AI医疗是指通过机器学习、自然语言处理及计算机视觉等核心技术，对复杂医疗数据进行深度挖掘与分析，进而辅助临床决策、优化诊疗全流程的新型医疗模式。随着生成式大模型的快速迭代与落地应用，AI医疗正加速渗透至影像分析、蛋白质结构预测、健康管理等医疗健康各核心环节，行业发展迈入新阶段。
纵观行业发展历程，其已逐步走过三个关键发展阶段：2017年前，行业以机器学习技术为核心驱动力，重点推动医学影像诊断领域的技术进步，实现基础影像识别的初步突破；2018至2022年，AlphaFold2技术的出现引发蛋白质建模领域的革命性变革，拓宽了AI医疗的应用边界；2023年后，生成式大模型的崛起，推动电子病历处理、疾病预判等领域的精度实现跨越式提升，行业发展进入快车道。2025年，DeepSeek-R1等开源高性价比模型的推出，大幅降低了医疗AI的开发门槛，驱动医渡科技、鹰瞳科技、恒瑞医药等行业龙头企业加速布局，行业规模化发展提速；2026年1月，A股AI医疗板块延续强势表现，资金关注度持续提升，进一步印证了赛道的高景气度与发展潜力。
产业链布局不断完善，竞争格局呈现“海外引领、国内追赶”的态势。产业链上游基础层，主要涵盖电子病历、医学影像、基因测序等核心医疗数据资源，以及GPU、TPU等算力基础设施，是行业发展的核心支撑；中游技术层，依托计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等核心技术模块，实现医疗数据的转化与应用，是连接基础层与下游应用层的关键纽带。在竞争格局上，海外巨头布局领先：英伟达聚焦医疗领域，仅2023年就投资了8家药物发现初创公司，并构建Clara平台，实现全产业链深耕；TempusAI则凭借200PB的多模态医疗数据库，在精准医疗领域构建起核心优势。国内企业同样势头强劲，加速实现技术突破与场景落地：科大讯飞发布的星火医疗大模型X1，在多项医学核心任务中表现优异；医渡科技与DeepSeek深度整合，算力效能提升25%；润达医疗与华为云联合推出“良医小慧”，实现B端、G端、C端全场景打通；联影医疗则通过完善超声产品线，进一步强化自身在医学影像领域的矩阵优势，助力国内AI医学影像市场快速扩容。
展望未来，人口老龄化加剧驱动医疗服务需求持续激增，为AI医疗行业发展提供广阔市场空间。截至2024年底，我国60岁及以上人口已达3.1亿，占总人口的22%，结合全国常住人口变化趋势，预计2025年底60岁及以上人口占比将小幅提升，医疗服务供需矛盾进一步凸显。在市场需求与技术创新的双重驱动下，中国AI医疗市场规模将保持高速增长态势，预计2023至2033年年复合增长率达43.1%，将从2023年的88亿元激增至2033年的3157亿元，其中2025年市场规模稳步扩容，2026年持续提速，行业正式步入高质量发展的黄金时代，千亿级市场目标有望提前达成。
事件点评：蓝皮书发布，确立AI医疗新坐标
2026年2月10日，中国信息通信研究院正式发布《智能化医疗装备产业蓝皮书（2025年）——人工智能篇》，为行业发展注入强心剂。
蓝皮书明确指出，AI医疗装备正推动医疗体系从“泛化治疗”向“精准医疗”变革，其核心价值在于提升诊疗效率、促进优质资源下沉基层、释放医护人力资源，为破解资源不均衡与应对老龄化挑战提供关键支撑。此文件的出台，不仅为产业未来发展描绘了清晰蓝图，也释放出政策层面对智能医疗方向持续加码支持的强烈信号，是行业发展的里程碑事件。
二、行业全景扫描：千亿蓝海，加速扩容
在政策支持、技术优势与市场需求的共同推动下，AI在医疗行业的应用深度与广度持续提升。
根据甲子光年2025年最新数据，2025年中国AI医疗行业规模已达1157亿元，预计2028年将攀升至1598亿元，2022-2028年期间年复合增长率保持10.5%；AI正深度渗透影像诊断、药物研发、临床决策支持、健康管理等全医疗环节，场景落地与商业化进程持续加快。
主要细分领域情况如下：
1、AI影像行业：从“辅助工具”迈向“精准大脑”
当前，AI影像已进入规模化落地阶段，是AI医疗中应用最成熟的领域。尤其在医学影像诊断方面，AI已能高效辅助医生进行病灶检测与分析，提升阅片效率。
