文|市值榜 武占國
編輯|何玥陽
對(duì)剛到北京的毛新生來說，一切都是新奇的，他不會(huì)開電視機(jī)，甚至不敢上電梯。
17歲的毛新生，大概不會(huì)想到30多年以后，會(huì)在AI這么前端的領(lǐng)域有所建樹，帶出了十幾個(gè)資深架構(gòu)師，應(yīng)該也不會(huì)想到自己成為了一家知名AI醫(yī)療影像企業(yè)的創(chuàng)始人。
數(shù)坤科技，就是一家利用人工智能提供疾病篩查、診斷與治療選擇、規(guī)劃的醫(yī)療影響企業(yè)，按照招股書的說法，是全球領(lǐng)導(dǎo)者。
2021年，還很年輕的數(shù)坤科技向聯(lián)交所遞交了招股書，沖擊港股市場(chǎng)失敗之后，近期，數(shù)坤科技又準(zhǔn)備登陸科創(chuàng)板。
數(shù)坤科技為什么著急上市？為什么持續(xù)虧損？商業(yè)化的難點(diǎn)在哪里？下文將對(duì)上述問題進(jìn)行回答。
一、農(nóng)村孩子的一次逆襲
1972年，毛新生出生于湖南西部的農(nóng)村，毛新生排行老三。
在南京上大學(xué)的二哥，假期回家后總是會(huì)給毛新生講述外面多彩的世界，在二哥那里，毛新生第一次知道了計(jì)算機(jī)。
那個(gè)時(shí)代，農(nóng)村孩子只要努力就有機(jī)會(huì)，和二哥一樣，毛新生通過考試走出了農(nóng)村，進(jìn)入了北大，選擇了計(jì)算機(jī)專業(yè)。
城市與農(nóng)村的巨大落差，讓大學(xué)時(shí)的毛新生內(nèi)心非?？鄲灒荒芡ㄟ^讀黑格爾和老子等著作排解內(nèi)心的苦悶，學(xué)校的補(bǔ)貼幾乎都買了書。后來，毛新生說對(duì)他影響最大的書是《道德經(jīng)》。
喜歡讀古典哲學(xué)的毛新生給公司起的名字——數(shù)坤科技，數(shù)據(jù)里有乾坤的意思。寓意是在數(shù)字時(shí)代我們?nèi)绾斡萌斯ぶ悄艿姆椒ㄔ跀?shù)據(jù)中創(chuàng)新，通過智能化推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的改變。
從上大一開始， 毛新生就開始接項(xiàng)目通過編程賺錢。2000年，毛新生加入了IBM，但是剛干了兩個(gè)月的程序員，毛新生就跟上級(jí)要求說自己要搞工程技術(shù)。
毛新生申請(qǐng)成功后，他到美國學(xué)習(xí)了一段時(shí)間，開始在IBM負(fù)責(zé)項(xiàng)目開發(fā)，經(jīng)過一個(gè)個(gè)項(xiàng)目，毛新生成為IBM大中華區(qū)第一位獲得“資深技術(shù)專員”的本土工程師。
后來毛新生回憶：“IBM是一個(gè)全球化的大型平臺(tái)，我在IBM工作了十幾年”，“數(shù)字化、智能化幾乎是我們的信仰。”
2007年，毛新生妻子馬春娥剛剛從西北工業(yè)大學(xué)畢業(yè)加入IBM，馬春娥比毛新生小8歲，是一名80后，也是人工智能領(lǐng)域的專家。2017年，毛新生夫婦選擇辭職創(chuàng)業(yè)。
在數(shù)坤科技，毛新生夫婦均擔(dān)任公司核心角色，毛新生是董事長，主要負(fù)責(zé)戰(zhàn)略、研發(fā)和管理，馬春娥擔(dān)任公司的CEO和總經(jīng)理，主要負(fù)責(zé)戰(zhàn)略、營銷、銷售和管理。
為什么選擇創(chuàng)業(yè)，毛新生的回答是：“在中國的舞臺(tái)上做一個(gè)全球的高科技公司，而且是由中國人來主導(dǎo)”。馬春娥也講創(chuàng)業(yè)是為了“更有挑戰(zhàn)性”。
