助力國家分級診療、雙向轉診等重大醫改政策的落地。
新冠疫情期間，科大訊飛利用AI智醫助理進行基層病歷分析，線上分析基層門診病歷，透過內容挖掘分析篩選高危人群和疑似患者，輔助基層醫生進行新冠肺炎的初篩。據年報顯示，AI智醫助理累計處理基層就診病歷600餘萬份，對發燒、咳嗽、呼吸困難等疫情相關症狀進行監測預警。
同時，智醫助理電話機器人在疫情期間每天完成百萬級外呼電話，透過智慧外呼篩選出有伴發熱症狀及流行病學史陽性的患者，極大地降低了人工排查的工作量。根據年報，科大訊飛向全國絕大多數省市提供了公共衛生隨訪服務上億人次，大幅提升了基層醫務人員宣教和隨訪工作效率。
值得一提的是，年報也提到科大訊飛在3天內完成了新冠肺炎影像輔助診斷系統，顯示科大訊飛也同樣具有AI醫療影像的開發能力。
在2020年，科大訊飛智醫助理已實現安徽省內基層醫療機構全面覆蓋，並在其他省市逐步落地應用。目前，訊飛智醫助理已上線全國170餘區縣3萬餘家基層醫療機構，服務數萬名基層醫師。
此外，科大訊飛“人工智慧基層臨床輔助決策技術”還經中國科學技術協會評定榮登“科創中國2020”電子資訊科技先導榜單。同時，公司智慧醫療也中標了國家級家庭醫生服務能力建設試點專案。
2020年年報顯示，科大訊飛智慧醫療業務營收與2019年同期相比實現高達69.25%的大幅增長。不過，其整體營收仍然較為有限，在科大訊飛整體營收比例僅有2.4%。
目前，科大訊飛正開發訊飛AI智聯網醫療平臺。這一平臺將利用AI優勢實現智慧導診等功能，幫助政府搭建區域官方常態化服務的網際網路診療平臺，保持基層輔助診療優勢。此外，人工智慧輔助診療“安徽模式”正面向全國推廣。
>>>>雲知聲
早在2020年11月3日，雲知聲就在科創板提交了上市申請，甚至比依圖科技更早。不過，與依圖科技類似，雲知聲也很快迎來稽核問詢。2021年2月19日，雲知聲主動撤回了IPO申請。隨後，雲知聲在2021年6月完成了近1億美元的D輪融資，並表示將在兩年內重新遞交上市申請。
招股書顯示，雲知聲的業務佈局主要分為智慧語音互動產品、智慧物聯解決方案和人工智慧技術服務三大管線。
與科大訊飛類似，雲知聲的優勢集中在AI語音識別。醫療業務在雲知聲起家的過程中起到了重要的支撐作用，在2014-2016年以家居和醫療為突破口，完成了AI語音方案的商業化落地。
在醫療領域，病歷語音錄入系統是雲知聲針對醫療領域的核心產品。該產品透過AI+語音識別可將語音轉化成文字；並藉助NLP對文字進行結構化處理，幫助醫生快速完成電子病歷錄入。該系統還支援與HIS系統對接，從而實現匯入病歷模板及輸出結構化資訊，便於後續診療資料的查詢和歸集。
尤其值得一提的是，這一系統還專門為不同的科室進行最佳化，可以定製科室專用詞並實現醫療特殊術語替換等功能。
由於極大地提高了醫生填寫電子病歷的效率，這一系統受到了廣泛讚譽，並得到包括北京協和醫院、復旦大學附屬華山醫院及首都醫科大學附屬北京友誼醫院等近百家三甲醫院的認可。
病歷質控系統則是雲知聲在醫療領域的第二款智慧語音工具，以NLP和全科臨床知識圖譜為基礎進行構建。這一方案可透過既有病歷文字進行結構化處理，結合知識圖譜進行進一步資訊分析，一次發現其中的缺陷及錯誤，從而提升病歷質量並保障醫療安全。