AI通过深度学习算法，对海量医学影像数据进行训练，建立疾病特征与影像表现之间的复杂关联。它能以远超人眼的速度与精度完成重复性阅片工作，如肺结节、眼底病变的筛查，释放医生精力用于更复杂的诊疗决策。未来，通过与临床数据、基因组学数据的深度融合，AI将构建起“患者数字孪生”，为个性化精准治疗提供动态决策支持。
根据观研天下的统计，2024年中国AI医学影像市场规模约74.5亿元，同比增长160.5%;预计2025年我国AI医学影像市场规模将超150亿元，2026年将达235.7亿元。
2、AI制药行业：从“试错筛选”转向“理性设计”
AI制药正处于从“概念验证”走向“临床产出”的关键期。全球已有超100条AI研发管线进入临床，部分药物已进入II/III期临床，证明了AI在靶点发现、分子生成等环节的有效性。国内发展势头迅猛，涌现出英矽智能等领军企业，研发周期可缩短至传统模式的1/3。
AI通过处理和学习海量生物医学数据（文献、化合物库、临床数据），挖掘人类难以察觉的深层规律。它能像“导航”一样，在由亿万个可能分子构成的迷宫中，快速锁定最具潜力的“钥匙”（候选药物），并预测其成药性与副作用。这不仅将新药研发从“大海捞针”式的试错，转变为“有的放矢”的精准设计，更大幅降低了研发成本与失败风险，有望彻底改写“双十定律”（10年时间、10亿美元成本）。
据观研天下最新统计数据，2024年中国AI医学影像市场规模为74.5亿元，同比增长160.5%；预计2025年市场规模将超150亿元，2026年有望达到235.7亿元，行业整体保持高速增长态势。
核心驱动因素
刚性需求爆发：我国正加速步入深度老龄化社会，慢性病管理负担日益加重，对高效、便捷、智能的医疗健康服务需求空前迫切。
技术革命突破：以生成式AI、大模型为代表的新一代信息技术持续取得突破，为医疗装备智能化升级提供了强大的技术引擎，推动行业从“辅助工具”向“决策主体”演进。
四、 核心投资逻辑：两条主线，一个闭环
目前的布局不应是散点式的，而应围绕“AI重构医疗价值链”这一核心逻辑，关注两条主线：
降本增效线（B端刚需）： 聚焦能帮医院省钱、帮医生省时间的产品。如AI医学影像、智能病历生成、基层辅助诊疗。这类产品付费方明确（医院或政府），落地速度快。
创新研发线（产业变革）： 聚焦AI+制药和创新医疗器械。利用AI缩短新药研发周期、降低失败率，或开发新一代智能手术机器人。这代表了行业的天花板和长期想象力。
根据行业成熟度和爆发力，建议按以下梯队进行配置：
第一梯队：成熟落地期（稳健配置）
关注领域：AI医学影像、智能诊断设备
逻辑： 这是目前最成熟的赛道，已有明确的三类医疗器械证和收费项目。随着国家推动“千县工程”和基层医疗能力提升，国产高性价比的智能设备需求巨大。
核心标的：
联影医疗：高端影像设备龙头，其“元智”大模型在器官分割和病灶诊断上精度超95%，软硬件一体化优势明显。
迈瑞医疗：重症及超声领域巨头，发布的“启元重症大模型”能直接生成病历，深度嵌入临床工作流。
祥生医疗：专注超声AI，产品在基层医疗覆盖广，受益于分级诊疗政策。
第二梯队：高速成长期（进攻配置）
关注领域：AI制药、手术机器人
逻辑： 政策支持力度大（如加快审评审批），且能创造巨大经济价值。AI制药能将成功率提升10倍，手术机器人则是精准治疗的代表。
核心标的：
英矽智能、晶泰控股：AI制药全球领跑者。近期英伟达与礼来的10亿美元合作更是验证了AI制药的商业价值，行业情绪高涨。
微创机器人：手术机器人领军者，AI赋能使其操作更精准，正在逐步进入医保，放量在即。
第三梯队：生态与数据（潜力配置）
关注领域：医疗IT、数据要素
逻辑： “得数据者得天下”。AI模型的迭代依赖高质量医疗数据。拥有海量真实世界数据（RWD）的平台型企业，未来可以通过数据服务变现。
核心标的：
卫宁健康、嘉和美康：电子病历及医疗IT龙头，掌握着最核心的临床数据，是AI+医疗的基础设施。
迪安诊断、金域医学：第三方检验龙头，拥有海量病理和基因数据，是AI辅助诊断和新药研发的重要数据源。
（作者：司东海 执业证书：A0680624040010）
