燕麦饮料如何改变地球这家公司要重新定义“牛奶”
06-21
本文根据公开资料整理，仅供信息交流，不构成任何投资建议。
人类总是对未知的事物充满恐惧。
火车作为工业革命的标志性产物，已成为人们长途出行的主要交通工具之一。
然而，在它刚被发明的时候，人类对这个钢铁巨人却充满了恐惧。
由于早期铁路技术的不成熟和旅客协调能力差，仅英国每年就有100多人死于铁路事故。
因此，当时很多人都患有“铁路焦虑症”。
在现代人看来，当时人们对火车的恐惧是非常幼稚的，但今天的我们不也是这样吗？在AI伟大时代的浪潮中，AI技术的落地已经成为大势所趋。
不过，很多人仍然对这一变化心存疑虑，担心AI会增加失业率。
甚至有观点认为AI是一个噱头，只是资本收割投资者的工具。
AI的真正含义是什么？将对医药行业产生哪些影响？这是我一直在思考的问题，但读完科大讯飞医疗招股书后，我想我已经找到了问题的答案。
01 现状：医疗缺口巨大 首先，我们必须清醒地认识到，尽管医生数量不断扩大，但我国仍然面临着较大的医疗缺口。
就连医疗资源最发达的北京，今年年初也遭遇了“儿科医生荒”，整个医疗体系承受着巨大的患者压力。
这只是全国医疗差距的一个缩影。
相比之下，医疗资源不均的问题则更为突出。
国家统计局数据显示，2017年我国城镇每万人执业（助理）医师人数从22人增加到38人，每万人注册护士人数从16人增加到47人；而在农村地区，今年每万人拥有执业（助理）医师和注册护士的人数分别只有25人和28人。
图：每万人执业（助理）医师数量，来源：国际统计局 如何更加合理地配置医疗资源，解决患者看病难的痛点，显然是一个与大家密切相关的话题。
由于医生数量少，解决问题最直接的办法就是培养更多的医生，但你知道培养一名医生有多难吗？ 我国每年有60万医学毕业生，但真正能成为医务人员的或许不到10万。
从本科开始，医学生比普通大学生多学习一年。
如果算上考研的话，需要整整8年。
不过，成功毕业的前提是必须掌握足够的理论知识，并通过近40门课程。
但毕业并不意味着成为一名医生。
如果他想行医，还必须取得执业医师资格证书，并在医院接受专科培训。
一个新医生需要经过十年的专业学习，但他在很多临床疾病上还有些不成熟，所以还需要多年的实践训练。
这些努力只够挤进医生的门槛。
如果你想成为一名主任医师甚至院长，那是经过长期努力才能取得的丰硕成果。
对于医学生来说，大学是一个极其重要的转折点，意味着他们从学生到医生的转变。
这是一种选择，并不是所有人都能接受这种身份的转变。
因此，这本身就是一个“宽进严出”的过程，也注定了医生快速培养的难度。
我国的医疗体系也呈现出明显的金字塔分布。
三级医院集中了全国大部分医疗资源，可以救治急诊、危重症患者；二级医院和县级医院主要收治常规患者；而基层医疗机构只能进行一些简单的诊断和治疗。
图：各级医疗机构诊疗服务功能定位，来源：普银国际 这种金字塔结构注定了三级医院的医生拥有下级所没有的资源和条件。
无论是装备、数据、还是经验，都是上乘的。
下级医院的医生。
这就导致有理想、有抱负的医生努力集中在三级医院，而基层医院的医生则处于无经验、无数据的尴尬境地。
即使他们想要做更多的事情，他们也无能为力。
优质人力资源集中在高层，基层医疗机构无能为力。
这是中国医疗最明显的差距。
只有提高基层医疗机构的医疗救治能力，才能从根本上解决我国看病难的痛点。
02 打破游戏：AI赋能草根 大多数投资者对AI的认知是颠覆性的，认为他可以代替人类完成很多任务。
这确实是AI能做到的事情，但并不是AI技术应用和推广的核心。
AI技术的核心价值在于赋能。
基于大量数据的积累、先进的算法和充足的计算能力，AI能够快速完成过去需要大量时间才能解决的问题。
