人工智能+医疗健康领域科技创新发展格局
图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破，带动了人工智能新一轮的大发展，作为其重要分支之一的“人工智能+医疗健康”行业，也取得了显著突破并逐步向应用级方向变革。目前，医疗人工智能的众多应用场景已经走出了实验室，进入了商业化落地阶段，国内外科技型企业纷纷布局，争夺医疗人工智能市场。
一、全球竞争格局
科技巨头拥有算法和数据优势，强势布局产业链中下游
AI被视为颠覆互联网乃至各行各业的重要技术。吸引了全球科技巨头纷纷布局，抢占先发优势，其竞争更多是生态圈与生态圈的竞争。处于生态构建者、技术算法驱动者位置的全球软件科技巨头，一方面通过加大自主研发投入，聘请人工智能顶级专家，调整组织架构。另一方面通过对创业型公司大力度收购，完善自身在人工智能方面的布局。
由于科技巨头掌握更多的技术优势、底层资源以及用户规模，因此人工智能+医疗健康产业链底层基本由几家科技巨头占据。目前科技巨头如IBM、Google等均利用禀赋优势打造属于自己的生态圈基本形态，已基本完成“人工智能+”生态的基础设施布局。随着科技巨头在AI+医疗基础层和技术层的逐步完善，也将开始发力应用层布局。
图1 人工智能+医疗健康产业链
初创型企业注重细分领域深耕细作，谋求商业变现
人工智能+医疗健康应用层以其变现能力强、投资回报快的特点，吸引了更多创业企业在不同的垂直领域中深耕细作。根据CB Insight数据统计，2016年“人工智能+医疗”领域全球共有106家创业公司，初创企业较多从产业链上层的应用层切入行业，从医疗人工智能发展领域来看，各应用场景均有涉及，其中医疗影像类及辅助诊断类共有24家，其次是医疗数据及风险预测类，另外健康管理、药物挖掘等领域也较为活跃。
数据来源：CB Insight
图2 2016年全球人工智能+医疗健康初创企业
二、国内发展态势
国内人工智能+医疗健康产业目前处于起步期，现阶段尚未出现绝对领先的公司，目前各个体量公司都处在布局阶段，竞争格局尚未成熟。
科技巨头方面，百度布局医疗大脑，意图建立医疗智能平台；阿里基于云计算的优势，发布阿里云ET医疗大脑，并已合作展开基因测序。此外一些人工智能垂直类科技公司也逐步重视医疗健康领域，如专注语音识别的科大讯飞以及诸多机器人制造企业等，通过自主研发和引进国际巨头来拓展医疗健康领域业务。
从企业创立年份来看，2010年我国开始迅速出现一批医疗人工智能企业，到2014年进入创业爆发期，2014-2016年共出现82家创业公司。
数据来源:IT 桔子、亿欧智库，生物医药新视野整理得出
图3 中国人工智能+医疗健康企业创立年份
目前大多数中国医疗人工智能企业处于初创阶段，从已披露的投融资事件来看，融资轮次大部分集中于B轮之前。截至目前，人工智能+医疗健康行业企业获得A轮融资43笔，Pre-A及A+轮12笔，种子天使轮27笔，B轮及以上38笔。
数据来源:IT 桔子
图4 中国人工智能+医疗健康行业融资轮次
从企业地域分布来看，呈现明显的集群效应，东部沿海等较发达区域人工智能+医疗健康企业较为密集，一线及省会城市分布较多，北京、上海、深圳更占据了绝大多数。
表1 中国人工智能+医疗健康企业城市分布Top10
我国人工智能+医疗企业切入的应用层场景集中在医学影像及疾病风险预测类，发展较为不均，提供药物挖掘服务的公司较少，与国外形成较明显的对比。
数据来源:IT 桔子、亿欧智库，生物医药新视野整理得出；
备注：多数公司提供多场景应用服务
图5 我国人工智能+医疗健康各大应用场景公司数量
人工智能+医疗健康行业市场需求不断增长，创业热情持续高涨。医疗行业本身具有高复杂性和高门槛特点，因此我国医疗人工智能行业未来会出现新进入者，但不会出现蜂拥而入的恶性竞争情况，医疗人工智能空间仍然广阔，竞争格局未成型，现阶段各体量公司皆有机遇。