AI医疗是指通过机器学习、自然语言处理及计算机视觉等核心技术，对复杂医疗数据进行深度挖掘与分析，进而辅助临床决策、优化诊疗全流程的新型医疗模式。随着生成式大模型的快速迭代与落地应用，AI医疗正加速渗透至影像分析、蛋白质结构预测、健康管理等医疗健康各核心环节，行业发展迈入新阶段。
纵观行业发展历程，其已逐步走过三个关键发展阶段：2017年前，行业以机器学习技术为核心驱动力，重点推动医学影像诊断领域的技术进步，实现基础影像识别的初步突破；2018至2022年，AlphaFold2技术的出现引发蛋白质建模领域的革命性变革，拓宽了AI医疗的应用边界；2023年后，生成式大模型的崛起，推动电子病历处理、疾病预判等领域的精度实现跨越式提升，行业发展进入快车道。2025年，DeepSeek-R1等开源高性价比模型的推出，大幅降低了医疗AI的开发门槛，驱动医渡科技、鹰瞳科技、恒瑞医药等行业龙头企业加速布局，行业规模化发展提速；2026年1月，A股AI医疗板块延续强势表现，资金关注度持续提升，进一步印证了赛道的高景气度与发展潜力。
产业链布局不断完善，竞争格局呈现“海外引领、国内追赶”的态势。产业链上游基础层，主要涵盖电子病历、医学影像、基因测序等核心医疗数据资源，以及GPU、TPU等算力基础设施，是行业发展的核心支撑；中游技术层，依托计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等核心技术模块，实现医疗数据的转化与应用，是连接基础层与下游应用层的关键纽带。在竞争格局上，海外巨头布局领先：英伟达聚焦医疗领域，仅2023年就投资了8家药物发现初创公司，并构建Clara平台，实现全产业链深耕；TempusAI则凭借200PB的多模态医疗数据库，在精准医疗领域构建起核心优势。国内企业同样势头强劲，加速实现技术突破与场景落地：科大讯飞发布的星火医疗大模型X1，在多项医学核心任务中表现优异；医渡科技与DeepSeek深度整合，算力效能提升25%；润达医疗与华为云联合推出“良医小慧”，实现B端、G端、C端全场景打通；联影医疗则通过完善超声产品线，进一步强化自身在医学影像领域的矩阵优势，助力国内AI医学影像市场快速扩容。
展望未来，人口老龄化加剧驱动医疗服务需求持续激增，为AI医疗行业发展提供广阔市场空间。截至2024年底，我国60岁及以上人口已达3.1亿，占总人口的22%，结合全国常住人口变化趋势，预计2025年底60岁及以上人口占比将小幅提升，医疗服务供需矛盾进一步凸显。在市场需求与技术创新的双重驱动下，中国AI医疗市场规模将保持高速增长态势，预计2023至2033年年复合增长率达43.1%，将从2023年的88亿元激增至2033年的3157亿元，其中2025年市场规模稳步扩容，2026年持续提速，行业正式步入高质量发展的黄金时代，千亿级市场目标有望提前达成。
事件点评：蓝皮书发布，确立AI医疗新坐标
2026年2月10日，中国信息通信研究院正式发布《智能化医疗装备产业蓝皮书（2025年）——人工智能篇》，为行业发展注入强心剂。
蓝皮书明确指出，AI医疗装备正推动医疗体系从“泛化治疗”向“精准医疗”变革，其核心价值在于提升诊疗效率、促进优质资源下沉基层、释放医护人力资源，为破解资源不均衡与应对老龄化挑战提供关键支撑。此文件的出台，不仅为产业未来发展描绘了清晰蓝图，也释放出政策层面对智能医疗方向持续加码支持的强烈信号，是行业发展的里程碑事件。
二、行业全景扫描：千亿蓝海，加速扩容
在政策支持、技术优势与市场需求的共同推动下，AI在医疗行业的应用深度与广度持续提升。
根据甲子光年2025年最新数据，2025年中国AI医疗行业规模已达1157亿元，预计2028年将攀升至1598亿元，2022-2028年期间年复合增长率保持10.5%；AI正深度渗透影像诊断、药物研发、临床决策支持、健康管理等全医疗环节，场景落地与商业化进程持续加快。
主要细分领域情况如下：
1、AI影像行业：从“辅助工具”迈向“精准大脑”
当前，AI影像已进入规模化落地阶段，是AI医疗中应用最成熟的领域。尤其在医学影像诊断方面，AI已能高效辅助医生进行病灶检测与分析，提升阅片效率。
