1.1　基本定义与技术内涵

人工智能医疗（以下简称“AI医疗”）是指以人工智能技术为核心驱动，面向疾病预防、诊断、治疗、康复、管理与医药研发等全链条场景，提供智能化产品与服务的新兴产业形态。其技术底座涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、多模态大模型与机器人学等多个分支，通过对海量医疗数据的学习与推理，辅助或部分替代人工完成影像识别、病历理解、辅助决策、药物发现等高知识密度任务。从产业边界看，AI医疗既包括以医疗器械形态存在的智能软硬件（如AI辅助诊断软件、手术机器人），也包括以软件服务形态存在的诊疗与管理系统（如临床决策支持系统、医疗大模型平台），还包括面向医药企业的研发工具与数据服务。

从官方界定看，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局三部门于2024年11月14日联合印发《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，将行业应用归纳为“AI＋医疗服务管理、AI＋基层公共卫生服务、AI＋健康产业发展、AI＋医学教学科研”四大领域、十三个类目、八十四项具体场景。国家卫生健康委在政协提案答复函中确认，该指引“提出4大类13小类84个应用场景，确定人工智能在卫生健康行业应用的发展方向和主要内容”。这一权威框架勾勒了AI医疗在卫生健康体系中的落地边界，也是当前各地政府采购、医院立项与园区招商最常参照的场景清单。

需要指出的是，AI医疗与医疗信息化、互联网医疗存在本质区别。医疗信息化解决的是业务流程电子化问题，产出以HIS、PACS、电子病历等信息系统为主；互联网医疗解决的是服务触达问题，核心是挂号、问诊与购药的线上化；而AI医疗解决的是医疗能力供给问题，通过算法将资深专家的诊断经验、药学知识与研究能力“规模化复制”，具有明显的生产力工具属性。三者的关系呈现递进式演进特征——信息化沉淀数据，互联网化连接供需，智能化释放能力。当前我国医疗信息化基础已基本建成，电子病历评级与互联互通改造为AI应用提供了必要的数据土壤，这是AI医疗在2025年之后加速落地的先决条件之一。

从技术内涵看，本轮AI医疗产业浪潮呈现出两个鲜明的新特征。其一，生成式与多模态大模型重构了技术范式。与上一代“单一任务、单一模态”的判别式模型不同，以大语言模型、多模态影像模型为代表的新一代技术具备跨任务泛化能力，一个底座模型经过微调即可覆盖病历生成、报告解读、医患沟通、科研辅助等数十个场景，边际成本大幅下降。其二，国产开源模型显著降低了行业进入门槛。2025年1月20日，DeepSeek-R1正式发布并开源模型权重，遵循MIT License，医院无需高额采购即可在本地私有化部署高性能推理模型，直接引发了2025年2月起的医疗机构接入潮。据财信证券《AI医疗重构诊疗流程》报告，截至2025年4月初，全国已有超过700家大型医院（以三甲医院为主）完成了DeepSeek大模型的本地化部署和应用。另据申万宏源研报，截至2025年2月，全国近90家知名三甲医院完成DeepSeek部署。此外，一项基于网络爬虫技术的全国性调查显示，截至2025年5月3日，已有830家医疗机构计划部署DeepSeek应用，其中包括578家三级医院、124家二级医院和128家其他医疗机构。不同统计口径反映了部署进程的快速推进态势，为行业带来了类似“基础设施平权”的催化效应。

1.2　主要分类与产品形态

按照产品形态与服务对象，本报告将中国AI医疗产业划分为六大细分赛道：AI医学影像、临床决策支持系统（CDSS）、医疗大模型与智能诊疗服务、手术机器人、AI制药与AI健康管理。其中，AI医学影像与CDSS以医疗机构为主要客户，商业化模式最为成熟；医疗大模型与智能诊疗服务同时面向医院、区域卫生平台与个人用户，是2025年以来增长最快的赛道；手术机器人属于“AI＋高端装备”交叉领域，单机价值量大、产业链带动效应强；AI制药面向药企与科研机构，具有全球竞争属性；AI健康管理则面向体检、慢病与养老等民生场景，市场空间广阔但支付方较为分散。各细分赛道的具体构成见下表。

图表1　AI医疗分类维度

资料来源：九思行研整理

从官方应用场景框架看，八十四项应用场景覆盖了医疗服务全流程。其中“AI＋医疗服务管理”领域38个场景，数量最多，覆盖医疗服务、医药服务、医保服务、中医药管理与医院管理五个部分；“AI＋基层公共卫生服务”领域23个场景，聚焦人工智能辅助的疾病筛查、慢病随访与家庭医生签约服务；“AI＋健康产业发展”领域13个场景，包括医用机器人、药物研发等产业方向；“AI＋医学教学科研”领域10个场景。这一结构表明，官方推进AI医疗的优先级首先在于提升存量医疗服务体系的运行效率，其次才是培育新兴产业增量（数据来源：国家卫生健康委员会《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，2024年11月）。

图表2　AI医疗应用领域

资料来源：九思行研整理

1.3　在医疗健康产业链中的地位

从产业链视角看，AI医疗处于医疗健康产业的“能力增强层”，向上承接算力、算法与医疗数据要素供给，向下赋能医疗服务、医药工业与医疗保障体系。在上游，AI医疗拉动智能算力、医疗专用芯片与数据治理服务的需求，2024年我国智能算力规模达725.3 EFLOPS，同比增长74.1%（数据来源：IDC与浪潮信息联合发布的《中国人工智能计算力发展评估报告》，2025年2月），医疗行业是智算需求增长最快的垂直行业之一。在中游，AI医疗推动传统医疗器械与医疗软件企业的产品结构升级，影像设备、监护仪等“硬件＋AI算法”的组合已成为头部厂商的标配竞争要素。在下游，AI医疗直接服务于全国4111个三级医院在内的各级医疗机构与超过百亿人次的年诊疗需求（数据来源：国家卫生健康委员会《2024年我国卫生健康事业发展统计公报》），并通过提升诊断同质化水平与基层服务能力，间接支撑分级诊疗与健康中国战略的实施。