在IBM工作過14年的毛新生，接觸過多個(gè)領(lǐng)域，包括汽車、地鐵、醫(yī)療，毛新生選擇了醫(yī)療領(lǐng)域。
最終選擇AI+醫(yī)療，一方面是毛新生有積累，另一方面毛新生認(rèn)為有前途。
在IBM這個(gè)平臺(tái)，毛新生主要就是做數(shù)字科技，對(duì)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算非常熟悉，也負(fù)責(zé)了一段時(shí)間的IBM Watson，就是IBM在醫(yī)療方面的人工智能，所以對(duì)AI與醫(yī)療健康的結(jié)合并不陌生。
毛新生認(rèn)為，醫(yī)療領(lǐng)域最適合AI介入，因?yàn)樗某绦蚍浅７彪s，每一種疾病的診斷和治療都是一門大學(xué)問。對(duì)創(chuàng)業(yè)者而言，意味著這個(gè)賽道特別寬廣，可以做的事情很多，于是選擇了“AI+醫(yī)療”。
數(shù)坤科技的業(yè)務(wù)，也主要是輔助醫(yī)生做診斷和治療，既能減少醫(yī)生的勞累，也能在一定程度上解決優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的供給問題。
2021年，數(shù)坤科技叩響了港股市場(chǎng)的大門。雖然發(fā)展迅速，但畢竟成立才4年，規(guī)模也不算大，如今又想在科創(chuàng)板上市，數(shù)坤科技為什么急于上市？
二、上市背后：資本退出壓力大
數(shù)坤科技成立的時(shí)候，正是AI最熱的時(shí)候。
2016年，是AI+醫(yī)療站上風(fēng)口的元年。第二年，騰訊發(fā)布覓影產(chǎn)品，入選人工智能“國家隊(duì)”；阿里云發(fā)布ET醫(yī)療大腦，在數(shù)據(jù)處理、智能醫(yī)學(xué)影像、語音識(shí)別領(lǐng)域都有所突破；科大訊飛與安徽省立醫(yī)院宣布建立全國第一家智慧醫(yī)院，智慧醫(yī)院包含了智慧就醫(yī)、智慧診療、智慧管理三個(gè)部分。
一些創(chuàng)業(yè)型的AI醫(yī)療公司，也獲得了資本的青睞，有的公司一年能融資兩次。
2017年到2018年，數(shù)坤科技也獲得了天使輪融資，資方是遠(yuǎn)毅資本，一家專門投資醫(yī)療健康領(lǐng)域的風(fēng)投機(jī)構(gòu)。
后面的融資，投資方陣容更豪華，有主要投資醫(yī)療和科技的華蓋資本，還有高盛、紅杉、啟明等中外知名投資機(jī)構(gòu)。
不過，2019年開始，創(chuàng)投資金無論是數(shù)量還是募資規(guī)模都出現(xiàn)了大幅下降。數(shù)坤科技能在2020年完成3輪融資，也算是整體創(chuàng)投行業(yè)不景氣下的逆勢(shì)融資。
企查查顯示，截至目前數(shù)坤科技已完成8輪融資，累計(jì)融資金額超過20億元。
這次數(shù)坤科技再次準(zhǔn)備IPO，有兩個(gè)因素推動(dòng)著數(shù)坤科技需要盡快完成上市。
第一，這幾年創(chuàng)投行業(yè)整體不景氣，創(chuàng)投機(jī)構(gòu)需要資金快速回籠。
中國基金業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)顯示，2015年，新增私募股權(quán)基金數(shù)量有1萬家，2017年和2018年分別有4000多家和2000家，到2019年之后，每年登記只有七八百家，總數(shù)量都出現(xiàn)下降。
創(chuàng)投基金資金緊張，不僅導(dǎo)致收回資金的壓力更大，基金的投資也會(huì)更謹(jǐn)慎。
