国家战略与行业背景 - 科技创新在国家“科技自立自强”战略下成为驱动经济发展的核心引擎 [1] - 科技金融在优化创新资源配置和提升科技成果转化效率方面扮演重要桥梁角色 [1] - 众多银行正积极发展科技金融，引导金融资源流向科技创新领域，以提升国家科技自主创新能力 [1] 平安银行上海分行科技金融战略 - 公司依托集团综合金融优势，聚焦集成电路、人工智能等战略性新兴产业 [1] - 公司通过创新金融工具、深化产融结合、强化科技赋能三大路径构建覆盖企业全生命周期的服务体系 [1] - 发展科技金融是公司践行社会责任和顺应产业革新、政策调整、企业创新时代大势的主动选择 [1][6] 科技型中小企业融资困境与解决方案 - 国内科技型中小企业普遍面临“技术强、资产轻”的融资困境，平均有效质押资产不足传统企业的30% [2] - 截至2025年三季度，因担保缺失导致融资受阻的科技型中小企业比例达45% [2] - 公司创新推出“政策性工具+市场化增信”组合方案，以低费率、灵活流转为核心助力企业降低资金压力 [2] 针对特定领域与企业的金融产品创新 - 公司在高端芯片、基础软件等“卡脖子”领域创新“资本先行+信贷跟进”的投贷联动机制 [3] - 公司为国产芯片龙头企业豪威集团构建涵盖“商行+投行+交易银行”的立体化服务网络，并提供跨境金融服务支持其出海布局 [5] - “科创贷”产品突破传统担保模式，通过整合交易数据和税务信息构建动态风控模型，实现“3分钟申请、T+0放款”的高效信贷服务 [5] 具体服务案例与成效 - 通过线上化流程和担保机构合作，帮助一家信息技术企业解决高频开具投标保函的难题，支持其参与更多政府项目投标 [2] - 公司基于思朗科技的技术优势及股东背景，在关键研发阶段提供投贷联动支持，加速国产算力底座建设 [3] - 张江药谷的RJ科技凭借医疗AI专利及合作订单，在无抵押情况下通过“科创贷”快速获得500万元纯信用贷款，助力其中标三甲医院项目 [5] 未来发展方向 - 公司将持续聚焦集成电路、人工智能等战略领域，通过业务创新、专属产品研发和服务精准落地推动科技金融发展 [6] - 积极发展科技金融是深化金融供给侧结构性改革的重要突破口，公司旨在全力做好科技这篇“大文章” [6]

融资与估值 - 公司近期完成数亿元Pre-A+轮战略融资，投资方包括联想创投、联创资本等 [3] - 公司今年年初已获得盈峰控股、人卫科发等产业资本的上亿元投资 [3] - 当前公司已启动A轮融资，投后估值超过30亿元，本轮融资认购金额已超过5亿元 [3] - 未来公司计划持续引入具备生态协同能力的产业合作方和财务投资人 [5] 技术与产品 - 公司核心技术引擎包括医疗健康大语言模型“大医”和多模态医学图像基础模型群 [3] - “大医”模型基于千亿参数规模的商汤日日新“商量”大模型，具备感知、推理及规划能力，覆盖智能自诊、用药咨询等多个医疗场景 [3] - 多模态医学图像基础模型群涵盖医学图像、文本、生物信息等数据模态，支持小样本、弱标注的高效率模型训练 [3] - 公司提出“赋能全院诊疗愈”平台化理念，产品矩阵覆盖临床诊疗、智能决策、患者服务、医学科研等医疗全流程 [4] - 公司搭建了智能体开发、模型应用生产双中台体系，形成“自主可控+灵活调配”的差异化优势 [4] 商业模式与战略 - 公司实行独立市场化运营，商业化路径为深耕“全院智慧化”大单和将标准化软件模块向基层医院辐射 [4] - 公司认为在医疗AI行业，丰富的产品矩阵和资本助力的产业生态比纯技术更具长期壁垒 [4] - 平台化战略符合医院希望供应商提供有延展性产品的需求，例如澳门镜湖医院已采购公司十余款人工智能产品 [4] - 公司融资目的不仅为获得资金，更为引入有资源的股东以促成合作生态 [5]