从经济价值维度看，AI医疗对医疗健康体系的贡献体现为“降本、增效、扩容”三重逻辑。降本方面，国家医疗保障局于2024年11月印发《放射检查类价格项目立项指南（试行）》，在放射检查类主项目下统一安排“人工智能辅助诊断”扩展项，医院利用人工智能进行辅助诊断的，执行与主项目相同的价格水平，但不与主项目重复收费，防止额外增加患者负担；政策导向是以AI压缩重复检查与无效支出。据中国工程院院士、首都医科大学医学技术学院院长基于国家医保局公布的诊疗数据测算，全国医保影像云统一平台形成后，预计每年可节约重复检查及实体胶片的费用约800亿元（数据来源：国家医保局大数据中心，2025年11月）。另据对部分医疗资源丰富省份的调研，其每年胶片费用在10亿-20亿元，加上重复检查的费用20亿-30亿元，两者相加每年最多可腾挪近50亿元资金，放大到全国每年可腾挪资金超过800亿元。增效方面，AI将影像诊断、病理阅片等高强度劳动的效率提升数倍，缓解医务人力瓶颈。扩容方面，AI使原本集中在大三甲的专家能力下沉至基层，扩大了优质医疗服务的有效供给半径。

1.4　发展历程与阶段演进

中国AI医疗产业的发展大致经历了四个阶段。

第一阶段（2016-2018年）为技术萌芽与政策起步期。2016年10月，中共中央、国务院印发《“健康中国2030”规划纲要》，顶层规划确立健康产业发展方向；2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出发展智能医疗，智能医疗上升为国家战略。同期深度学习技术在肺结节、眼底影像识别上达到专家水平，一批创业公司成立，产业以科研合作与试点验证为主。

第二阶段（2019-2021年）为商业化探索与取证破冰期。2020年1月，科亚医疗“深脉分数”获得国家药监局批准，成为国内首张人工智能医疗器械三类注册证，确立了AI影像软件按三类医疗器械监管的基本路径；2020年新冠疫情暴发后，AI影像在方舱与定点医院的快速部署显著提升了行业认知度，股权融资在此期间密集涌入。

第三阶段（2022-2024年）为规范化成长期。2022年2月8日，国家卫生健康委办公厅和国家中医药局办公室联合印发《互联网诊疗监管细则（试行）》，明确“处方应由接诊医师本人开具，严禁使用人工智能等自动生成处方”，划清了AI在诊疗行为中的辅助定位；与此同时三类证审批节奏保持稳定，连续3年实现年度审批量超40款，医疗器械审评审批体系日趋成熟，行业从“讲故事”转向“拼注册、拼进院、拼回款”。2024年11月，三部门发布八十四项应用场景指引，国家医保局在放射检查类立项指南中确立AI辅助诊断收费规则，商业化政策闭环初步形成。

第四阶段（2025年至今）为大模型驱动的爆发期。2025年1月20日，国产开源大模型DeepSeek-R1正式发布并开源模型权重，2025年2月起在全国医疗机构掀起私有化部署热潮；据动脉智库《2026医疗大模型场景落地研究报告》（2026年5月发布），截至2025年末国内已发布352个医疗垂直大模型，行业重心从“填补空白”转向“优化性能”，研发与应用聚焦政策导向明确、市场需求高的场景。截至2025年5月1日的阶段性统计，国内已发布288个医疗大模型，表明2025年下半年模型发布速度有所放缓，行业进入“去泡沫化”的理性沉淀期。政策端，2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能＋”行动的意见》（国发〔2025〕11号），2025年11月国家卫生健康委联合国家发展改革委、工业和信息化部、国家中医药局、国家疾控局等五部门进一步出台《关于促进和规范“人工智能＋医疗卫生”应用发展的实施意见》（国卫办规划发〔2025〕30号），提出到2027年形成一批临床专病垂直大模型和智能体应用、到2030年基层诊疗智能辅助基本覆盖的量化目标。产业催化与政策推动形成共振，中国AI医疗正式进入规模化落地阶段。行业发展关键节点见下表。

图表3　中国AI医疗行业发展关键节点

资料来源：九思行研整理

综合而言，中国AI医疗产业已经完成了从技术验证到规模化的关键跨越：监管端形成“三类证＋收费立项＋应用指引”的完整制度框架，供给端形成“器械系、软件系、大厂系、科研系”多元竞争格局，需求端医院部署意愿在大模型催化下显著增强。截至2025年12月，累计已有约207款人工智能医疗器械获三类医疗器械注册证，2025年全年新增约41款，行业连续3年实现年度审批量超40款。产业发展的主要矛盾，已经从“技术能不能用”转变为“商业模式能不能跑通、规模化复制能不能持续”，这也是本报告后续章节分析市场、产业链与竞争格局的基本线索。

第二章　中国AI医疗行业发展环境分析

2.1　政策环境

国家层面的政策演进呈现“从技术规划到场景落地、从鼓励创新到规范发展”的清晰主线。2016年《“健康中国2030”规划纲要》与2017年《新一代人工智能发展规划》完成了方向确立；2024年以来，政策供给明显提速且更加具象。2024年11月，国家卫生健康委等三部门发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，以八十四项场景清单为医院和地方政府提供了“操作手册”；同月，国家医保局发布《放射检查类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，在立项层面明确“人工智能辅助诊断”属于扩展项、与主检查项目同价、不重复向患者收费，从支付制度上确认了AI作为成本优化工具而非单独收费项目的定位。2025年3月，“人工智能+”行动连续第二年写入政府工作报告。

2025年下半年，两项重磅政策确立了行业发展的总框架。其一，2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），将医疗列为“人工智能+民生福祉”的重点方向，提出探索推广居民健康助手，推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务、药物研发等领域的应用。其二，2025年10月20日成文、11月公开发布，国家卫生健康委、国家发展改革委、工业和信息化部、国家中医药局、国家疾控局五部门联合印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》（国卫办规划发〔2025〕30号），围绕医疗服务管理、基层公共卫生、健康产业发展、医学教学科研等八个方向部署二十四项重点应用，并提出明确的量化目标：到2027年，形成一批临床专病垂直大模型和智能体应用，基本建成一批国家人工智能应用中试基地；到2030年，基层诊疗智能辅助基本全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断等应用。这是我国医疗AI领域首个系统性部署“促进+规范”双轮的政策文件。

规范端的制度建设同步推进。2026年7月30日，市场监管总局（国家标准化管理委员会）批准发布GB/T 47941.1-2026《人工智能医疗器械质量要求和评价 第1部分：术语》，为我国首个人工智能医疗器械国家标准，自2027年8月1日实施，标志着行业监管从注册审批向全生命周期质量管理延伸。2026年7月7日，国务院印发《国民健康“十五五”规划》（国发〔2026〕23号），进一步将“人工智能+医疗卫生”规范应用纳入五年卫生发展规划，明确提出“有序推动数智技术在辅助诊疗、精准医疗、健康管理、医保服务、养老助残等场景的应用”。政策体系要点见下表。

