雷鋒網訊息，近日，病理AI企業江豐生物宣佈完成B輪融資，由英特爾資本領投，新幹線投資和銀杏谷資本跟投，規模達近億元人民幣。
江豐生物成立於2011年，技術產品覆蓋了病理前處理裝置、數字病理資訊系統、數字病理資料中心和病理人工智慧。
英特爾資本在醫療AI投資佈局由來已久，此前已經涉及於眼科和影像領域，投資江豐生物，則補全了醫療AI佈局的病理部分。英特爾資本表示，選擇江豐生物，重要原因就是其“數字病理成果”——數字病理掃描裝置和病理科資訊化系統，一方面抓住了資料的入口、一方面抓住了使用者的入口。這也符合英特爾此前的資料中心戰略。
雷鋒網採訪到江豐生物常務副總經理謝菊元，溝通了江豐生物的融資邏輯、行業競爭等相關問題。
合作，始於2018雙方的戰略合作並非是一蹴而就。早在2018年，雙方就已經開始接觸。
當時，由於醫療AI市場不斷增熱，英特爾晶片領域市場面臨巨大的競爭壓力，因為幾乎所有醫療AI企業的伺服器計算核心都是GPU，而該領域的市場主導者並非英特爾。
作為CPU領域的“帶頭大哥”，英特爾提出基於Intel OpenVINO演算法最佳化的“CPU”人工智慧全棧解決方案，力求推動CPU晶片在人工智慧運算領域的發展。
擴大市場佔有率最重要的就是獲得AI企業的認可，基於這個想法，英特爾找到正在研發醫療AI產品的江豐生物，提出在數字病理裝置上部署英特爾AI全棧解決方案，進行裝置端的邊緣計算。
當時，江豐生物也在考慮傳統裝置和AI技術的結合問題。
江豐生物表示：“我們想的是GPU也好、CPU也罷，最終目標都是實現AI技術的落地，兩者應該均可以實現，而且英特爾作為網際網路行業的巨頭，也許還能給研發帶來更多的技術支援，於是欣然答應下來。”
2018年，雙方共同合作成立了病理人工智慧實驗室。
最開始，雙方的合作僅限於技術層面交流，一方提供裝置和資料、一方提供演算法和處理器。後來英特爾逐漸發現，兩者的技術理念非常契合，遂在英特爾內部向投資部門做了推薦。2018年底，英特爾投資部門和江豐生物有了正式的接觸。
當然，同時進入英特爾戰略合作名單的病理AI企業也並非就其一家。
英特爾最後選擇了江豐生物，主要的原因是其產品落地的優勢——數千家醫療機構在使用江豐生物硬體裝置。他表示：“相比其他病理AI企業，我們的商業化落地會更容易，直接在硬體的基礎上進行軟硬結合推廣就可以。”
雖然英特爾資本有投資意願，但是雙方並沒有很早就完成戰略融資合作。而雙方達成此次融資的出發點，也是基於雙方共同的病理人工智慧實驗室。
2019年，經過雙方長達一年的研發合作，在實驗室的助力下，江豐生物研發出宮頸癌細胞篩查系統、結核分枝桿菌輔助篩查系統兩款病理人工智慧識別產品，並在當年拿到了NMPA註冊證。
2020年是兩款產品“從實驗室走向市場”的關鍵一年。因此，“現金流充足”的江豐生物也啟動了融資計劃，獲取新一輪的外部資金。
“兩款病理AI產品都已經拿到註冊認證，下一步的工作就是產品的上市推廣，這是2020年的既定計劃。這件事情需要大量的資金投入，所以（融資）不僅是我們，也是雙方共同的決定。”
向三個領域輸血
新冠肺炎疫情的爆發，令創業公司的融資環境雪上加霜，投資機構的工作也增加了許多不確定性。在特殊時期和資本市場遇冷的情況下，獲得融資的江豐生物在未來一年的市場動作將更有底氣。
