鹰瞳科技蹭上AI医疗
咔嚓一声，奥运冠军许海峰的眼底视网膜照片，从一台白色的便携式眼底相机导出。鹰瞳科技称，仅根据这张彩色眼底照片，就能看出50多种疾病。
不仅能测出眼健康状态，而且可以对包括糖尿病在内的慢病作出风险提示，鹰瞳科技的黑科技让许海峰感慨，“以后每次体检，都要加上眼底拍照！”
(资料图片仅供参考)
凭借眼底照片的想象力，鹰瞳科技不断塑造人工智能视网膜影像技术对智慧医疗的商业化愿景。仅成立六年，鹰瞳科技就实现上市，成为港股AI医疗第一股。
然而，翻开鹰瞳科技的里子，AI医疗的底色并不明显。在鹰瞳科技三大业务条线中，鹰瞳医疗占比最低，扛起业绩大梁的却是鹰瞳健康和眼健康业务。这与鹰瞳科技赋能医疗机构，向慢病管理渗透的远大想象有所偏差。
换言之，鹰瞳科技的主要客户类型并非医院，而是体检中心、药店、保险公司和视光中心，从AI医疗的核心范畴看，鹰瞳科技的主营业务并未进入AI医疗的主流。
边缘化的业务结构，让鹰瞳科技的估值光环变得暗淡。2021年上市发行价75.1港元，市值一度达到72.29亿港元，如今其股价已跌至10港元附近，市值缩水八成。
随着鹰瞳科技的业绩报告披露，更细致的财务数据公开，营收下滑、亏损扩大、毛利走低。即使在上市前有AI医疗光环加持，大牌投资机构站台，但依然无法避免上市后投资者疯狂抛售。
为了弥补业务想象力，鹰瞳科技押注眼健康，通过采购近视治疗仪，与自身的视网膜人工智能技术结合，软硬一体加速眼健康板块的商业化。2022年，其眼健康业务占比提升幅度最大。
相较之下，鹰瞳科技的实际AI能力，在慢性病的检测、辅助诊断商业化中比较缓慢。这也让鹰瞳科技看起来更像是一家健康风险评估的AI企业，基于眼底照片的风险预测和眼健康管理是它的特色，而非更深入的AI医疗。
毛利走低，光环褪色
任何一家AI公司都有一个普世价值支撑，鹰瞳Airdoc也不例外。
在鹰瞳科技初创史中，有一个关于创始人张大磊的故事广为流传。1982年出生的张大磊，来自甘肃大山，从小就有成为程序员的想法，高中开始学习编程，而后由于家人干预，大学报考了军医大学。
毕业后，张大磊还是走上了技术岗，先后在微软、新浪等大厂任职。2014年，张大磊老家的一位家人因误诊，耽误了最佳治疗时间，他深受触动便在第二年创办了鹰瞳科技，志向如公司名Airdoc，让医疗AI可以像新鲜空气一样，为每一个人的全生命周期服务。
彼时，张大磊33岁，AI医疗还是一片空白。
公司成立后几经调整，把大且宽泛的AI理念细化，最终聚焦到血管和神经，定下了视网膜影像赛道。从分支看，鹰瞳科技的技术定位的确更聚焦更专注，从医疗AI到医学影像AI再到视网膜影像AI。
相比肺结节、CDSS等AI方向，视网膜门槛更低，商业化更容易落地，可以从传统医疗硬件巨头和封闭的医院系统边缘切入。这从鹰瞳科技的健康和眼健康业务也能看出。
但边缘业务和长尾缺口，也注定了鹰瞳科技的体量和盈利能力不具优势。财务数据证明，鹰瞳科技的业务模型小而不美。
2022年度报告显示，鹰瞳科技在2022年实现营业收入1.14亿元，同比下降1.32%；净利润为亏损1.83亿元，同比亏损扩大28.21%。2019-2021年，鹰瞳科技的营收分别为3041.50万元，4767.20万元、1.15亿元，同期亏损0.87亿元、0.80亿元、1.43亿元。
亏损扩大背后，鹰瞳科技的主业毛利水平大幅降低。