图表4　2016-2026年中国AI医疗领域重点政策一览

资料来源：各部门官网公开文件，九思行研整理

地方层面的政策竞相加码，形成“地方实施方案＋产业园区＋专项补贴”的立体化推进格局。上海市人民政府办公厅2024年12月24日印发《上海市发展医学人工智能工作方案（2025-2027年）》（沪府办发〔2024〕21号），提出打造医学人工智能高地；2025年7月3日，北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会等七部门印发《北京市加快推动“人工智能+医药健康”创新发展行动计划（2025-2027年）》（京科发〔2025〕14号），提出到2027年落地三十项以上核心技术产品、建设二至三个产业集聚区；2025年6月，广东省卫生健康委联合省发展改革委、省工业和信息化厅、省科技厅等八部门印发《广东省加快发展“人工智能+医疗卫生”行动方案（2025-2027年）》，提出建设四十个权威数据集、四十个大模型与三百个应用场景。其省级影像云平台“粤医智影”已接入2146家医疗机构，基层日均影像诊断量提升48%。对地方政府而言，AI医疗既是民生工程，也是培育未来产业的招商赛道，园区载体与算力配套正成为区域竞争的标配。

2.2　经济环境

卫生总费用是AI医疗需求支付能力的总量基础。2026年8月，国家卫生健康委发布的《2025年我国卫生健康事业发展统计公报》显示，2025年全国卫生总费用初步推算为93367.2亿元，其中政府卫生支出23499.6亿元（占25.2%）、社会卫生支出44556.7亿元（占47.7%）、个人卫生支出25310.9亿元（占27.1%），人均卫生总费用6637.9元，卫生总费用占GDP比重为6.7%。同期，2025年全国医疗卫生机构总诊疗人次达106.5亿，比上年增加5.1亿人次；医院次均住院费用9768.9元，按当年价格比上年下降1.0%。近十万亿元量级的卫生费用盘子与持续增长的诊疗需求，为AI医疗提供了坚实的支付基础。

财政与医保端的投入同步加码。2026年7月，财政部发布的数据显示，2026年全国一般公共预算安排教育、社保、卫生、住房等民生资金12.4万亿元，较上年增长5.4%，其中2026年上半年卫生健康支出12191亿元，同比增长10.8%，增速在主要支出科目中居前。医保基金方面，2026年3月，国家医保局发布的数据显示，2025年基本医保基金总收入35873.11亿元、总支出30009.38亿元，支出首次突破3万亿元，基金运行总体平稳。财政对卫生健康领域的持续倾斜，为医院采购AI软硬件与医保支付AI辅助诊疗服务提供了制度性资金保障。

产业结构层面，健康服务业的成长目标进一步抬升行业天花板。2026年7月，国家卫生健康委卫生发展研究中心测算显示，2025年我国健康服务业总规模达12.4万亿元。居民端健康消费意愿持续释放，2026年1月，国家统计局发布的数据显示，2025年全国居民人均医疗保健消费支出2573元，占人均消费支出的8.7%。与此同时，2026年8月，众成数科发布的数据显示，2026年上半年医疗器械招投标市场月度走势逐月改善，6月同比增速转正至8%，设备更新政策驱动下市场规模同比增长22.12%。医疗设备采购的回暖，间接印证了院内支付能力的修复与AI相关软硬件采购需求的释放。

图表5　2019-2025年全国卫生总费用变化

单位：亿元

数据来源：国家卫生健康委员会，九思行研整理

综合判断，经济环境对AI医疗的支撑逻辑清晰：卫生总费用稳居9万亿量级且占比稳定，财政卫生健康支出保持两位数增长，医保基金支出首破3万亿，居民医疗消费意愿持续释放，设备招投标市场逐月回暖。支付底盘坚实、资金渠道多元、采购需求修复，三者叠加构成AI医疗规模化落地的经济基础。

2.3　社会环境

人口老龄化是AI医疗最确定的社会需求变量。国家统计局数据显示，2025年末全国60岁及以上人口达32338万人，占总人口的23.0%；65岁及以上人口22365万人，占比15.9%。与2020年末相比，60岁及以上人口五年间增加约5936万人，占比提升4.3个百分点。老年人口慢性病共病率高、医疗依赖度强，直接放大了对影像检查、慢病管理、康复护理与长期健康监测的需求，而这些恰是AI边际价值最高的场景——2025年中国AI健康管理市场规模约856亿元，60岁以上糖尿病患者超过3000万人构成核心客群。

图表6　2020-2025年中国60岁及以上人口规模与占比变化

数据来源：国家统计局，九思行研整理

医务人员结构性短缺使AI成为“数字化人力”的必然选择。2026年8月，国家卫生健康委发布的《2025年我国卫生健康事业发展统计公报》显示，2025年每千人口执业（助理）医师为3.78人，每万人口全科医生为4.91人，总量持续增长但结构矛盾依然突出。截至2026年6月，全国注册病理医师仅约2万名，缺口超过14万人，这些集中在少数三甲医院的病理医生，工作量是欧美医生的5倍以上；全国3.8万家医院中，仅有5000家设有病理科，病理医生培养周期长达10年，大量基层医院的病理诊断处于“真空”状态。2026年5月，国家卫健委《中国卫生健康统计年鉴》及行业白皮书数据显示，2025年全国CT检查量已突破1.8亿人次，基层医院CT设备普及率持续提升，三甲医院影像科普遍超负荷运转。AI以其近乎零边际成本的复制能力，可以在不增加人力编制的前提下成倍扩大诊断供给，是应对人力缺口的现实解法。

基层医疗体系的扩容也为AI提供了广阔的增量市场。2026年8月，国家卫生健康委发布的《2025年我国卫生健康事业发展统计公报》显示，2025年末全国基层医疗卫生机构达1056534个（约105.7万个），较上年增加16511个，占全国医疗卫生机构总数的95.3%。同期，2025年全国基层医疗卫生机构诊疗人次达56.5亿，其中乡镇卫生院、社区卫生服务中心（站）、村卫生室诊疗人次为41.9亿，比上年增加2.1亿人次。据国家卫生健康委在国务院政策例行吹风会上披露的数据，2025年基层医疗卫生机构诊疗人次占全年全国诊疗人次的比例达52.6%，连续5年实现诊疗人次和占比双提升。基层机构承担了全国过半数的诊疗人次，但基层医师的诊疗能力与三级医院差距悬殊。五部门《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》（以下简称“《实施意见》”）将“基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖”列为2030年目标，多地已通过地市级统一采购方式为基层机构配置AI辅助诊断系统，G端集中采购正在成为基层市场的主流商业模式。

