【热点观察】聊聊谁在为医疗AI的“淘金热”卖铲子?——联影、卫宁与医渡的“三国杀”

用户头像
松果资本
 · 浙江  

这是202602【AI在医疗行业的应用】当中的第一篇热点观察分析,当下AI在中国市场的应用正如火如荼发展,国家也在大力提倡AI在医疗行业的应用,今天我们就来聊聊【AI在医疗行业的应用】这个宏观背景下的市场机会,希望通过这个深度分析,能更好的理解【AI在医疗行业的应用】背后的投资机会。

全文3700字,预计阅读时间12分钟。

【引言】:咖啡馆里的“听诊器”变革

咱们先不聊那些枯燥的财报数字,先想象一个场景。

你坐在星巴克,对面坐着一位满头银发的老主任医师,他手里拿的不再是听诊器,而是一个iPad。他告诉你:“以前我看一张肺部CT要花10分钟,还要担心漏看结节;现在,那个叫‘AI’的助手在病人躺下的瞬间,就已经把报告草稿写好了,还标注了三个我可能忽略的阴影。”

这就是现在医疗行业正在发生的“静悄悄的革命”。

过去十年,我们听了太多“互联网+医疗”的故事,大多数是“挂号稍微方便了一点”。但这一次不一样,AI大模型(LLM)和高端制造的结合,正在把医疗从“手工作坊”变成“智能工厂”。

今天咱们就盯着三家实实在在的公司:一个是造核武器级设备的联影医疗(硬科技),一个是掌握医院神经系统的卫宁健康(软SaaS),还有一个是玩转医疗大数据的医渡科技(数据AI)。

这三家公司,像极了魏蜀吴三国:联影兵强马壮(硬件壁垒),卫宁根基深厚(渠道粘性),医渡奇兵突进(数据算法)。但谁能最终统一度量衡?谁又是那个“虚胖”的诸侯?

咱们点杯美式,慢慢聊。

【第一部分】:赛道全景——从“卖铁”到“卖算力”

1.1 产业链拆解:谁卡住了谁的脖子?

如果把医疗AI看作一场战争,产业链就是粮草运输线。

上游(弹药库): 芯片(Nvidia/华为Ascend)、算法模型(GPT-4/文心一言)、核心元器件(探测器、球管)。这里是“卡脖子”的高发区。

中游(兵工厂):

设备商(硬): 联影医疗迈瑞医疗。他们把AI嵌入到CT、MR机器里,让机器“长眼睛”。

信息化商(软): 卫宁健康创业慧康。他们把AI嵌入到医院的HIS/EMR系统里,让流程“长脑子”。

AI原厂商(智): 医渡科技鹰瞳科技。他们专攻某一类疾病或数据治理,做“特种兵”。

下游(战场): 公立医院(90%的买单方)、体检中心、药企(AIDD药物研发)。

目前的战况是: 下游医院没钱了(DRG/DIP控费),但又必须提效。所以,医院只买两样东西:能直接赚钱的机器(高端影像)和能省钱的系统(AI控费/病历生成)。

1.2 热点溯源:为什么是2026?

为什么今年这个话题特别火?不是因为技术突然炸裂,而是因为“业绩兑现期”到了。

2023年是大模型的“炒作年”,2024年是“试点年”,而到了2025年、2026年,医院开始真金白银地招标了。我们查阅了最近的招标网数据,发现“含AI功能的影像设备”和“基于大模型的电子病历升级”的中标率提升了40%。

这就像历史学家说的:“历史的演进,往往在无声处听惊雷。”政策层面,国家不仅喊口号,更是在公立医院绩效考核中加入了“智慧医院”的硬指标。这意味着,院长如果不买AI,他的乌纱帽可能戴不稳。

【第二部分】:多维横向对标——“虚胖”还是“真壮”?

好,现在聚光灯打在三位主角身上:联影医疗(688271.SH)卫宁健康(300253.SZ)医渡科技(2158.HK)

2.1 客户价值PK:谁是“必选消费”?

联影医疗(硬汉): 他的产品是CT、MR、PET-CT。对于三甲医院来说,这是“印钞机”。一台PET-CT几千万,医院买回去是为了收费检查的。所以联影拥有极强的定价权。医院可以不换软件,但不能没有核磁共振。

卫宁健康(管家): 他的产品是HIS系统(医院信息系统)。一旦医院用了卫宁的系统,想换?难如登天。数据迁移的成本高到院长想哭。所以卫宁拥有极强的客户粘性,但痛点在于,医院觉得软件是“成本中心”,不愿意付高价。

医渡科技(谋士): 他帮医院做科研、做数据治理。这是“锦上添花”。有钱的时候,院长愿意搞搞科研;没钱的时候,这块预算最先被砍。

结论: 联影是“吃饭家伙”,卫宁是“空气水”,医渡是“保健品”。在经济下行周期,联影 > 卫宁 > 医渡

2.2 商业模式PK:卖苦力 vs 躺赚

让我们换个视角来看:好的商业模式,是让你睡觉时也在赚钱。

联影医疗典型的高端制造。前期研发投入巨大(像造原子弹),但一旦产品出来,边际成本递减。2025年Q3,联影海外订单爆发,这意味着他开始赚全世界的钱了。

卫宁健康正在渡劫。以前是卖人头(项目制),现在想转SaaS(订阅制)和AI(WiNGPT)。2025年财报预告亏损,为什么?因为他在疯狂投入研发WiNGPT,但医院还没大规模通过订阅付费。这就像一个农民正在把麦田改成果园,现在是青黄不接的时候。