鹰瞳科技的收入主要来源于人工智能软件服务和硬件设备销售。2019年至2022年，鹰瞳科技人工智能解决方案实现收入2185万元、4285万元、9694万元、7405万元，在营收中占比71.8%、89.9%、84.15%、65.18%。硬件设备收入占比从2021年的14.22%上升至2022年的33.84%。
在收入同比变化不大的情况下，鹰瞳科技销售成本大幅提升，导致毛利缩减，从2021年的7024万元降至5585万元。鹰瞳科技解释，销售成本增加主要由近视治疗仪采购成本增加等因素所致。
毛利率层面，鹰瞳科技的综合毛利率在2019年-2022年分别为53%、61%、61%、49.1%，毛利率持续下滑与人工智能软件服务毛利水平降低相关。2022年，人工智能软件解决方案毛利率降至64%。
另外，鹰瞳科技运营费用增加，为亏损蒙上阴影。2022年鹰瞳科技的销售开支1亿元，同比增长37.8%；行政开支从2021年的0.77亿元上升至0.80亿元；研发开支从2021年的0.64亿元增至1.26亿元，同比增长95.4%。
运营费用，尤其是销售开支增加无可厚非，这是成长型公司的必经之路。但反观鹰瞳科技，费用增加的同时，营收并未明显增长，其成长性可能存在隐患。
作为AI企业，鹰瞳科技的主营业务本质为SaaS服务，而SaaS服务的主流收费方式按照订阅和使用次数收费。这意味着若想提升毛利水平，要么提高客单价，要么扩大客户规模降低边际成本。
在收费方式上，鹰瞳科技SaMD人工智能诊断产品和健康风险解决方案，根据提供检测服务的实际用量向客户按次收费，或者根据与客户签订的服务协议，对订购期间约定次数或不限次数的检测服务向客户收取预先确定的费用。
2022年，鹰瞳科技单次检测平均收费为20.3元，较2021年上升4.5%。客单价提升的情况下，毛利仍未好转，并且提价也将降低鹰瞳科技的产品竞争力，进而传导至软件服务的调用频次。
数据显示，鹰瞳科技2022年通过SaMD人工智能诊断产品和健康风险解决方案共计完成超430万例监测，同比降低12%。
同时，鹰瞳科技的应收账款周转周期增加，一定程度上反映了其在产业上下游的话语权不强，资金流动性弱。报告期内，鹰瞳科技的应收账款从2021年的3400万元增至6400万元，应收账款的平均周转日数由2021年的87天增至169天。
AI医疗外壳下的鹰瞳
回到鹰瞳科技最初的愿景，AI医疗支撑了其估值想象力。在产品迭代和品牌力塑造过程中，鹰瞳科技也一直强调以“人工智能视网膜影像”为切入点，拓展AI在慢性病早期检测及诊断市场的应用前景。
甚至，鹰瞳科技宣称以视网膜影像、多模态数据分析以及人工智能深度学习算法，能够在医疗机构和大健康供应商中实现对慢性病的无创、准确、快速、高效且可扩展的慢性病检测及辅助诊断。
无论是政策层面，还是市场实际需求，慢病管理、医疗机构数字化转型给AI医疗企业创造了巨大发展空间。如年初出台的《关于进一步深化改革促进乡村医疗卫生体系健康发展的意见》，明确提出加快推动人工智能辅助诊断在乡村医疗卫生机构的配置应用。
在AI医疗风口中，鹰瞳科技成色究竟几何？从鹰瞳科技业务模型可看出，它的重心似乎并不在医疗辅助诊断上，至少在现阶段聚焦更易变现的非医院业务场景。
按照客户类型划分，鹰瞳科技主要收入由大健康场景和眼健康管理场景贡献，医疗场景占比占比最低。2021年，鹰瞳医疗、鹰瞳健康、鹰瞳眼健康的收入占比分别为24%、54%、22%。2022年这一占比为25%、37%、38%。
鹰瞳医疗主要覆盖包括医院、基层医疗机构及体检中心在内的医疗机构，医疗机构是AI医疗的主流市场。在医疗业务中，鹰瞳科技向各类医疗机构推广Airdoc-AIFUNDUS，协助医生对Airdoc-AIFUNDUS覆盖的慢病患者进行医疗诊断，2022年来自销售Airdoc-AIFUNDUS(1.0)的收入为2500万元。