2.4　技术环境

开源大模型引发了医疗AI的技术平权。2025年1月20日，DeepSeek发布R1推理模型并全面开源，其推理性能达到一线闭源模型水平而部署成本大幅下降；2025年2月18日，中南大学湘雅医院完成全国首个医疗场景下的深度集成应用，此后全国医院迅速跟进。2025年5月，Cell子刊及medRxiv预印本发表的基于网络爬虫技术的全国性调查显示，截至2025年5月3日，全国已有830家医疗机构计划部署DeepSeek应用，其中包括578家三级医院、124家二级医院和128家其他医疗机构，其中517家确认为已完成部署。2025年3月底，《医疗机构部署DeepSeek专家共识》发布，为院级部署提供了操作规范。开源生态使医院从“采购方”变为“部署运营方”，大幅缩短了技术验证周期。

医疗大模型供给呈爆发式增长。2026年5月，动脉智库发布的《2026医疗AI大模型场景落地研究报告》显示，国内累计发布的医疗大模型由2023年的61个增至2024年的155个，2025年末达到352个医疗垂直大模型。在合规端，国家网信办公告显示，截至2026年4月30日，全国累计完成868款生成式人工智能服务备案、530款生成式人工智能应用或功能完成登记。2025年，朗玛信息投资者关系活动记录表及公开报道显示，医疗健康类大模型中，“39AI全科医生”已完成生成式人工智能服务备案，系国内首个通过生成式人工智能服务备案的医疗健康领域人工智能大模型。讯飞“星火医疗大模型X1”、卫宁健康WiNGPT、京东健康“京医千询”、蚂蚁“安诊儿”等产品分别在基层辅助诊疗、医院智能化与个人健康服务方向形成规模化应用。

算力基础设施为模型训练与推理提供了物理底座。2025年2月，IDC与浪潮信息联合发布的《中国人工智能计算力发展评估报告》显示，2024年中国智能算力规模达725.3EFLOPS，同比增长74.1%，预计2028年达2781.9EFLOPS，2023-2028年复合年均增长率约46.2%。医疗行业是大模型私有化部署最活跃的垂直领域之一，各地卫生健康智算中心、医院院级算力机房与政务云医疗专区共同构成三级算力供给体系。2025年，IDC数据显示，2024年中国数据中心加速卡市场中，国产算力占比约34.6%，国产AI芯片的快速迭代也降低了医疗智能化的供应链风险，为政务与医疗等安全敏感场景的规模化部署扫清了障碍。

图表7　2024-2028年中国智能算力规模变化及预测

注：2025年为预测数据。

数据来源：IDC、浪潮信息，九思行研整理

综合来看，政策、经济、社会、技术四维环境在2025年前后形成了罕见的共振：政策端给出场景清单与量化目标，经济端提供近十万亿级的支付底盘，社会端制造出刚性的供需缺口，技术端完成大模型与算力的成本革命。环境共振是本报告判断中国AI医疗行业进入黄金发展期的基础依据，也预示着未来五年行业将保持在30%以上的复合增长轨道。

第三章　国内外AI医疗市场发展分析

3.1　全球AI医疗市场规模与结构

全球AI医疗市场正处于高速扩张通道，按宽口径（涵盖软件、硬件与服务）测算，Grand View Research发布的数据显示，2024年全球AI医疗市场规模为265.7亿美元，2025年约为367亿美元，2026年预计达507亿美元，2033年将达到5056亿美元，2026-2033年复合年均增长率约为38.9%。

从区域结构看，北美市场占据全球主导地位。Grand View Research统计显示，2025年北美在全球AI医疗市场中占比约54%，主要受益于发达国家医疗信息化基础成熟、商业保险支付能力充足以及FDA对AI医疗器械审批路径的率先明确。亚太地区则是增长最快的区域，中国、印度、日本等国家在医疗资源供需矛盾突出与数字化政策驱动下，正成为全球AI医疗扩张的主要增量市场。

从应用结构看，医学影像仍是全球AI医疗最大也最成熟的应用方向，药物研发与发现是增速最高的方向之一，患者管理与医院流程优化类应用紧随其后。Grand View Research指出，2025年以来生成式AI与大模型应用在全球医疗场景中的收入占比快速提升，正在改变原有以判别式影像AI为主体的市场结构。

图表8　2024-2033年全球AI医疗市场规模及预测

单位：亿美元

数据来源：Grand View Research，九思行研整理

3.2　中国AI医疗市场规模与增长

中国AI医疗市场口径众多，本报告以覆盖面广、引用频次高的甲子光年数据为主轴进行刻画。甲子光年发布的数据显示，2023年中国AI医疗行业规模为973亿元，2025年达1157亿元，预计2028年攀升至1598亿元，2022-2028年的复合增长率保持在10.5%。该口径涵盖AI医学影像、AI制药、AI医疗应用软件、AI健康管理等全链条，属于广义统计口径。需要说明的是，甲子光年2025年1157亿元的口径为广义AI医疗行业规模，与弗若斯特沙利文“医疗智能”口径、艾瑞咨询“AI+医疗”软件服务口径存在覆盖范围差异，绝对值不宜直接比较，但各口径均指向同一趋势：中国AI医疗市场自2023年起进入陡峭上行通道。

图表9　2023-2028年中国AI医疗市场规模及预测

单位：亿元

数据来源：甲子光年，九思行研整理

从需求结构看，医院端是当前中国AI医疗最大的支付主体。2025年以来，医疗机构对大模型的采购意愿发生质变。2025年5月，Cell子刊及medRxiv预印本发表的基于网络爬虫技术的全国性调查显示，截至2025年5月3日，全国已有830家医疗机构计划部署DeepSeek应用，其中包括578家三级医院、124家二级医院和128家其他医疗机构，其中517家确认为已完成部署。截至2025年末，全国累计发布医疗大模型352个；2025年5月，动脉网统计显示，截至2025年4月30日，国内排名前100的医院中已有98家对外宣称完成了大模型部署。医疗机构的密集部署，标志着AI医疗从“项目制试点”迈入“基础设施化”阶段，为软件订阅、按次计费等规模化商业模式打开了空间。

从供给侧的“真金白银”指标看，医院侧对AI辅助诊断软件的采购规模正在快速放量。众成数科统计显示，中国医用AI辅助诊断软件招投标市场规模2023年为5.71亿元，2021-2024年复合年均增长率高达56.3%；2024年测算规模约7.32亿元，预计2028年将达33.58亿元。虽然招标口径小于整体市场规模，但其增长斜率直观反映了院内商业化落地的真实速度。此外，2026年4月，医药魔方ByDrug及公开统计显示，2025年中国医疗健康一级市场投融资显著回暖，全年融资事件861笔、披露金额约96亿美元，同比增长32%，结束了此前连续三年的下行周期，其中AI相关标的为最大热点；2024-2025年，联影智能完成10亿元A轮融资（投后估值100亿元）、深睿医疗完成近5亿元融资等。