IT桔子《2022年中國人工智能投融資分析報(bào)告》顯示，2019年人工智能相關(guān)融資金額也出現(xiàn)連續(xù)多年增長后的首次下降，只有2021年融資金額超過2000億，其他的2020年和2022年都是1000億以下。
如果一級(jí)市場(chǎng)上，人工智能的景氣度持續(xù)下降，也會(huì)影響整個(gè)行業(yè)的估值。
第二，創(chuàng)投基金早期進(jìn)入的資金到了該退出的時(shí)間，倒逼基金盡快套現(xiàn)。
通常而言，投資機(jī)構(gòu)的錢也大部分是募集而來的，資金通過基金投向被投資公司。
一般基金會(huì)采取“3+2”的模式，3年投資期，2年的退出期。
數(shù)坤科技的融資大量集中在2020年之前，到現(xiàn)在最短也已經(jīng)3年了，即使數(shù)坤科技迅速上市，也要考慮鎖定期，因此，目前各個(gè)資本方已經(jīng)有了退出壓力。
如果不盡快上市，投資機(jī)構(gòu)可能需要延長基金的存續(xù)期，這需要征得投資人的同意。投資人可能是上市公司，可能是高凈值客戶，也可能是國資企業(yè)，穿透之后，投資人的數(shù)量更多，麻煩也更多。
所以，推進(jìn)上市是數(shù)坤科技的最優(yōu)解。
三、商業(yè)化前景依然待驗(yàn)證
AI企業(yè)的發(fā)展需要極高的技術(shù)門檻和資金門檻，上市也能讓數(shù)坤不再為資金發(fā)愁，畢竟數(shù)坤的商業(yè)化還實(shí)現(xiàn)不了自我造血，一直在虧損。
2019年、2020年及截至2021年上半年，數(shù)坤科技收入分別為76萬元、2477萬元和5264萬元，對(duì)應(yīng)經(jīng)營虧損分別為7014萬元、8835萬元和8777萬元。
數(shù)坤科技的境遇還算好的，很多AI醫(yī)療企業(yè)已經(jīng)中道崩殂了，比如上市失敗的AI四小龍依圖，出售了醫(yī)療業(yè)務(wù)相關(guān)資產(chǎn)，AI創(chuàng)新企業(yè)20強(qiáng)圖瑪深維也沒挺過去。
那么，數(shù)坤科技的商業(yè)化難點(diǎn)在哪兒？或者說AI+醫(yī)療的商業(yè)化難點(diǎn)在哪兒？
數(shù)坤科技應(yīng)用最廣的產(chǎn)品是數(shù)字醫(yī)生，其他還包括數(shù)字心、數(shù)字腦、數(shù)字胸、數(shù)字腹、數(shù)字肌骨等產(chǎn)品。數(shù)坤科技選擇的是腫瘤領(lǐng)域。
第一個(gè)難點(diǎn)是成本高，具體表現(xiàn)為數(shù)據(jù)和人才成本。
AI+醫(yī)療，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量都非常重要。
涉及到病患的隱私問題，醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取有一定的門檻，而AI需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)。每家醫(yī)院對(duì)于診斷報(bào)告的描述規(guī)范不太一樣，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)就成了一個(gè)問題。
業(yè)內(nèi)流傳著一句話，人工智能，有多少智能就有多少人工。數(shù)據(jù)的標(biāo)注是AI變得更聰明的必要途徑，標(biāo)注的準(zhǔn)確性關(guān)乎結(jié)果的準(zhǔn)確性，而在醫(yī)療行業(yè)，做數(shù)據(jù)標(biāo)注的必須是有專業(yè)知識(shí)背景的人，這樣的人才比較稀缺。
