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北极光创投邓锋:技术不是AI医疗的核心因素,商业化变现才是

生意场 2018-07-05 10:56:01 来源:投中网

  “走到2018年,对AI医疗创业公司来说,人工智能技术虽然重要,但这个因素对企业能否成功来说,并不是最核心的因素,产品的落地变现才是。”在2018年6月27日北极光创投举办的“Lighting 2018 E-Health的发展与投资机会”主题活动上,北极光创始人、董事总经理邓锋如此强调。

  作为国内老牌基金之一,北极光创投一直聚焦于科技创新型企业的早期投资。2005年成立以来,机构共管理5支美元基金和5支人民币基金,管理资产总额超300亿元。目前,其活跃的投后企业数量高达约200家(不包括退出企业)。

  成立早期,北极光创投更多关注TMT和先进技术领域的投资。2010年,团队开始将目光投向医疗健康赛道。目前,其在该领域的投资企业数量已经超过40家:2015年到2017年每年分别投资7家、8家和9家,2018年其投资加速,光是上半年就押注了十几家企业。据邓锋透露,2018年北极光创投在该领域的投资企业数量可能会超过20家。

  聚焦5大细分赛道

  年,医疗AI行业的投资将比2017年更加火热,特别是在医药投资和E-Health这两条细分赛道上。”邓锋如此表示。

  近两年,随着语音及图像识别等人工智能技术的发展,AI医疗领域正成为资本的香饽饽。从投资案例数量和融资金额来看,这一交叉领域正成为医疗投资增长最快的部分。CV Source数据显示,从2013年到2018年上半年,“AI+医疗”领域的融资数量从16例增涨至79例,项目类别主要包括医疗机器人、虚拟助手和医疗影像三大类。

  在健康医疗领域,北极光创投目前已经布局了医药投资/生物技术、医疗器械、医疗服务、体外诊断和E-Health五大细分赛道,医药投资是其中占比最大的一块。其在该领域的投资项目包括:康朴生物、徐诺药业、五和博澳、兰晟医药等。

  在邓锋看来,从全球范围来看,随着创新性技术的发展,近几年创新医药企业正成为各类资本追逐的新宠。从中国市场的情况来看,因为医药创新产业起步晚、创新和研发能力较为薄弱等原因,目前这个领域仍处于初期发展阶段。

  不过,得益于近两年中国医药政策的不断完善、医疗消费升级、高层次创业人才不断回归等利好因素,资本正不断往该领域靠拢。除了该领域的创业公司数量不断增加,创新药企的融资金额也在不断创下新高。数据显示,国内医药企业的总融资金额已经超过医疗健康领域总融资金额的半壁江山。

  相比医药投资,北极光在医疗器械领域的投资相对谨慎,原因在于“这个领域相对分散,企业的天花板比较低。”因此,北极光更倾向于在“确定有大回报”时进行投资。

  此外,邓锋认为,在医改的大潮流下,中国医疗服务领域将迎来新的机遇,比如在医院管理、专科医院或消费型服务方面存在很多机会。但值得注意的是,“相比技术创新,这个领域的发展更多依靠运营、服务质量和品牌等。留给早期机构的投资机会不像其他领域那么多,更多是PE的机会。”目前,北极光创投在该领域已经投资了新康医疗、唯儿诺儿科,国科恒泰等公司。

  在庞大的体外诊断市场,北极光的布局既包括相对传统的器械耗材、分级诊断技术等,还涉及了PCR(聚合酶链式反应,是一种用于放大扩增特定DNA片段的分子生物学技术)、新的蛋白组学等基因组学领域。

  邓锋透露,他十分看好E-Health领域的投资前景:从全球范围来看,E-Health领域的投资十分火热,目前美国的技术创新相对领先;从中国的情况来看,这个领域刚刚起步,但发展迅速。

  具体来说,智能医疗E-Health涉及诸多领域,比如虚拟助理(语音电子病历/智能问诊/智能导诊)、影像处理(病灶识别与标注等)、辅助诊疗(基因测序与检测预测)、疾病风险预测、健康管理、医院管理等。

  目前,北极光创投在E-Health领域的布局主要包括两大类:“人工智能+医疗诊断服务”(投资企业包括翼展、影领、Wision AI、Atman等)以及“医疗大数据及信息化”(投资企业包括太美、芯联达等)。

  在邓锋看来,在E-Health领域,“人工智能+医疗诊断服务”的投资非常火热,但这个赛道存在一定泡沫。对于“人工智能+影像处理”的创业公司,北极光主打“精品战略”——在赛道中选择最好的企业进行投资,以避免被投企业之间互相打架。