图表10　2023-2028年中国医用AI辅助诊断软件招投标市场规模及预测

数据来源：众成数科，九思行研整理

3.3　中国AI医疗供给格局与国产化进展

注册审批方面，国产AI医疗器械已经形成规模化供给能力。ChinaMed Global基于NMPA公开数据的整理统计显示，截至2026年中，国家药监局累计批准AI独立软件类医疗器械三类注册证127张，其中国产120张、进口7张，国产占比约94.5%。从年度获批节奏看，2021年为6张，2022年、2023年均为22张，2024年为28张，2025年达到36张的历史新高，2026年上半年再批13张。2025年10月，国家药监局披露的数据显示，若采用包含内嵌人工智能算法设备的宽口径，已批准超过110款基于深度学习的第三类医疗器械独立软件产品。国产主导的注册结构表明，中国AI医疗器械产业已实现从“跟跑”到“自主供给”的转变。

图表11　2021-2026年NMPA累计批准AI三类独立软件注册证数量

数据来源：NMPA公开数据（ChinaMed Global整理），九思行研整理

竞争格局方面，市场高度分散且多元主体并存。2024年12月，弗若斯特沙利文的数据显示，2023年中国医疗人工智能市场排名第一的讯飞医疗市场份额约为5.9%，紧随其后的第二名企业市场份额为5.5%，尚未形成明显的领先梯队。从主体类型看，当前市场形成四大阵营：一是以迈瑞医疗、联影医疗为代表的医疗器械龙头，以“硬件＋AI算法”组合巩固院内市场；二是以讯飞医疗、数坤科技、深睿医疗、推想医疗为代表的AI原生企业，聚焦算法纵深与多场景取证；三是以京东健康、阿里健康、腾讯、百度、科大讯飞为代表的互联网与科技大厂，依托流量与算力生态切入C端与平台端；四是以卫宁健康、创业慧康、医渡科技为代表的医疗信息化与数据服务商，向智能化平台转型。

区域分布方面，产业集聚呈现“一线城市引领、新一线城市快速跟进”的格局。企查查数据显示，截至2026年1月，全国现存AI医疗相关企业10.8万家；截至2026年7月底进一步增至11.78万家，其中一线城市占比约37.6%，新一线城市占比约23.8%。从注册证持有企业的地域分布看，北京的AI三类证注册人数量与证书数量均居全国首位，上海、杭州、深圳紧随其后，形成以京津冀、长三角、大湾区为核心的三大产业集群。主要区域分布情况见下表。

图表12　中国AI医疗产业区域分布格局

数据来源：企查查、天眼查及公开资料，九思行研整理

3.4　中国AI医疗需求驱动因素

第一，医疗资源供需失衡构成刚性需求基本盘。2026年8月，国家卫生健康委发布的《2025年我国卫生健康事业发展统计公报》显示，2025年每千人口执业（助理）医师3.78人，优质资源仍高度集中于三级医院，全年三级医院诊疗人次达30.4亿。病理等岗位缺口尤为突出，全国注册病理医师仅约2万人，按配置标准测算缺口超过10万人。2025年，县域远程医学影像诊断服务量已超过6800万人次，AI辅助诊断通过能力复制与效率倍增，正成为缓解供需矛盾的现实选项。

第二，医保控费与公立医院高质量发展形成政策性拉动。在医保基金“以收定支”的长期约束下，DRG/DIP支付方式改革倒逼医院主动控制成本，AI辅助诊断通过提升首次诊断准确率、减少重复检查与无效住院，直接改善医院运营指标。2024年11月、2025年12月，国家医疗保障局分别发布《放射检查类价格项目立项指南（试行）》《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，均明确将“人工智能辅助诊断”列为扩展项，纳入价格项目的价格构成，从支付端为AI产品确认了价值锚点。

第三，技术平权效应降低了需求侧的决策门槛。开源大模型使医院能够以较低的初始成本验证AI价值，再逐步扩展至付费场景；“310亿元级”的智算基建投入与各地卫生健康信息化项目，为AI应用提供了算力与数据底座。需求侧从“要不要买AI”转变为“优先在哪些场景部署AI”，决策链条显著缩短。

第四，社会资本与产业资本的回流强化了供给端正循环。2025年投融资回暖使头部企业获得充足的研发与市场投入弹药；2025年，港交所披露及公开报道显示，森亿医疗、微医、问止中医等多家AI医疗相关企业递表，为一级市场提供了清晰的退出预期，进一步吸引新主体进入，推动行业供给的多样性与竞争活力。

第四章　中国AI医疗细分市场发展分析

4.1　AI医学影像发展

AI医学影像是中国AI医疗产业化的起点，也是注册证最密集、进院路径最清晰的细分市场。从市场规模看，头豹研究院发布的《中国未来50年产业发展趋势白皮书》显示，广义口径下（含AI医学影像设备与软件）中国AI医学影像市场规模由2020年的47.8亿元增长至2025年的约171.5亿元，预计2030年达到426亿元、2035年达到507亿元。2025年，弗若斯特沙利文经上市公司公告转引的数据显示，若采用聚焦核心AI影像软件的窄口径，2024年市场规模约24亿元，2030年有望达到401亿元，年均复合增速接近59%。两个口径共同表明：影像AI正处于渗透率快速爬坡的早中段，未来五年是规模放量最陡峭的窗口期。

图表13　2020-2035年中国AI医学影像市场规模及预测

注：2025年为预测数据。

数据来源：头豹研究院、弗若斯特沙利文，九思行研整理

从应用结构看，放射科是绝对的主战场。2025年，JMIR刊载的研究显示，在已获批的AI医疗器械中，放射科应用占比达68.8%，以CT影像为数据来源的产品占62.3%。2025年8月，头豹研究院对2030年细分结构的预测显示，CT类产品约占47%、MRI类约占30%、超声类约占22%。具体产品方向上，2025年4月，头豹研究院统计显示，肺结节CT筛查取证企业最多、竞争最充分，全国已有约19张三类证；冠脉CT-FFR、眼底多病种筛查、骨折检测、放疗靶区勾画等方向则在2024-2026年密集获批，2025年，联影医疗公司公告显示，其AI放疗勾画软件于2025年4月获国内首张放射治疗AI三类证；赛维森宫颈细胞学辅助诊断软件于2025年填补病理AI三类证空白。