融资与估值 - 公司完成数亿元Pre-A+轮战略融资 投资方包括联想创投 联创资本 九弦资本 申冉投资等知名机构[1] - 今年年初已获得美的系盈峰控股 人民卫生出版社集团旗下人卫科发等产业资本的上亿元投资[1] - 公司已启动A轮融资 投后估值超过30亿元 本轮融资认购金额已超过5亿元[1] 技术布局与核心产品 - 公司以AI技术为核心支撑 采用“通专融合”技术路径 推进“未来智慧医院”建设[1] - 核心技术体系由两大引擎构成：医疗健康大语言模型“大医”和多模态医学图像基础模型群[1] - “大医”模型基于参数规模达千亿级的“商量”大语言模型 具备强大感知 推理与规划能力[1] - “大医”模型已在智能自诊 用药咨询 影像报告结构化处理 临床辅助决策等多个医疗细分场景落地应用[1] - 多模态医学图像基础模型群涵盖医学图像 文本 生物信息等数据模态 能精准完成检测 分割 分类等专业任务[2] - 该模型群支持小样本 弱标注条件下的高效率模型训练 突破医疗领域数据样本稀缺 标注难度大的行业瓶颈[2] 发展战略与商业化路径 - 公司CEO认为纯技术是先发优势但难成长期壁垒 丰富的产品矩阵和资本助力的产业生态更具壁垒[2] - 公司于2018年提出“赋能全院诊疗愈”平台化发展理念 形成覆盖临床诊疗 智能决策 患者服务 医学科研等全场景的应用体系[2] - 平台化战略契合医院对具备延展性产品解决方案的隐性需求 澳门镜湖医院已采购公司十余款人工智能产品形成稳定合作[2] - 公司构建智能体开发与模型应用生产双中台体系 形成“自主可控+灵活调配”差异化竞争优势 医院可调用底层大模型能力并自主研发专属模型[3] - 在集团“1+X”战略框架下 公司开启独立市场化运营 商业化路径为深耕“全院智慧化”大单和将标准化软件模块向基层医院辐射以扩大收入规模[3] - 公司已有七八年积累 前期投入换来丰富产品矩阵 独立融资旨在引入有资源股东以促成合作生态[3] - 未来公司将继续引入具备生态协同能力的产业合作方与财务投资人 完善AI医疗生态布局 加速行业智慧化转型[3]

公司融资与估值 - 公司近期完成数亿元Pre-A+轮战略融资，投资方包括联想创投、联创资本、九弦资本、申冉投资等 [1] - 公司今年年初已获得美的系盈峰控股、人民卫生出版社集团旗下人卫科发等产业资本的上亿元投资 [1] - 公司当前已启动A轮融资，投后估值超过30亿元，A轮融资认购金额已超过5亿元 [2] 核心技术引擎 - 公司核心技术引擎包括医疗健康大语言模型“大医”和多模态医学图像基础模型群 [2] - “大医”模型基于千亿参数规模的商汤日日新“商量”大语言模型，利用海量高质量医学知识数据训练而成，具备感知、推理及规划能力 [2] - “大医”模型目前可覆盖智能自诊、用药咨询、影像报告结构化、临床辅助决策等多个细分医疗场景 [2] - 多模态医学图像基础模型群涵盖医学图像、文本、生物信息等数据模态，可针对放射、病理等不同图像模态实现检测、分割、分类等任务 [2] - 多模态模型支持小样本、弱标注的高效率模型训练，以突破医疗“长尾问题”数据样本少、标注难度高的瓶颈 [2] 平台化战略与商业模式 - 公司自2018年提出“赋能全院诊疗愈”的平台化理念，形成临床诊疗、智能决策、患者服务、医学科研等实践场景应用，覆盖医疗全流程 [2] - 平台化战略符合医院方希望供应商提供有延展性产品的隐性需求，例如澳门镜湖医院多年来接连采购了公司十余款人工智能产品 [3] - 为避免陷入“软件标品”价格战，公司搭建智能体开发、模型应用生产双中台体系，形成“自主可控+灵活调配”的差异化优势 [3] - 医院不仅能调用底层大模型能力，还可结合自身优势利用双中台生产特定领域专属模型及智能体 [3] - 在商汤集团“1+X”战略下，公司实行独立市场化运营，商业化路径为深耕“全院智慧化”大单以及将标准化软件模块向基层医院辐射以扩大收入规模 [3] 行业认知与未来规划 - 公司认为在医疗AI行业，纯技术可成为先发优势但很难成为长期壁垒，丰富的产品矩阵和资本助力的产业生态相对不容易被复制 [2] - 公司独立融资不仅为获得资金，更希望引入有资源的股东以促成合作生态 [3] - 未来公司将持续引入具备生态协同能力的产业合作方、财务投资人，共同构建AI医疗生态，加速医疗行业智慧化升级 [3]

融资与估值 - 公司近日完成数亿元Pre-A+轮战略融资 投资方包括联想创投 联创资本 九弦资本 申冉投资等 [1] - 今年年初已获得美的系盈峰控股 人民卫生出版社集团旗下人卫科发等产业资本的上亿元投资 [1] - 当前公司已启动A轮融资 投后估值超30亿元 本轮融资认购金额已超5亿元 [2] 技术核心与产品 - 公司以"通专融合"为技术路径 核心技术引擎包括医疗健康大语言模型"大医"和多模态医学图像基础模型群 [2] - "大医"模型基于千亿参数规模的商汤日日新"商量"大语言模型 具备感知 推理及规划能力 覆盖智能自诊 用药咨询 影像报告结构化 临床辅助决策等多个细分医疗场景 [2] - 多模态医学图像基础模型群涵盖医学图像 文本 生物信息等数据模态 可针对放射 病理等不同图像模态实现检测 分割 分类等任务 支持小样本 弱标注的高效率模型训练 [2] 平台化战略与商业化 - 公司自2018年提出"赋能全院诊疗愈"平台化理念 形成临床诊疗 智能决策 患者服务 医学科研等实践场景应用 覆盖医疗全流程 [2] - 平台化战略符合医院希望供应商提供有延展性产品的需求 例如澳门镜湖医院接连采购公司十余款人工智能产品 [3] - 公司搭建智能体开发 模型应用生产双中台体系 形成"自主可控+灵活调配"的差异化优势 避免陷入"软件标品"价格战 [3] - 商业化路径清晰 一方面深耕"全院智慧化"大单 另一方面将标准化的软件模块向基层医院辐射以扩大收入规模 [3] 公司运营与未来规划 - 在商汤集团"1+X"战略下 公司实行独立市场化运营 [3] - 独立融资旨在引入有资源的股东 融资不仅为获得资金 更为促成合作生态 [3] - 未来将持续引入具备生态协同能力的产业合作方 财务投资人 共同构建AI医疗生态 加速医疗行业智慧化升级 [3]

国内融资事件：医疗健康与生物技术 - 熙源安健完成超2亿元人民币A轮融资，资金将用于国内首款自主研发的CGRP类小分子药物BR005项目的关键性III期临床研究及管线拓展 [2] - 福鑫数科完成5000万元人民币Pre-A轮融资，资金将用于FusionAi系列医疗人工智能产品的技术迭代、规模化落地和渠道建设 [3][4] - 嘉玉医疗完成数千万元人民币天使轮融资，资金将用于手持式磁粒子成像系统的注册申报与临床推广 [5] - 安欣医疗完成千万级人民币天使轮融资，资金将用于核心产品产能扩充、在研管线推进及产业化基地建设 [13] 国内融资事件：人工智能与硬科技 - 智子力控完成数千万元人民币种子轮融资，其六维度力觉传感方案应用于人形机器人灵巧手、风机叶片监测等领域 [1] - 智子芯元完成千万级人民币种子轮融资，资金将用于高性能算子自动发现与优化平台的核心算法研发及工具链产品化 [8] - 云图知行获得千万美金级别天使轮融资，公司致力于地理信息和空间智能计算，为出海企业提供软件与数据解决方案 [9] - 诺万芯微电子完成近亿元人民币天使轮融资，资金将用于光电互联芯片的研发与市场拓展 [11] 国内融资事件：企业服务与消费科技 - 俞英贸易完成800万元人民币天使轮融资，资金将用于软件开发升级及“贸易+科技”双驱动战略深化 [10] - 河南河马科技完成2600万元人民币天使轮融资，资金将用于短视频社交电商平台的技术升级、内容生态建设和市场拓展 [11] - 上海轮上科技获宁波东睦广泰250万元人民币增资，认购其5%股权，公司专注于智能化模块化农业机器人的研发 [12] 国内新三板挂牌事件 - 奉加科技新三板挂牌上市，公司主要从事无线IoT系统级芯片和高性能混合信号芯片的研发设计 [5] - 星网信通新三板挂牌上市，公司主营业务为智慧融合通信领域的信息与通信综合解决方案 [6] - 江苏永成新三板挂牌上市，公司主要从事汽车内外饰件的设计、研发、生产和销售 [7] 国外融资事件：人工智能与软件服务 - 1Mind AI获得3000万美元A轮融资，其核心产品为基于大型语言模型的销售代理工具“明迪” [14] - Scribe获得7500万美元C轮融资，投后估值达13亿美元，公司旗下产品为工作流程管理软件“Scribe Optimize” [15] - Gamma完成6800万美元B轮融资，估值达21亿美元，其年度经常性收入已突破1亿美元，公司主要产品为AI自动生成PPT工具 [17] 国外融资事件：医疗健康与生物制药 - Onchilles Pharma获得2500万美元A+轮融资，公司正在开发对多种癌症具有广泛疗效的候选药物 [15] - Iambic Therapeutics获得1亿美元战略投资，公司为一家人工智能医疗平台开发商 [16] 国外融资事件：人工智能基础设施 - Majestic Labs获得1亿美元A轮融资，公司主要从事大内存AI服务器研发业务 [16] IPO排队事件 - 真实生物递交招股书，公司为一家致力于抗病毒、抗肿瘤等创新药物研发的创新药物研发商 [18] - 迈瑞医疗递交招股书，公司为一家涵盖生命信息与支持、体外诊断等领域的医疗设备研发商 [19] - 中鼎智能递交招股书，公司致力于为不同行业客户提供定制化的智能仓储物流解决方案 [20]

报告核心观点 - 飞利浦发布2025年中国版《未来健康指数报告》，探讨人工智能如何赋能医疗专业人员并增强患者信任 [1] - 中国患者对医疗AI的乐观态度全球领先，接受度显著高于全球平均水平 [1][2] - 中国正凭借政策、数据和临床需求优势，推动AI从“单点赋能”迈向“全流程重构” [1][4] 中国医疗AI市场接受度 - 89%的中国患者相信AI有助于提升医疗关护水平，远高于全球平均水平的59% [1] - 90%的中国患者表示乐于拥抱能改善医疗服务可及性的技术，全球平均为72% [2] - 在分诊、结果处理、个性化治疗方案制定等具体场景中，中国患者的接受度均超过75% [2] 医疗专业人士对AI的认知与应用 - 84%的中国医疗专业人士认为AI能够在早期干预中发挥关键作用 [2] - 77%的专业人员相信AI有助于降低未来住院率 [2] - 33%的中国医务人员表示AI帮助他们将更多时间投入到患者照护中，同时减少了行政事务负担 [2] AI驱动的医疗模式转型 - AI正在推动中国医疗模式从“被动治疗”向“主动健康管理”转型 [2] - 未来趋势将基于平台化的AI系统，覆盖从影像采集、图像处理到报告生成的全流程 [3] - 未来三年，AI将逐步从“点上解决”过渡到“全流程覆盖”，尤其在影像领域需构建“垂直领域大模型” [4] 构建医患信任的挑战与路径 - 约三分之二的患者担忧数字化技术可能导致医疗失去“人文关怀” [2] - 对患者而言，最受信任的信息来源是医生（96%）、医疗系统（96%）和护士（95%） [3] - 对医务人员而言，增强信任需解决法律责任归属（43%）、数据偏倚与质量（41%）、科学有效性证明（39%）等系统性问题 [3] 行业创新与战略重点 - 飞利浦每年将收入的9%投入创新，其中一半用于数字与AI技术，目前已有超过1000项AI相关知识产权注册 [5] - 飞利浦提出AI创新的“4P”维度：图像质量、可预测性、生产效率、实践落地 [5] - 全球医疗创新范式正转向必须在临床环境中结合临床数据，产学研融合已成为新趋势 [5]

融资与商业进展 - 公司于2024年第四季度和2025年第二季度完成1亿元人民币B轮融资，投资方分别为A股上市公司创新医疗和中国医药工业百强企业好医生集团 [2] - 2025年1至10月，其核心产品“全诊通”的签约合同额较2024年全年增长10倍，预计全年同比增幅达12至15倍，医生用户数呈指数级增长 [2] - 公司已合作医院超过百家，其中八成以上为三甲医院，服务医生超过3万人，日均AI生成病历草稿逾10万份 [3] 公司背景与使命 - 公司是中国最早专注医疗大模型后训练与临床落地的创新企业之一，以“让AI增强医生能力”为核心使命 [2] - 创始人薛翀博士拥有临床医生与AI研究者的双重背景，深刻理解AI在医疗场景中的价值在于辅助医生而非替代 [2] 产品功能与优势 - 旗舰产品“全诊通”是国内首个面向医生的智能病历与临床辅助系统，核心功能包括病历自动生成、临床决策支持等 [5] - 系统能将病历书写效率提升超过65%，覆盖多类型医疗文书，生成准确率及语言逻辑优于业内同类产品 [5] - 相较于国际竞争者，其优势在于多场景适配与本地化优化，支持中英文混合医学语料理解并能无缝嵌入中国医院现有工作流 [5] - 产品正从单一病历工具拓展为覆盖诊前、诊中、诊后全流程的“AI医生助理”平台 [5] 技术体系与创新 - 公司构建了完整的“基础—模型—应用”技术体系，核心是以后训练方法对医疗大模型进行专属优化 [6] - 采用本地化大模型部署，将通用模型压缩为10亿至百亿参数级的医疗专用模型，以降低推理成本并提升响应速度 [9] - 通过监督微调、强化学习等多维度训练体系，并借助上万名临床医生反馈迭代，显著降低模型“幻觉”与误判率 [9] - 自主研发的AI标注系统使医疗数据标注效率提升十倍以上，形成持续的数据飞轮效应 [9] - 公司已获得60余项专利与软件著作权认证 [11] 商业化应用成效 - 在江苏某三甲医院，系统将住院病历书写时间从平均10分钟缩短至1.8分钟，诊断要点提取准确率达93.5% [12] - 在浙江某省级医院，AI每日辅助生成病历草稿超3万份；在多家百万门诊量级医院中，医生文书时间减少80%，患者接诊效率提升1.5倍 [12] - 公司针对不同专科开发了专病模型，例如在中医领域基于400万份病例和1400万条知识库推出“广医·岐智大模型” [13]