雲知聲為此構建了覆蓋近60萬概念、近300萬術語、近400萬關係的知識圖譜，並基於不同地區醫院和科室異構的質檢標準構建了超過1500個質檢點。最終使其病歷質控準確率達到95%以上，召回率達到90%以上。
目前，這一產品已在上海市醫療質量控制管理事務中心、東南大學附屬中大醫院等十餘家醫院和管理機構使用。
除此以外，招股書顯示，雲知聲還在智慧醫院上有所建樹，圍繞智慧醫療場景提供智慧醫院綜合定製化解決方案。
透過整合語音識別及合成、NLP和知識圖譜等技術在診前、診中和診後全流程環節提供醫院智慧化升級服務。比如診前導醫機器人、診中入院宣教機器人及診後個人健康助理機器人等。這些業務在多地醫院也有落地應用。
在人工智慧技術服務上，雲知聲主要透過為客戶提供AI平臺。比如，雲知聲為平安好醫生等客戶提供智慧語音問診服務。此外，雲知聲還與平安健康（原名：平安好醫生）成立了合資公司，合作開發線上問診智慧硬體產品。
AI獨角獸醫療業務佈局（動脈網梳理）
除了上述獨角獸，近期還有云天勵飛和格靈深瞳兩家AI獨角獸提交了上市申請。不過，根據招股書和公開資訊顯示，這兩家企業並未涉足醫療健康領域。
AI獨角獸為何在醫療賽道折戟那麼，問題來了，這些AI獨角獸為何在AI醫療上表現不佳呢？動脈網認為，主要原因有幾點。
首先是戰略佈局及規劃上的不同，導致了現在AI獨角獸在醫療領域的困境。
不同於醫療AI獨角獸孤注一擲，不成功便成仁的情況。大多數AI獨角獸更傾向於平臺戰略，專注於搭建平臺或演算法。在落到具體細節上往往比較模糊，在沒有強烈的商業需求前無法全力投入。
舉例來說，AI模型訓練需要相應的資料標註和獲取上。對於醫療影像而言，簡單的“複製”並不能滿足醫療影像AI模型訓練的需要，只有讓醫生耗費精力標註、分割才能在模型上使用，這會耗費很大的成本。
“既然如此，我為什麼不往現有模型可以擴充套件的領域去拓展？而是要去做這樣一件費神費力，或許根本不可能有回報的事情上呢？”一位曾經在多家AI獨角獸任職的匿名人士這樣表示。
他進而提到，某AI獨角獸企業在初期進軍醫療並未設定商業化的目標，更多是基於通盤考慮，希望從影像到全科，然後把醫療資料結構化，從診斷到科研，進而把醫藥和保險也囊括其中。其格局不可謂不大。然而，沒有人想到的是，AI燒錢的勢頭是如此之猛，遲遲難以實現自身造血。
尤其在近年，商業化壓力無時無刻不摧殘著AI獨角獸們脆弱的神經。企業更難將有限的資源投入到沒有回報的領域。毫無疑問，這種巨大的商業化壓力，無疑也是AI獨角獸們近來扎堆提交上市申請的原因之一。
這就引出了第二個原因，由於醫療業務營收佔比太小，使得醫療業務的話語權持續縮減。
透過招股書不難發現，AI獨角獸們在醫療業務上的營收佔比小得可憐。即使是AI獨角獸中醫療業務較為領先的依圖科技來說，其招股書顯示，在2018年至2020年上半年，依圖科技在醫療健康領域分別實現營收約10萬元、560萬元和563萬元，佔整體營收比例均不足2%。相比其巨大的投入，這些營收簡直杯水車薪。
與此同時，科大訊飛的年報也顯示，儘管2020年智慧醫療業務相比上年同期實現了超過60%的增長，但在總體營收中所佔比例也僅有2.4%。不過，相比而言，科大訊飛在醫療上的絕對營收仍然相當可觀，這也是其計劃分拆訊飛醫療上市的重要原因之一。