鹰瞳健康业务条线主要覆盖保险公司和药店，向客户提供聚焦慢病的健康风险评估解决方案，如在保险场景下，协助保险公司评估其投保人及受保人的健康状况。2022年末，健康解决方案服务了近94家保险公司，超过780个药店。
眼健康覆盖各类眼健康管理场景，如视光中心及政府视力筛查项目，为客户提供聚焦视网膜状况和眼病的健康风险评估解决方案。报告期内，解决方案覆盖超1200家视光中心。
对比可见，鹰瞳科技的业务重心向眼健康倾斜，医疗业务增幅并不明显。2022年，鹰瞳科技看到眼健康评估和近视防控的市场，还推出了近视治疗仪项目，以外采方式构建诊断、治疗闭环。
其实鹰瞳科技的“S2B2B2C”商业模式，主要面向的也是健康和眼健康场景。鹰瞳科技充当S角色，大B为体检中心、保险公司、视光中心、药房等渠道，小B为分支机构或线下门店，C是非门诊的健康管理人群。
除了医疗场景渗透不足，鹰瞳科技的AI产品线商业化尚存不确定性。
鹰瞳科技招股书显示，在视网膜AI领域，主要的市场参与者包括IBM、谷歌和百度等大型科技公司及DigitalDiagnostics和Eyenuk等健康科技初创企业。鹰瞳科技于2020年8月拿到国家药监局首张视网膜AI辅助诊断医疗器械三类证，据估算，2020年其在中国人工智能视网膜医学影像市场的市占率达60%以上。
鹰瞳科技的产品线包括三部分：用于检测及辅助诊断的人工智能医疗器械软件(SaMD)、健康风险评估解决方案和独有硬件设备。其中，SaMD是鹰瞳科技的核心产品，硬件设备为眼底相机。
鹰瞳科技SaMD系列产品又分为Airdoc-AIFUNDUS(1.0)旨在辅助诊断糖尿病视网膜病变，以协助医生做医疗诊断；Airdoc-AIFUNDUS(2.0)旨在辅助诊断高血压性视网膜病变、视网膜静脉阻塞及年龄相关性黄斑变性；Airdoc-AIFUNDUS(3.0)则旨在辅助诊断病理性近视及视网膜脱离。
截至2022年末，三大产品中仅Airdoc-AIFUNDUS(1.0)拿到国家药监局第三类医疗器械注册证书。Airdoc-AIFUNDUS(2.0)尚处注册阶段，还未被批准；3.0版本进程更缓慢，仅处于研发阶段，预计2024年上半年提交注册申请。
除了Airdoc-AIFUNDUS，鹰瞳科技还开发了其他SaMD独立产品，包括青光眼检测、白内障检测、妊娠期糖尿病视网膜病变、妊娠期高血压性视网膜病变等，不过大多都处于研发阶段，仅青光眼检测SaMD、白内障检测SaMD获批注册证书。
健康风险评估解决方案，也多处于研发阶段，仅适用于55种病灶和疾病的适应症解决方案实现商业化；3款眼底相机(AI-FUNDUSCAMERA-P、D及M)，P系列和D系列获得了第二类医疗器械注册证，M系列和近视治疗仪尚处研发阶段。
即使产品获得注册证，商业化依然可能会面临数据不足、模型迭代的难题。因为AI模型，尤其是医疗通用模型，对安全要求极高，需要海量数据和大量算法训练迭代，才能保证AI决策的精准。
鹰瞳科技表示，在招募1000名患者的多中心临床试验中，Airdoc-AIFUNDUS(1.0)显示出行业领先的91.75%的灵敏度及93.1%的特异度。样本是否充足，个性化特征是否充分覆盖，恐怕是包括鹰瞳科技在内的AI企业，都应敬畏的问题。
视网膜虽与病理特征关联，是人体健康的观测窗口，也可称为张大磊口中的“新时代体温计”，但相关技术演进尚需摸索和验证，绝不是一场资本游戏。