图表14　2030年中国AI医学影像细分市场结构预测

数据来源：头豹研究院，九思行研整理

从商业化进展看，头部产品已完成从“可装机”到“可收费”的跨越。2025年，联影智能披露其肺结节AI管理平台已合作超过3000家医疗机构；2025年，鹰瞳科技年报及公告显示，其视网膜影像AI累计完成检测超过700万次，产品获批进入9个国家和地区，2025年海外收入实现翻倍。行业渗透率方面，2026年三级医院AI辅助诊断渗透率已超过65%，二级医院约40%，基层市场正成为下一轮增量。2024年，鹰瞳科技年报显示，影像AI的商业模式也已从早期的“项目制交付”转向“装机+年费+按次”的组合，部分产品按例收费的单次价格降至15-30元区间，以规模化换取经济性。

4.2　医疗大模型与智能诊疗服务发展

医疗大模型是2025年以来行业最确定的结构性增量。从供给端看，动脉智库发布的数据显示，国内累计发布医疗大模型2023年为61个、2024年为94个、2025年末达352个。合规供给同步放量：2026年，国家网信办、上海市卫生健康委公开信息显示，截至2026年4月30日，全国累计868款生成式AI服务完成备案；医疗健康类大模型中，“39AI全科医生”已完成生成式人工智能服务备案，系国内首个通过备案的医疗健康领域大模型；截至2026年初，上海一地已完成登记的医疗大模型达20款。2026年9月，亿欧智库发布的《2025医疗AI大模型报告》显示，2025年中国医疗AI大模型市场规模为11.43亿元，预计2027年将达到28.61亿元，年复合增长率接近60%。

从应用格局看，医疗大模型已形成四类规模化落地形态：一是院内智能体，覆盖病历生成、病案质控、科研检索，2025年5月，动脉网统计显示，截至2025年4月30日，百强医院中98家已完成大模型部署；二是基层辅助诊疗，以讯飞医疗“智医助理”为代表，2026年3月，讯飞医疗2025年度业绩报告显示，截至2025年末“智医助理”已覆盖全国31个省份806个区县、超7.7万家基层医疗机构，累计提供AI辅诊建议超11亿次，成为全球部署规模最大的基层AI诊疗系统之一；三是个人健康助手，2025-2026年，各公司披露的数据显示，讯飞晓医累计下载超2400万次、AI健康咨询超1.4亿次，蚂蚁“安诊儿”服务近500万人次，京东健康AI医生用户量同比增5倍；四是医保与卫生管理智能体，在智能审核、基金监管、公卫监测场景试点推开。主要产品见下表。

图表15　中国医疗大模型与AI健康服务代表性产品

资料来源：各公司公告及公开报道，九思行研整理

医疗大模型的商业化路径正在收敛为“一体机销售＋智能体订阅＋按次调用”的组合。2025年以来，搭载国产算力的医疗大模型一体机成为进院标配形态，单台采购金额多在百万元级；智能体则按科室或场景年费订阅。行业共识正在形成：通用问答类应用难以独立收费，嵌入诊疗工作流、具备明确质控与绩效价值的功能模块才是可持续的付费单元。

4.3　手术机器人与智能辅助治疗发展

手术机器人是AI医疗中单机价值量最高、产业带动效应最强的方向。2026年9月，弗若斯特沙利文的数据显示，中国手术机器人市场规模预计由2026年的224.5亿元增至2030年的708.5亿元，复合年均增长率约33.3%；全球市场同期由328.0亿美元增至631.2亿美元。2025年，弗若斯特沙利文发布的数据显示，2024年中国腔镜手术机器人渗透率仅约0.7%，显著低于美国水平，提升空间巨大；分品类看，腔镜机器人体量最大，骨科机器人增长最快——中国骨科手术机器人市场预计由2024年的约8亿元增至2030年的64亿元，复合增速约41.6%。

图表16　2020-2030年中国手术机器人市场规模及预测

注：2020年数值按当年平均汇率折算。

数据来源：弗若斯特沙利文，九思行研整理

国产替代在2025年取得标志性突破。2025年12月24日，微创机器人发布的自愿性公告显示，其“图迈”腔镜手术机器人全球范围内的商业化装机量已突破100台，成为首个实现百台商业化装机的国产腔镜手术机器人，所有装机均已取得用户签署的装机验收报告；截至公告日，图迈全球累计商业化订单超过160台，2025年订单量跻身全球前二；2026年3月，微创机器人2025年度业绩公告显示，公司2025年收入5.51亿元、同比增长114.2%，其中海外收入占比73%，并取得远程手术机器人全球首张注册证；2026年4月，天智航2025年度业绩说明会披露，天玑骨科手术机器人2025年开展手术数量超过4.9万例、同比增长25.64%，截至2026年一季度末累计开展手术数量超过16万例，2025年营收2.79亿元、同比增长55.9%，国内骨科手术机器人市场份额居首。截至2026年，国产厂商已在腔镜、骨科、经皮穿刺、经自然腔道等主要品类实现获批覆盖，代表性产品见下表。

图表17　国产手术机器人代表性获批产品

数据来源：NMPA及公司公告，九思行研整理

支付端破冰是手术机器人赛道2026年的最大利好。2026年1月20日，国家医保局正式印发《手术与治疗辅助操作类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，将机器人辅助手术按“导航、参与执行、精准执行”分档收费，并单列远程手术价格项目；2026年，国家医疗保障局、湖南省医疗保障局公开信息显示，湖南率先落地，精准执行最高加收300%、单例封顶2.6万元，远程手术加收500%、封顶3.7万元。此前机器人手术开机费普遍在1万-4万元且主要由患者自费，医保立项将显著降低患者负担、释放手术量弹性，行业渗透率有望进入非线性增长阶段。

4.4　AI制药发展

AI制药是AI医疗全球竞争属性最强的细分赛道。2026年3月，MedMarket Insights的数据显示，全球AI制药市场规模2025年约24.9亿美元，预计2031年达85.02亿美元，2022-2031年复合年均增长率约27.2%。需说明的是，另有更乐观的预测认为2030年全球AI制药市场规模就会突破百亿美元。中国市场方面，2026年，智药局统计显示，国内AI制药企业约108家，94%集中在北京、长三角与大湾区；2025年中国AI制药市场规模约19.83亿元，预计2031年达121亿元。

图表18　2025-2035年全球AI制药市场规模及预测

数据来源：MedMarket Insights，九思行研整理

中国企业的全球竞争力正在从工具输出升级为管线输出。2025年，英矽智能招股书及公告显示，其特发性肺纤维化候选药Rentosertib由生成式AI完成靶点发现与分子设计，已完成IIa期临床，是全球推进最快的AI发现药物之一；公司2024年收入8580万美元、毛利率90.4%，并于2025年12月登陆港交所，成为“第8A章”特专科技规则下AI生物医药第一股。2025年，晶泰控股公告显示，其以“AI算法＋机器人湿实验室”模式切入，2024年收入2.66亿元、同比增长52.8%，2025年8月与美国上市公司DoveTree签署总额约59.9亿美元的合作协议、首付款5100万美元，创下AI制药领域合作金额纪录。截至2026年，全球已有超过百条由AI深度参与的药物管线进入临床阶段，中国企业在其中贡献的管线数量与对外授权金额均位居前列。