  而在医疗大数据及信息化这条细分赛道上,他认为中国目前的问题在于缺乏结构化的数据、医疗数据孤岛的情况很普遍:在诊断、制药、药物管理等流程中,采集的数据分裂较为严重。对于创业公司来说,如何做数据搜集、如何进行数据清洗和规范等变得很关键。邓锋发现,这个领域“目前的估值已经偏高,行业开始出现小范围整合。对机构来说,目前如果要才进行布局,时机已经有些晚了。若干年前,企业就应该把数据的清洗、归置提前做好。”

  三大利好

  从中国的医疗行业的现状来看,医疗人才供需不平衡是长期难以解决的行业痛点。借助人工智能提高医生治疗的效率和准确率,辅助医生进行诊断正成为大趋势,这也是AI医疗创业的基础之一。在邓锋看来,除了存在真实的市场痛点,医疗AI行业近两年的发展还得益于政策推动,优质海归人才回国创业、人工智能算力成本降低、医疗数据数量大幅增加等因素。

  在政策方面,工业和信息化部2017年印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,其中在医疗影像辅助诊断系统领域,特别指出要推动医学影像数据采集标准化与规范化,支持脑、肺、眼等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发,加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。此外,近两年医疗政策审批有了很大改进,那些获得CNDA认证的医疗AI企业将告别产品免费试用阶段,正式进入商业化,这将极大促进整个行业的发展。

  在人才方面,考虑到医疗人才短缺,国家制定了“千人计划”(海外高层次人才引进计划)和“万人计划”(国家高层次人才特殊支持计划),吸引了一批人才回国,大大推进了相关行业的发展。

  此外,医疗AI行业的发展还得益于人工智能算力的变化,“算力以及GPU等人工智能技术正变得越来越便宜。同时,如今的医疗数据相比过去多得多,有了这些数据作为基础,人工智能才能快速发展。”邓锋称。

  5大投资关键点:落地变现最关键

  邓锋透露,对于AI医疗领域的投资,北极光强调5大关键点:团队、客户、市场规模、产品和技术创新。

  在他看来,对AI医疗创业公司来说,技术门槛虽然重要,但这个因素对于企业能否成功来说,并不是最核心的因素,因为创业公司之间的AI技术差距正在逐渐缩小。“对我们来说,某家企业的技术好只能作为必要不充分条件,而不是公司技术好我就投。”邓锋称。

  之所以如此,一方面是因为“今天很多技术都是开源的。对创业公司来说,难的问题‘你解决不了我也解决不了’,容易的东西‘你能解决我也和你差不太多’。”另外,疾病诊治是个复杂的动态决策过程,需要系统理解不同因素与疾病之间的因果关系,才能够采取有效的治疗。目前,计算机的深度学习主要是基于数据学习的概率分析,以进行诊断和预测。但如果没有医学知识体系的基础,只靠人工智能技术——深度学习概率分析进行关联推理,很难准确地判断疾病的因果关系。

  同时,在深度学习的数据分析中,训练数据的样本量和离散情况对于训练结果会产生很大影响。但在行业准入和监管体系还未搭建之际,除了高质量的标注数据很难获取,对于人工智能辅助诊断结果的评估也缺乏统一标准。这些都意味着,企业不能只依靠人工智能技术去解决医疗问题,而忽略产品是否真正适合落地。

  邓锋透露,除了技术,企业的产品落地和商业化变现能力、平台潜力以及团队综合背景等都会成为北极光考虑是否投资的关键。“在把握行业大方向的前提,我们很关注团队的市场能力。我们很多被投企业今天做的事情和我们投资时完全不同——或者扩展了角度,或者转变了方向。具备强大能力的团队,能够在市场变化中敏锐地自我调整,知道自己应该在什么地方坚持,在什么地方应该改变。”邓锋表示,考虑到海外市场离商业化变现更近,北极光更倾向于能够“走出去”的公司。

  在他看来,走到2018年,变现正成为AI医疗创业公司发展的关键。目前,各类创业公司除了在产品落地上快马加鞭,同时还在拓展变现对象上加大了发力。“临床价值才是最终影响公司估值的因素,对待那些纯粹蹭人工智能热度的项目,在进行估值的时候需要更加理性。”他强调。

  “比如,我们投资在线智慧影像诊断平台翼展、影像医生服务平台影领,是考虑其业务是否能够推广、中间谁能得利。投资智慧影像运营管理服务及人工智能应用的医疗企业Wision AI,则是因为其技术领先的同时落地非常容易。投资机器翻译AI企业Atman,是因为其与清华医药学院有深度合作,用人工智能技术做医药开发。”邓锋举例。

  在他看来,对于投资机构和创业公司来说,“今天人工智能领域的发展没有那么完善,这既是挑战也是机遇”。因为正是得益于行业发展初期的不完善,创业公司和投资机构们才有填补空白和创新的机会。

  “我一直和团队讲,做早期投资,不仅要在企业发展的早期进场,更重要的是要抓住行业初期‘大浪未至’的机会。如果一味等到技术成熟或行业完善,基本上也就没有机会了。”邓锋称。

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