AI通过深度学习算法，对海量医学影像数据进行训练，建立疾病特征与影像表现之间的复杂关联。它能以远超人眼的速度与精度完成重复性阅片工作，如肺结节、眼底病变的筛查，释放医生精力用于更复杂的诊疗决策。未来，通过与临床数据、基因组学数据的深度融合，AI将构建起“患者数字孪生”，为个性化精准治疗提供动态决策支持。
根据观研天下的统计，2024年中国AI医学影像市场规模约74.5亿元，同比增长160.5%;预计2025年我国AI医学影像市场规模将超150亿元，2026年将达235.7亿元。
2、AI制药行业：从“试错筛选”转向“理性设计”
AI制药正处于从“概念验证”走向“临床产出”的关键期。全球已有超100条AI研发管线进入临床，部分药物已进入II/III期临床，证明了AI在靶点发现、分子生成等环节的有效性。国内发展势头迅猛，涌现出英矽智能等领军企业，研发周期可缩短至传统模式的1/3。
AI通过处理和学习海量生物医学数据（文献、化合物库、临床数据），挖掘人类难以察觉的深层规律。它能像“导航”一样，在由亿万个可能分子构成的迷宫中，快速锁定最具潜力的“钥匙”（候选药物），并预测其成药性与副作用。这不仅将新药研发从“大海捞针”式的试错，转变为“有的放矢”的精准设计，更大幅降低了研发成本与失败风险，有望彻底改写“双十定律”（10年时间、10亿美元成本）。
据观研天下最新统计数据，2024年中国AI医学影像市场规模为74.5亿元，同比增长160.5%；预计2025年市场规模将超150亿元，2026年有望达到235.7亿元，行业整体保持高速增长态势。
核心驱动因素
刚性需求爆发：我国正加速步入深度老龄化社会，慢性病管理负担日益加重，对高效、便捷、智能的医疗健康服务需求空前迫切。
技术革命突破：以生成式AI、大模型为代表的新一代信息技术持续取得突破，为医疗装备智能化升级提供了强大的技术引擎，推动行业从“辅助工具”向“决策主体”演进。
四、 核心投资逻辑：两条主线，一个闭环
目前的布局不应是散点式的，而应围绕“AI重构医疗价值链”这一核心逻辑，关注两条主线：
降本增效线（B端刚需）： 聚焦能帮医院省钱、帮医生省时间的产品。如AI医学影像、智能病历生成、基层辅助诊疗。这类产品付费方明确（医院或政府），落地速度快。
创新研发线（产业变革）： 聚焦AI+制药和创新医疗器械。利用AI缩短新药研发周期、降低失败率，或开发新一代智能手术机器人。这代表了行业的天花板和长期想象力。
根据行业成熟度和爆发力，建议按以下梯队进行配置：
第一梯队：成熟落地期（稳健配置）
关注领域：AI医学影像、智能诊断设备
逻辑： 这是目前最成熟的赛道，已有明确的三类医疗器械证和收费项目。随着国家推动“千县工程”和基层医疗能力提升，国产高性价比的智能设备需求巨大。
核心标的：
联影医疗：高端影像设备龙头，其“元智”大模型在器官分割和病灶诊断上精度超95%，软硬件一体化优势明显。
迈瑞医疗：重症及超声领域巨头，发布的“启元重症大模型”能直接生成病历，深度嵌入临床工作流。
祥生医疗：专注超声AI，产品在基层医疗覆盖广，受益于分级诊疗政策。
第二梯队：高速成长期（进攻配置）
关注领域：AI制药、手术机器人
逻辑： 政策支持力度大（如加快审评审批），且能创造巨大经济价值。AI制药能将成功率提升10倍，手术机器人则是精准治疗的代表。
核心标的：
英矽智能、晶泰控股：AI制药全球领跑者。近期英伟达与礼来的10亿美元合作更是验证了AI制药的商业价值，行业情绪高涨。
微创机器人：手术机器人领军者，AI赋能使其操作更精准，正在逐步进入医保，放量在即。
第三梯队：生态与数据（潜力配置）
关注领域：医疗IT、数据要素
逻辑： “得数据者得天下”。AI模型的迭代依赖高质量医疗数据。拥有海量真实世界数据（RWD）的平台型企业，未来可以通过数据服务变现。
核心标的：
卫宁健康、嘉和美康：电子病历及医疗IT龙头，掌握着最核心的临床数据，是AI+医疗的基础设施。
迪安诊断、金域医学：第三方检验龙头，拥有海量病理和基因数据，是AI辅助诊断和新药研发的重要数据源。
（作者：司东海 执业证书：A0680624040010）
