半年融资10亿!商汤分拆AI医疗新势力,剑指“医疗世界模型”赛道

2025年12月,AI医疗领域迎来重磅消息:商汤科技宣布正式分拆旗下AI医疗业务,成立独立公司“商汤医智”(SenseTime MedAI)。据公开信息显示,这家刚成立半年的新公司已完成两轮融资,累计融资金额达10亿元,投资方包括红杉资本、高瓴医疗、上药集团等知名机构与产业资本。商汤医智明确提出以“医疗世界模型”为核心发展方向,凭借商汤积累的AI技术与医疗数据资源,有望在AI辅助诊断、精准医疗等领域掀起新变革。

分拆背后的战略考量:聚焦垂直赛道,释放医疗业务潜力

商汤科技此次将AI医疗业务独立分拆,并非临时决策,而是基于行业趋势与自身发展的长远布局。早在2018年,商汤就成立医疗AI事业部,多年来在医学影像诊断、医院智能管理等领域积累了丰富的技术经验与客户资源,服务全国超3000家医疗机构。随着AI医疗赛道竞争加剧,专注度成为企业核心竞争力,分拆后商汤医智可摆脱集团业务协同的束缚,实现更灵活的战略调整与更快的研发迭代。

从市场层面看,分拆模式更易获得资本认可。商汤科技CEO徐立在分拆发布会上表示:“AI医疗需要长期、专注的投入,独立运营能让商汤医智更精准地对接医疗行业需求,同时以更清晰的业务架构吸引专业资本。”事实证明这一策略成效显著,商汤医智A轮融资5亿元由红杉资本领投,仅3个月后完成的B轮融资规模再翻一倍,产业资本上药集团的加入,更凸显了市场对其商业化前景的信心。

分拆后,商汤医智将保持与商汤科技的深度协同——商汤集团为其提供底层AI算力支持与通用大模型技术,商汤医智则聚焦医疗场景的技术落地与产品开发,形成“通用AI技术+垂直医疗场景”的互补格局。这种“集团赋能+独立运营”的模式,既保障了技术优势,又提升了业务灵活性。

10亿融资的底气:医疗AI技术沉淀与商业化基础

成立半年即斩获10亿融资,商汤医智的底气源于商汤科技多年积累的技术与商业化成果。在核心技术方面,团队已研发出基于Transformer架构的医疗专用AI模型,在肺部CT结节检测、乳腺钼靶诊断等12个核心病种的辅助诊断任务中,准确率均超过95%,其中在眼底疾病诊断上的表现已达到三甲医院主任医师水平。

与传统医疗AI“单任务、单病种”的局限不同,商汤医智已构建多模态医疗数据处理能力,能融合处理医学影像、电子病历、基因数据、检验报告等多类型数据,为后续研发“医疗世界模型”奠定基础。例如其推出的“智能诊疗一体化平台”,可将患者的CT影像与电子病历自动关联分析,为医生提供包含诊断建议、治疗方案参考、用药指导的综合报告,已在上海瑞金医院、北京协和医院等顶尖医疗机构试点应用,使门诊诊断效率提升30%。

商业化方面,商汤医智已形成清晰的盈利模式:通过向医院销售智能诊断设备与系统获取硬件收入;通过提供数据标注、模型优化等技术服务获得服务收入;与药企合作开展临床试验数据解读、新药研发辅助等业务,拓展收入边界。2025年上半年,其前身商汤医疗事业部营收已突破2亿元,独立运营后借助资本加持,有望实现营收快速增长。

核心目标:打造“医疗世界模型”,重构AI医疗逻辑

商汤医智融资的核心用途,是全力研发“医疗世界模型”——这一模型将突破传统医疗AI的“任务驱动”局限,具备对医疗场景的“理解、推理、规划”能力,能像医生一样思考并解决复杂医疗问题。商汤医智CEO陈宇表示:“传统医疗AI是‘医生的工具’,而医疗世界模型将成为‘医生的助手’,不仅能完成单一诊断任务,还能参与病例讨论、制定治疗计划,甚至预测疾病发展趋势。”

为实现这一目标,商汤医智已启动三大研发计划:一是构建大规模高质量医疗数据集,联合全国50家三甲医院共建“医疗AI数据联盟”,整合多中心、多模态的临床数据,目前数据集规模已突破1000万例;二是开发医疗专用大模型训练框架,优化模型对医疗专业术语、复杂病理逻辑的理解能力;三是搭建“AI+医生”协同研发平台,让临床医生深度参与模型训练与优化,确保技术贴合实际诊疗需求。

从应用前景来看,医疗世界模型有望在多个场景实现突破:在基层医疗领域,帮助基层医生提升诊断水平,缓解优质医疗资源短缺问题;在精准医疗领域,结合患者基因数据与临床信息,实现“一人一策”的个性化治疗方案;在公共卫生领域,快速分析流行病数据,助力疫情防控与疾病预警。

行业影响:分拆潮起,AI医疗进入“专业化竞争”时代

商汤分拆医疗业务并获得巨额融资,折射出AI医疗行业的发展新趋势。近年来,百度、腾讯等科技巨头均在调整AI医疗业务架构,通过分拆、合作等方式提升业务专注度,AI医疗行业正从“巨头跨界布局”进入“专业玩家主导”的新阶段。

产业资本的深度参与也让行业竞争更趋理性。此次上药集团参与投资,不仅为商汤医智提供资金支持,还将开放其旗下的医院资源、药企渠道,推动AI技术与医药产业的深度融合。这种“资本+产业”的投资模式,将加速AI医疗技术的商业化落地,避免技术与临床需求脱节。

不过,商汤医智也面临诸多挑战:医疗数据的隐私保护与合规使用仍是核心难题,需要建立完善的数据安全体系;医疗世界模型的研发周期长、投入大,需要长期资本支持;此外,模型的临床有效性与安全性还需通过大规模临床试验验证。

随着商汤医智等专业力量的崛起,AI医疗行业正迈向高质量发展阶段。医疗世界模型的研发虽然任重道远,但无疑为AI医疗的未来指明了方向。当AI真正具备理解医疗世界的能力,不仅将改变医疗行业的发展格局,更将为每个人的健康带来新的保障。

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