对国内医药工业而言，AI制药的价值不仅在于诞生独立企业，更在于全行业的研发效率重构——AI将临床前候选化合物发现周期从平均4-6年压缩至1-3年，临床成功率亦呈现改善迹象。随着“人工智能＋医药研发”被列入国务院“人工智能＋”行动重点方向，药企的AI预算正从项目制探索转为常态化投入，AI制药工具链企业将持续受益。

4.5　AI健康管理与服务发展

AI健康管理面向体检、慢病、养老与体重管理场景，市场空间大、参与主体分散。中国AI健康管理市场规模2025年约856亿元，预计2030年达1991亿元，复合年均增速约16.4%。需求基础雄厚：我国60岁以上糖尿病患者超过3000万人，根据《中国居民营养与慢性病状况报告（2020年）》，慢性病导致的死亡人数占全国总死亡人数的88.5%。

该赛道的三个结构性机会值得关注。其一，可穿戴设备的健康数据底座作用凸显。2026年3月，IDC发布的《中国可穿戴设备市场季度跟踪报告》显示，2025年中国腕戴可穿戴设备出货量7390万台、同比增长20.8%，其中智能手表出货量5061万台，血压、血糖、睡眠监测能力的持续升级为AI健康管理提供了连续数据流。其二，体检场景的AI渗透率先成熟，美年健康、爱康国宾等体检机构大规模部署眼底影像AI、心电AI与报告智能解读，2025年12月，爱康集团与鹰瞳Airdoc联合发布的《六百万体检人群健康蓝皮书》显示，2018年7月至2025年6月间累计视网膜筛查6481674人次，整体眼底异常检出率为77.5%。其三，保险与养老支付方的进入，慢病管理＋保险精算、智慧养老照护等组合模式开始跑通，为健康管理服务提供了医疗之外的支付来源。整体看，AI健康管理单点客单价低、依赖规模化运营，流量入口与数据闭环能力将决定最终格局。

第五章　中国AI医疗产业链与重点企业分析

5.1　AI医疗产业链全景与价值分布

AI医疗产业链上游为算力、数据与算法三类基础要素。算力层包括AI芯片（GPU、NPU、专用推理芯片）、服务器与智算中心、云计算资源，是模型训练与推理的物理底座；数据层包括医疗数据治理、标注服务与数据要素流通平台，高质量标注数据是大模型与影像算法的“燃料”；算法层包括深度学习框架、开源大模型底座与医疗知识图谱。中游为产品与解决方案层，按形态分为AI医疗器械（影像辅助诊断软件、手术机器人等）、医疗软件与平台（CDSS、病案质控、大模型平台）与研发服务（AI制药工具与管线）。下游为应用与客户层，覆盖医院与基层医疗机构、区域卫生与医保平台、医药企业与CRO、以及个人用户。产业链全景结构见下表。

图表19　中国AI医疗产业链全景结构

资料来源：九思行研整理

从价值分布看，产业链不同环节的盈利能力呈现明显梯度。算法授权与纯软件形态毛利率最高，2025年，英矽智能年报显示，其毛利率为81.52%；设备龙头毛利率居中，2025年，迈瑞医疗、开立医疗、联影医疗年报显示，毛利率分别为60.32%、61.99%、47.01%；数据集成与系统服务类企业毛利率相对较低，2025/2026财年，卫宁健康、医渡科技年报显示，毛利率分别为32.83%、33.45%。手术机器人呈现“早期低毛利、放量后高毛利”的爬坡特征，2025年，天智航、微创机器人年报显示，毛利率分别为69.22%、48.38%，微创机器人毛利率较上年提升约14个百分点，产能爬坡效应初步显现。这一梯度提示：向软件订阅与服务化转型、以硬件入口带动高毛利耗材与算法收入，是产业链中游企业共同的价值提升路径。

5.2　AI医疗产业链上游：算力、数据与算法

算力供给的国产化与医疗场景适配同步推进。2025年2月，IDC与浪潮信息联合发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》显示，2024年中国人工智能算力市场规模达到190亿美元、同比增长86.9%，国产AI芯片在政策与市场双重驱动下份额快速提升，IDC数据显示，2024年下半年国产化率约34%，较上半年20%的水平明显提高。华为昇腾、寒武纪、海光信息等国产芯片已在多地医疗智算中心与医院端一体机中规模应用，2024年，讯飞医疗年报显示，讯飞医疗“星火医疗大模型X1”即基于全国产算力平台训练。对医疗这一数据安全敏感行业而言，全国产算力栈“芯片－框架－模型－应用”的打通，显著降低了私有化部署的合规门槛，也为地方政府以智算中心招商医疗AI企业提供了抓手。

医疗数据要素化进入实质交易阶段。2025年11月，上海数据交易所等机构发布的信息显示，2025年11月25-26日，2025全球数商大会宣布，全国首款医企医疗数据产品《炎症与牙髓炎的关联与研究大数据分析报告》已在上海数据交易所挂牌并完成实际交易，该产品于2025年10月30日完成合规审核与挂牌流程；2025年10月，深圳数据交易所公开信息显示，2025年10月15日，深圳完成全国首宗医院医疗数据场内交易。2025年，金域医学公司公告显示，金域医学在广州数据交易所上线5款医检数据产品并完成首笔医检数据交易，其积累的23.6PB医学检验数据已完成首批数据资产入表，入表金额达722万元。数据交易所医疗数据产品的破冰，意味着医院与检测机构的存量数据开始从“沉睡资产”转变为可计量、可交易的要素，为AI医疗企业提供了合规的数据获取新通道，也催生了“数据治理－产品化－入表－交易”的新兴服务业态。

算法层的开源生态大幅压缩了基础能力获取成本。DeepSeek等国产开源模型使医疗企业可以跳过底座训练、直接进行场景微调，研发资源向数据工程与场景理解倾斜。与此同时，医学知识图谱、专病数据集等结构化知识资产的价值凸显，成为区分大模型医疗应用效果的关键壁垒。整体看，上游要素的“国产化＋开源化＋要素化”三大趋势，正在系统性降低AI医疗中游的进入门槛与运营成本。