公司核心业务与市场进展 - 公司核心业务为医疗AI，其医疗文书自动生成系统可将医患对话、医医对话、医生独白等语音信息转化为规范病历，已在北京、青岛、南京等地医疗机构落地，上线科室生成规范病历超千份 [1] - 公司业务已延伸构建涵盖语音电子病历、智能病历质控、医疗质量监管、医保支付管理、智慧患者服务的全流程解决方案，全面覆盖医政医管、临床诊疗、医保管理等核心环节 [1] - 近期公司成功拿下价值近2亿元人民币的订单，该项目计划于2025年底前完成交付 [1] 技术实力与竞争优势 - 公司依托自主研发的千亿参数多模态"山海"大模型构建医疗场景专属技术体系，具备多源异构数据处理、医学领域知识增强、专家反馈语义对齐等核心能力 [3] - 公司在语音识别准确率与病历生成规范化率上均处于行业前列，并在MedQA、CCKS医学大模型评测、Medbench医学大模型评测等国际权威赛事中持续保持全球领先地位 [3] - 技术实力在全国医保大赛中表现优异，印证了其医学AI技术的成熟度与可靠性 [3] 资本市场表现与生态布局 - 公司上市后仅用两个月便成功纳入恒生综合指数及港股通标的，成为资本市场认可的AGI产业化标杆企业 [3] - 针对不同层级医疗机构需求，公司推出"山海智枢"（服务三甲医院）与"山海智医"（服务基层医疗机构）两大SaaS平台，形成覆盖诊前、诊中、诊后的全周期智能服务体系 [3] - 公司业务已从医疗AI延伸至大健康全领域，在医疗器械、跨境医疗、高端康养、AI出海等方向深化布局，推出居家养老智能健康监测产品等创新应用，构建起"AI+医疗+大健康"的完整产业链 [3] 行业发展与公司前景 - 美国医疗AI企业Abridge完成3亿美元E轮融资，估值跃升至53亿美元，引发全球对医疗AI赛道价值的广泛关注 [1] - 随着医疗数字化转型持续推进，公司凭借业务场景的全面性、技术能力的领先性、资本认可的加速性与生态布局的延展性，正迎来高质量发展的关键阶段 [4]

政策指引与行业前景 - 国家五部门印发《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，推动AI在医疗领域的应用和发展 [1] - 政策目标为到2027年形成一批临床专病专科垂直大模型，并在医疗卫生机构广泛应用相关应用；到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展AI技术应用 [1] - 中国医疗AI行业2019-2023年复合增速达33.8%，预计2023-2033年将以43%的复合增速增长，市场规模增至3157亿元 [5] - 政策将通过深化AI在基层应用、临床诊疗等八大领域的应用，加速行业成长 [1][6] 公司技术优势与产品布局 - 公司已推出面向基层诊疗、医院及患者的多元AI产品矩阵，包括智医助理医院版1.0和讯飞晓医APP升级版 [2][4] - 讯飞星火医疗大模型在医学知识问答、医疗语言理解等能力维度效果全面超越GPT-5(high)及DeepSeek V3.2-Exp [3] - 大模型支持诊断病种拓展至2500种，首诊合理度达98%，并新增医学思维链循证推理、中医辅助诊疗等核心功能 [3] - 在等级医院门诊场景中诊断准确率达93.1%，超越医师水平；在住院场景专科AI能力达到等级医院主任级医师水平 [4] - 公司依托全国产算力底座与规模化应用形成"数据飞轮效应"，构建了技术护城河 [3][6] 市场机遇与公司战略 - 政策指引与市场需求释放推动行业进入黄金需求时代，公司凭借先发优势占据市场先机 [2][6] - 公司以GBC（政府、企业、消费者）三大应用场景打造了AI诊疗助理和AI健康助手产品族 [6] - 在政策驱动下，G端和B端场景前期将迅速铺开贡献核心增量，后期C端发展释放成长空间 [6] - 公司依托"全国产算力底座"和"开放生态战略"，以香港为起点构建服务全球的医疗AI新生态 [6]