医渡科技典型的“项目型AI”。每一个医院的数据都不一样,需要大量定制化开发。虽然毛利看起来高,但人效低。他在努力做标准化平台(YiduCore),但还需要时间。

2.3 护城河演变

联影:护城河在变宽。医疗影像设备的零部件自研率越来越高,且拿到了欧美的高端通行证。

卫宁:护城河在被侵蚀。虽然粘性高,但互联网巨头(阿里腾讯)和华为都在盯着医疗信息化这块肥肉。

医渡:护城河在重构。大模型出来后,数据治理的门槛降低了,医渡必须证明他的垂直领域模型比通用的GPT更懂医生。

2.4 治理与文化:狼性 vs 书生

我研究了三家公司的历史决策瞬间,发现了有趣的人性博弈。

联影(薛敏):这是一个带有“家国情怀”色彩的狼性团队。他们的口号是“必须打破GPS(GE、西门子飞利浦)的垄断”。这种复仇者联盟式的心态,让他们在技术攻坚时极度疯狂。

卫宁(周炜):典型的上海海派商人,稳健、精明。但在AI转型上,似乎显得犹豫。2025年的亏损,或许是他“破釜沉舟”的一次豪赌,但赌得晚了点。

医渡(宫盈盈):投行背景出身,擅长资本运作和资源整合。但在技术落地的“脏活累活”上,团队显得稍微有点“贵族气”,不够接地气。

【第三部分】:硬核数据与“松果估值”对决

这里我们不玩虚的,直接上数据。数据来源:东方财富Choice、公司财报。

3.1 基础指标对标表(2025年预估)

解读:

联影是唯一的“优等生”。营收、利润双高增,且现金流转正,说明他已经跨过了“烧钱换市场”的阶段,进入了“收割期”。

卫宁在“ICU”。2025年预亏是巨大的红灯,说明WiNGPT的商业化收入还覆盖不了研发成本。

医渡在“普通病房”。虽然还在亏,但亏损大幅收窄,他在证明自己能活下来。

3.2 “松果估值体系”深度测算

我们用独特的“含现金流利润”来给他们算命。

公式:含现金流利润=净利润+ (现金流-净利润) 权重。我们看重真金白银。

1. 联影医疗

· 2025测算净利润:约18亿。

· 经营现金流:约20亿。

· 松果调整利润:19亿。

· 当前市值:约1100亿。

· 倍数: 58x。

· 评价: 贵,但是贵的有道理。硬科技龙头的溢价。

2. 卫宁健康

· 2025测算净利润:-3.5亿(亏损)。

· 松果调整利润:无法计算(负值)。

· 当前市值:约250亿。

· 评价: 这是一个“困境反转”的期权。如果赌他对了,空间巨大;赌错了,归零。

3. 医渡科技

· 市值仅60亿港币左右。

· 营收7亿。PS(市销率)约8倍。

· 评价:一级市场的估值逻辑。作为AI标的,被严重低估,但也伴随极高风险。

【第四部分】:风险与预期差——谁的阿喀琉斯之踵?

4.1 市场误解

· 对联影的误解: 市场认为国内集采会杀死联影的利润。

· 反转:错!联影正在出海。2025年报显示,他在美国和欧洲的高端医院拿下了大量订单。赚美元的利润率远高于国内。

· 对卫宁的误解: 市场认为医疗反腐会让医院停止买软件。

· 反转:短空长多。反腐之后,医院更需要“合规软件”来管账,这反而是卫宁的机会。

4.2 致命风险

· 联影:地缘政治。 如果美国像制裁华为一样制裁联影的供应链(比如高端球管、芯片),他的产能会瞬间瘫痪。这是悬在头顶的达摩克利斯之剑。

· 卫宁:现金流断裂。 持续亏损如果再持续一年,他可能需要再融资,这会稀释股东权益。

【第五部分】:投资建议与资产配置

好了,咖啡喝完了,该买单了。如果你问我作为基金经理怎么选?

5.1 选股逻辑

如果必须只选一家,我选【联影医疗】。

为什么?就像曾国藩打仗,“结硬寨,打呆仗”。联影占据了物理世界的制高点。AI再厉害,也得跑在CT机上。联影是那个“卖铲子”的人,而且他卖的是带智能导航的铲子。他的确定性最高,虽然赔率不如另外两家大。

5.2 组合策略

· 稳健型(大户):70%联影医疗+30%银行理财。 既然是风口,就买龙头,睡得着觉。

· 激进型(赌徒):40%联影+40%卫宁健康+20%医渡科技

· 买卫宁是赌“困境反转”,赌2026年医院信息化预算恢复。

· 买医渡是赌“港股流动性回归”和“AI泡沫”,这是一个高Beta的增强器。

【结语】:在不确定性中寻找常识

医疗AI这个赛道,充满了当代的“疯狂与理智的纠缠”。

投资者往往容易高估技术的短期爆发力,而低估商业模式的长期惯性。联影告诉我们,硬科技才是硬道理;卫宁告诉我们,转型期的阵痛是难免的;医渡告诉我们,数据变现的路还很长。

下次你在医院看到医生对着屏幕发呆,或者机器自动吐出报告时,别忘了,那背后是资本市场的惊涛骇浪。

【全文完】

【松果申明】:

本文纯属个人兴趣研究,探索用通俗易懂的方式讲述上市公司的商业故事及企业价值,致力于输出人人都看得懂的分析内容。文章基于公开数据及行业调研整理,部分细节为合理故事化演绎,不代表真实事件记录,亦不构成任何形式的专业建议。