小樣本學(xué)習(xí)法能解決部分問題，但大量數(shù)據(jù)標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)問題仍然是個(gè)難題。
人才成本高還因?yàn)?，醫(yī)療專業(yè)知識(shí)本身比較精細(xì)，與算法做深度的融合，需要復(fù)合型的人才。
正如馬春娥所說，一方面，AI算法科學(xué)家是非常稀缺的人才，另一方面，需要大量的訓(xùn)練資源不斷改進(jìn)迭代算力、算法的效率。
第二個(gè)難點(diǎn)是誰買單的問題。
數(shù)坤科技目前的變現(xiàn)方式是綁定設(shè)備，將設(shè)備與公司的軟件集成賣給醫(yī)院。
數(shù)坤科技的研發(fā)副總裁曾稱，買斷式的制度不太能持續(xù)，未來可能會(huì)演化成每使用這個(gè)算法為一個(gè)病人做一次診斷，就花費(fèi)一點(diǎn)點(diǎn)成本，變成按次收費(fèi)。
而腫瘤AI的醫(yī)療費(fèi)用相對(duì)高，而且沒有納入醫(yī)保，會(huì)導(dǎo)致付費(fèi)意愿下降?，F(xiàn)在醫(yī)院的影像科醫(yī)生都沒有診斷費(fèi)，如果單獨(dú)跟患者收AI診斷費(fèi)收費(fèi)，客觀上講患者難以接受。
雖然一直有AI企業(yè)提議把AI醫(yī)療納入醫(yī)保，不過如何定價(jià)也成為一個(gè)問題。
國家醫(yī)保DRG付費(fèi)技術(shù)指導(dǎo)組組長鄭杰主任認(rèn)為，目前關(guān)于AI產(chǎn)品收費(fèi)的矛盾在于缺乏一個(gè)明確的成本核算，無法說清楚機(jī)器折舊費(fèi)、影像診斷費(fèi)，以及AI的使費(fèi)用，因此陷入了AI產(chǎn)品到底應(yīng)不應(yīng)該單獨(dú)立項(xiàng)的爭(zhēng)議中。
數(shù)坤現(xiàn)在也開始與醫(yī)院之外的體檢中心進(jìn)行合作，推出“心肺聯(lián)篩”等AI項(xiàng)目，這種模式相對(duì)來說靈活度比較高，能夠?qū)崿F(xiàn)支付結(jié)構(gòu)和收入來源的多樣化。
不過，一方面體檢中心的格局是頭部效應(yīng)明顯，數(shù)坤科技們或許需要付出更多的成本來推進(jìn)合作，另一方面，體檢中心對(duì)于“專業(yè)度”的要求比醫(yī)院弱，業(yè)務(wù)同質(zhì)化的AI醫(yī)療企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)更加激烈。
四、結(jié)語
在中國，AI+醫(yī)療應(yīng)當(dāng)發(fā)揮的作用是提升頂尖醫(yī)院的運(yùn)營效率，提高基層醫(yī)院的診療能力。
基層醫(yī)院用影像AI篩查以后，有問題或者看不準(zhǔn)的病例，再交由上級(jí)醫(yī)院的醫(yī)生來確診；醫(yī)療AI技術(shù)將頂級(jí)醫(yī)生的診斷能力標(biāo)準(zhǔn)化，然后交給基層醫(yī)院，為基層醫(yī)生提供輔助診斷。雙管齊下改善醫(yī)療資源的緊張情況。
目前大部分AI醫(yī)療企業(yè)的路徑是，在大醫(yī)院進(jìn)行技術(shù)和產(chǎn)品驗(yàn)證，然后再向下普及，這個(gè)時(shí)候才能進(jìn)入到大規(guī)模商業(yè)化的階段。
顯然，不管是AI醫(yī)療企業(yè)還是更具體的AI醫(yī)療影像企業(yè)，他們的商業(yè)化，都還有很長的路要走。