在医学领域，AI知古知未来的优势进一步凸显。
好医生和普通医生有什么区别*？深厚的知识储备、清晰的诊疗思路、丰富的临床经验。
对于医生来说，这三点需要通过长期的临床实践逐渐积累。
但对于基层医疗机构的医生来说，怎样才能积累丰富的经验呢？有足够的数据支持吗？使用传统方法这几乎是不可能完成的。
但这个不可能借助AI的技术就能实现。
通过大量数据的积累，可以形成强大的历史数据库，然后利用不断改进的算法，实现更准确的治疗判断，让普通医生也可以使用AI算法做出准确的诊断。
主要难点有两个，一是数据集采集能力，二是算法计算能力。
数据集收集是AI系统的基础。
只有在海量的数据库中，AI的系统才能做出准确的判断。
有了数据集之后，就要利用数据得出正确的结果，这就考验AI的算法能力。
赋能基层医疗机构正是科大讯飞医疗所关注的重点。
从收入来看，来自基层医疗机构的服务收入占科大讯飞总收入的50%以上。
从营收来看，科大讯飞在中国基层医疗机构的CDSS（临床决策支持系统）市场份额*，占总份额的76.6%。
赋能基层医疗机构不仅是科大讯飞的核心竞争力，也是公司的核心营收来源。
图：科大讯飞医疗营收结构，来源：招股书 在数据收集能力方面，科大讯飞医疗与中华医学期刊等顶级医学研究机构形成战略合作，可以从多语种临床医学指南、专家共识和学术界获取信息。
文献海量的权威数据构成了庞大的医学数据库。
在这个庞大的数据库基础上，科大讯飞医疗构建了大规模的语言模型，通过对数据集的不断训练、理解和总结，生成不断更新的预测内容。
科大讯飞的星火医学大模型具备全面的医学知识图谱、复杂的医学语言理解、医学文档生成、诊断逻辑循证推理等能力。
在全国执业医师资格考试（综合笔试）中，科大讯飞医疗的AI算法取得了高于人类考生96.3%的成绩。
这是对科大讯飞医疗AI算法能力最深刻的肯定。
更神奇的是，基于不断迭代学习，科大讯飞的算法不断升级优化。
2019年，科大讯飞医疗只能辅助诊断10种疾病，到2018年已经升级到100种疾病；首次诊断建议的可靠性也从2017年的96%提高到2018年的98%。
随着数据库的不断增长，科大讯飞医疗的AI能力有望持续提升。
在AI系统的辅助下，基层医疗机构的医生下限有了明显的提高。
即使没有丰富的经验，借助AI的系统也能给出精准的诊断方案。
03 洞察：远方的价值 赋能基层医疗机构是一件具有很大社会价值的事情，但可能不是一个非常赚钱的生意。
与软件行业80%以上的极高毛利率不同，专注赋能基层医疗机构的科大讯飞毛利率仅为50%左右。
这个毛利率已经接近定制家居等实体制造行业，只能算是略有盈余。
图：科大讯飞医疗毛利率，来源：招股书。
当然，随着科大讯飞医疗客户数量的增加，公司的毛利率会逐渐呈现上升趋势，但这种提升有限。
科大讯飞核心业务的价值仍然在于社会方面，而不是为投资者创造客观回报。
但这也是科大讯飞医疗的护城河。
在强大技术能力的背景下，公司非营利性的做法进一步加深了与客户的关系。
先发优势、技术优势、价格优势让科大讯飞医疗拥有了深厚的护城河。
新的竞争对手几乎没有利润空间，无法抢占市场份额。
科大讯飞医疗有着非常扎实的基础。
它要做的是如何进一步发展更多的业务进行变现，比如发展助听器等智能硬件业务。
有了扎实的基本面，智能硬件业务的增量能达到多高，将直接影响公司未来的天花板。
这个逻辑和社交平台的逻辑非常相似。
核心业务不赚钱，甚至是免费的。
主要靠增加服务来赚钱。
总之，科大讯飞的核心业务社会价值巨大，但商业价值有限。
公司要做的就是如何在保持基本增长的同时，快速找到新的业绩增长点，从而实现遥远的价值。
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