2025年，全球AI医疗市场规模已突破千亿美元，中国凭借庞大的临床数据、政策红利和技术突破，成为全球AI医疗创新的核心战场。从辅助诊断到药物研发，从医院管理到智能穿戴，AI正重塑医疗行业的每个环节。在这一浪潮中，上市企业凭借资本、技术和数据优势，成为推动行业变革的中坚力量。

政策层面，国家卫健委《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》为AI医疗落地提供了明确方向，而资本市场上，科创医药指数ETF（588700）年内涨幅超10%，反映出投资者对AI医疗赛道的信心。技术端，大模型开源（如DeepSeek）和FDA审批加速，进一步催化行业爆发。本文将盘点AI医疗各细分领域的领军上市企业，解析其核心布局与未来潜力。

一、细分领域与领军企业盘点

1、 AI+医学影像：精准医疗的“数字眼”

代表企业：联影医疗（科创板：688271）、医准智能

• 联影医疗：国内医学影像设备龙头，依托AI算法实现CT、MR设备的智能化升级，其AI影像系统可自动优化图像质量、降低辐射剂量，并在肺结节、脑卒中筛查中实现95%以上的诊断准确率。2024年与华为合作推出病理大模型，加速AI在癌症早筛中的应用。
• 医准智能：聚焦乳腺癌筛查，推出“粉红关AI”系统，覆盖超声、钼靶全流程，已落地全国500+医院，临床数据显示可提升诊断效率40%。

行业趋势：AI影像从辅助诊断向治疗规划延伸，国内外企业竞相布局多模态融合技术（如AI+超声导航）。

2、AI+体外诊断：检验科的“智能大脑”

代表企业：润达医疗（603108）、鹰瞳科技（02251）

• 润达医疗：与华为云联合推出医疗大模型，覆盖检验科全流程智能化管理，AI病理切片分析系统可将宫颈癌筛查时间从30分钟缩短至5分钟，准确率达98%。
• 鹰瞳科技：专注眼底疾病AI诊断，其糖尿病视网膜病变筛查系统已通过FDA认证，2024年新增近视防控AI模块，覆盖超2000家医疗机构。

行业趋势：AI病理进入标准化阶段，头部企业通过“硬件+算法+数据库”闭环构建壁垒。

3、AI+制药：颠覆传统研发范式

代表企业：泓博医药（301230）、药明康德（603259）

• 泓博医药：AIDD（人工智能药物发现）平台已实现分子生成、活性预测全流程覆盖，2024年与跨国药企合作开发的首款AI设计抗癌药物进入临床Ⅰ期。
• 药明康德：通过投资+自研布局AI制药，其AI靶点发现平台将新药研发周期缩短30%，2025年JPM大会显示，其AI辅助的ADC（抗体偶联药物）管线交易金额超50亿美元。

行业趋势：AI制药从靶点发现向临床设计延伸，OpenAI等科技巨头入局加速行业洗牌。

4、AI+医院管理：智慧医院的“中枢神经”

代表企业：医渡科技（02158）、惠每科技

• 医渡科技：医疗大数据龙头，其AI中台系统已接入全国900+医院，支持电子病历智能质控、DRG医保控费，2025财年中期营收同比增长67%，AI大模型驱动业绩爆发。
• 惠每科技：聚焦临床决策支持，AI系统覆盖肿瘤、心血管等专科，助力协和医院通过电子病历七级评审，2024年新增AI院内感染预警功能。

行业趋势：AI从单点应用转向全院级智能化，政策推动下，电子病历评级与DRG支付成为刚需。

5、AI+智能穿戴：健康管理的“贴身卫士”

代表企业：微创机器人（02252）、华为（合作方）

• 微创机器人：手术机器人龙头，其AI骨科手术系统可实现术前3D建模、术中实时导航，误差小于0.5毫米，2024年海外营收占比突破30%。
• 华为：联合瑞金医院发布“瑞智病理大模型”，赋能智能手表ECG功能，实现房颤筛查准确率99%，用户超千万。

行业趋势：老龄化催生家庭医疗需求，AI穿戴设备向慢性病管理、远程监护场景渗透。

二、未来已来，AI医疗的三大确定性方向

1. 政策与技术双轮驱动：国家“人工智能+”行动计划与FDA审批提速，为AI医疗商业化铺路。

2. 垂直领域深度整合：从单点突破到全链条协同（如AI制药+基因检测），生态化竞争成主流。

3. 国际化与国产替代并行：龙头企业通过出海（如微创机器人）与国产替代（如联影医疗）打开增量市场。

三、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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