這些資金將用於三個部分。
第一部分是加快AI產品的落地速度。江豐生物的醫療AI產品的第一個落地場景就是篩查和第三方檢驗機構，兩者都有降低人力成本、提升工作效能的迫切需求。
從篩查場景來看，江豐生物研發的宮頸癌細胞篩查本身就屬於國家兩癌篩查專案，每年需要宮頸癌的普查人口接近上億人。
過去，依靠於傳統人工閱片，一名醫生一天最多隻能審閱100張左右玻片，需要極大的人力和財政消耗。而這些篩查場景最大的特點在於，重複性工作較多。
因此，透過AI對病理樣本進行預篩選、直接提取出疑似的病理玻片，將極大提高閱片效率。根據臨床實驗資料顯示，結合人工智慧平臺之後，可以節省大部分的醫生人力，並且提高診斷的一致性。
第二部分是幫助江豐生物在業務和團隊層面的進一步轉型。江豐在裝置層端的長久積累，已經建立了廣大的使用者池，其中既有第三方檢驗機構，也有知名三甲醫院。
未來，江豐生物將會對這些市場進一步下探。依靠裝置優勢，我們積累了廣大的使用者基礎，而使用者的病理檢驗工作中，不僅只需要裝置。在取材、製片等一成套流程中還需要大量的耗材和產品，這些將是江豐生物未來病理科傳統業務的重要發力點。
而團隊層面，主要是在強化江豐生物的營銷能力。江豐生物的創始團隊普遍是IT背景，直到今天，研發人員依然超過公司員工半數。雖然這代表更強的研發實力，甚至幫助公司獲得英特爾的青睞，但是，也意味公司在成本效益層面，“出血”要比“輸血”更多。
在採訪中，他也認可了這一現狀。“公司在產品研發上投入非常大，雖然營業額可觀，但是淨利潤卻有點少。而且醫療行業具有很大的銷售特殊性，將病理AI這樣的新產品推向市場，需要具有更強的銷售基因，在這方面我們會進行補課。”
融資的最後一部分，將是推廣一款全新的產品“病理資訊管理系統 K-PIMS”。隨著病理科數字化轉型的深入，在解決傳統玻片數字化掃描等問題之後，進一步的裝置互聯、資訊化管理將是病理裝置領域重要的發展方向。
“江豐生物這個產品的定位是將病理科工作流程中，所有的需要資訊化的裝置連線起來，基本方案在去年就已經勾勒完成，2020年將會加大研發投入和市場推廣。”
站在病理AI行業上游當然，無論是病理AI的商業化，還是資訊化產品，都要面臨一個行業的問題：病理科資訊化建設不足。
長期以來，病理科一直是醫院資訊化建設的短板，許多醫院甚至還在使用物理玻片的方式進行收集和儲存，整個流程並沒有實現數字化。基於這種背景，病理科的人工智慧推廣也只能採取兩條腿走路的方式。
一種是對傳統裝置的中間環節賦能，例如騰訊此前釋出的智慧顯微鏡，在診斷中加入AI識別，做部分場景最佳化，玻片依然是物理形式，最後儲蓄在玻片櫃中，除了在診斷環節進行輔助以外，無法做到資料價值的進一步挖掘。
而另外一種方法則更加徹底，直接對病理資料的源頭進行數字化改革。例如，江豐生物的數字病理掃描系統，直接將採集的樣本轉化為數字形式，後續所有流程都實現資訊化、線上化，其中也包括AI產品的診斷識別。
綜合來看，江豐生物這次融資，主要原因就是服務於其病理AI的商業化戰略，使用者量和裝置優勢將為這一戰略的實施提供“更大的機遇和更深刻的想象空間”。
相比其他企業，江豐生物在新動作上可以更加自由，另外對於醫院來說，江豐生物的病理AI和原有系統的整合成本也更低。未來無論是新產品推出速度、還是市場佈局，江豐生物都會更加敏捷。雷鋒網