在任何一家企業，缺乏足夠營收都將使部門缺乏話語權。即使有來自高層的強力支援，但長期看不到結果也必然會發生動搖，導致高管離職，進而導致策略出現反覆搖擺。強如谷歌尚且如此，更不要提整體虧損，仍然需要大把燒錢的AI獨角獸們了。
醫療領域的特殊規則成為了壓垮駱駝的最後一根稻草。這是因為如果涉及到治療診斷，則必然需要滿足相應的監管，獲得醫療器械認證。這個過程並無捷徑可言，且時間和投入都相當可觀。
根據業內人士的介紹，從註冊檢驗到最終的註冊審評最快也需要1年多時間，如果不幸卡在臨床試驗環節，獲批所需時間甚至可能會被拉長到3年左右，甚至直接流產血本無歸。根據對歷年創新醫療器械審評情況的統計，動脈網發現，幾款透過創新醫療器械的AI影像器械從公示進入創新醫療器械審批程式到最終拿證基本需要1年，最快也需要10個月。
部分AI影像創新醫療器械審批狀況
與此同時，在獲批拿證後，這些軟體器械在後期的更新中仍然需要謹小慎微，滿足監管的需求。今年的WAIC上，國家藥監局器審中心在演講中就提到，對於醫療器械的監管要強調全生命週期的監管。即從一個產品的基本概念建立，一直到最後這個產品不再維護，不再使用為止。在全生命週期監管中，需要貫穿質量管理體系，並在全過程中進行風險管理。
對於習慣了“快速迭代”的AI獨角獸們而言，這實在談不上是什麼好事。在其他賽道上三天兩頭的更新可以解決的問題，在這裡或許會意味著需要重新註冊。不單是AI企業，也曾有消費電子品牌的從業者對此抱怨：“醫療器械審批需要每個產品都單獨申請，非常麻煩。”
如果無法拿證，縱使在試用中有著優秀的表現，也同樣不能商業化。當然，對於醫療器械來說，嚴格的監管毫無疑問是必須的，這將最大程度消除產品風險，保障患者的利益。本質上，這是“快”公司與“慢”行業之間的矛盾。面對這種猶如取經之路的漫長過程，AI獨角獸們只要有其他選擇必然會敬而遠之。
儘管拿證依然不易，但它的確也成為了AI醫療獨角獸在面對規模更大的AI獨角獸時的天然壁壘。
即使在拿完證後，AI獨角獸還要面臨渠道上的不足。某四小龍在職人士便表示，該企業從技術上而言並不差於獨立的AI醫療企業，問題主要出在渠道上。也就是說，一旦打開了渠道，其業務就可以實現大幅增長。
不過，這顯然並未易事。甚至可以這麼說，任何一家AI獨角獸之所以在某個領域打造起絕對的壁壘，除了技術實力，必然也在渠道和人脈資源上遠超對手。
寫在最後：AI獨角獸未來在醫療還有機會嗎？這個問題或許需要從兩個方面來看，如果僅僅是指醫療器械，AI獨角獸現在的機會已經沒有那麼大了。隨著各細分賽道的醫療AI獨角獸們紛紛完成商業化，並開始衝刺IPO，他們已經逐步建立起自己堅實的壁壘。除非技術架構出現重大突破，後進者要想從零開始完成突破是一件很難想象的事情。
在這種背景下，透過併購現成標的進入醫療領域或許是個更加合理的手段。隨著時間的推移，這一幕或許就會在不久的將來上演。
如果將範圍擴大到醫療的方方面面，那麼，AI獨角獸們的想象空間就很大了。要知道，科大訊飛的智慧醫療業務在2020年實現了約3.12億元的營收，雲從科技在智慧醫院上中標金額高達3.12億元，這都遠高於已提交招股書的三家醫療AI獨角獸收入總和。
從技術原理而言，應用到安防的人臉識別同樣可以應用到智慧醫院，而應用到金融的監管場景同樣也可以用於醫保支付監管。語音識別、NLP和知識圖譜的應用就更加多樣化了。
明年的今日，AI又會呈現出哪些不一樣的景觀呢？就讓我們拭目以待。