5.3　AI医疗产业链中游：产品与解决方案

中游企业的产品路线在2025年出现明显分化。医疗器械系企业走“设备+AI”的软硬一体路线，2024年，各公司年报显示，联影医疗将AI算法嵌入CT、MR等高端影像设备并单独取证（其uAI放疗靶区勾画软件2025年4月获国内首张放射治疗AI三类证），迈瑞医疗构建“瑞智联、瑞影云、迈瑞智检”三大Solution生态并推出启元重症大模型。软件系企业走“多证矩阵＋平台订阅”路线，2025年，数坤科技公开披露的信息显示，数坤科技累计取得18-19张三类证、服务全球近5000家医疗机构，单家头部医院可采购其心、脑、肺等多条产品线形成订阅式收入。大模型系企业走“底座＋智能体＋终端”路线，2026年3月，讯飞医疗2025年度业绩报告显示，截至2025年末“智医助理”已覆盖全国31个省份806个区县、超7.7万家基层医疗机构，累计提供AI辅诊建议超11亿次。

值得关注的新变量是大模型一体机与院内智能体的兴起。2025年以来，讯飞医疗、卫宁健康、东软医疗等厂商相继推出搭载医疗大模型的软硬一体机，以“开箱即用”方式解决医院数据不出院的合规要求；院内智能体则在病历书写、病案首页质控、科研病历抽取等管理场景率先放量。2026年9月，亿欧智库发布的《2025医疗AI大模型报告》显示，2024-2030年医疗AI大模型市场规模将从5.79亿元增长至86.83亿元，增速呈逐年放缓态势，医院端是优先商业化场景。中游市场的竞争焦点正从单点算法性能转向“取证数量×进院数量×场景黏性”的体系化能力。

5.4　AI医疗产业链下游：应用场景与客户结构

下游客户结构与支付逻辑清晰分化。医院端（B端）是当前规模最大的支付主体，采购决策受电子病历评级、智慧医院评审与DRG成本管控驱动，付费形式包括软件许可、年度订阅与按次计费；2025年，众成数科统计显示，医用AI辅助诊断软件招投标市场规模2023年为5.71亿元，预计2028年达33.58亿元，2024-2028年复合增速约46%。政府端（G端）以区域卫生健康信息化、基层AI辅助诊断统一采购与医保智能审核为主，单项目金额大、复制性强，是基层市场的主导模式。产业端（药企与CRO）为AI制药与真实世界数据服务付费，客单价高但决策周期长。个人端（C端）以AI健康助手、体检报告解读与可穿戴监测为主，2025-2026年，各公司披露的数据显示，讯飞晓医累计下载量已超过2400万次，蚂蚁“安诊儿”累计服务近500万人次，C端流量的医疗变现仍处于早期。

医保支付端的制度进展为下游放量注入确定性。2024年11月放射检查类立项指南确立“AI辅助诊断＝扩展项、与主项目同价”；2025年12月19日，国家医保局发布的《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》显示，明确将“人工智能辅助诊断”列为病理诊断的扩展项，将其纳入病理诊断价格项目的价格构成，为人工智能辅助诊断技术应用理顺收费路径；2026年1月20日，国家医保局正式印发的《手术与治疗辅助操作类医疗服务价格项目立项指南（试行）》显示，对机器人辅助手术按“导航、参与执行、精准执行”分档收费，并单列远程手术价格项目。收费立项的逐类突破，意味着AI产品从“医院自费的成本项”逐步转为“有价格锚点的医疗服务要素”，将系统性改善中游企业的回款模式。

5.5　AI医疗重点企业布局与产业能力分析

从2025年经营数据看，中国AI医疗产业已形成梯度清晰的头部阵营。

医疗器械龙头具备最强的产业纵深。2026年3月，迈瑞医疗发布的2025年年报显示，其2025年营业收入332.82亿元，归母净利润81.36亿元，研发投入39.29亿元（占营收11.80%），国际业务收入176.50亿元、同比增长7.40%，占比提升至53%，新兴业务收入53.78亿元、同比增长38.85%，首次纳入主营产线。2026年4月，联影医疗发布的2025年年报显示，其2025年营业收入138.00亿元、同比增长33.98%，归母净利润18.69亿元、同比增长48.14%，研发投入26.21亿元（占营收18.99%），境外收入34.31亿元、同比增长51.39%。

AI原生企业以高强度研发投入换取场景渗透。2026年3月，讯飞医疗发布的2025年度业绩公告显示，其2025年营业收入9.15亿元、同比增长24.7%，研发总投入3.16亿元（占营收34.6%），核心技术研发投入同比增长64.2%；“智医助理”覆盖806个区县、超7.7万家基层医疗机构，累计辅诊超11亿次。2026年3月，微创机器人发布的2025年度业绩公告显示，其2025年收入5.51亿元、同比增长114.2%，海外收入突破4亿元、同比增长287%、占比73%，全年新签海外订单逾百台。2026年4月，天智航发布的2025年年报及业绩说明会披露，其2025年营收2.79亿元、同比增长55.9%，天玑骨科手术机器人全年手术量超4.9万例、同比增长25.64%，截至2026年一季度末累计手术量超16万例。

AI制药企业的全球竞争力从工具输出升级为管线输出。2026年3月，晶泰控股发布的2025年度业绩公告显示，其2025年营收8.03亿元、同比激增201.2%，首次实现全年盈利，归母净利润1.24亿元，主要得益于与DoveTree总额近60亿美元的管线合作首付款确认。2026年3月，英矽智能发布的2025年度业绩公告显示，其2025年收入5624万美元，软件客户覆盖全球前20大药企中的13家，2025年12月30日登陆港交所，成为年内募资金额最高的港股生物医药IPO。

图表20　2025年产业链重点上市公司营业收入对比

数据来源：各公司年报，九思行研整理

图表21　2025年重点企业研发费用率对比

数据来源：各公司年报，九思行研整理

图表22　2026年产业链重点企业AI医疗布局一览

资料来源：各公司年报、招股书及公告，九思行研整理

综合来看，头部企业的共性策略清晰：以优势场景取证建立准入壁垒，以平台化产品提高单院产值，以“设备/流量入口+订阅服务”改善收入结构，并借力国产算力与开源模型降低交付成本。2025年的经营数据进一步验证了这一路径的可持续性——器械龙头借AI巩固高端市场，AI原生企业以高研发投入换取场景纵深，AI制药企业则以全球合作验证平台价值。在医保AI立项规则逐类落地、数据要素市场化机制加速形成的背景下，这一分化格局将在“十五五”期间进一步固化。

第六章　中国AI医疗行业发展趋势与前景展望

6.1　AI医疗行业发展机遇

机遇一：政策量化目标锁定五年确定性。五部门《实施意见》给出的时间表——2027年形成专病垂直大模型矩阵与中试基地体系、2030年基层智能辅助基本全覆盖、二级以上医院普遍开展影像智能辅助诊断——实质上以行政目标的形式锁定了未来五年医院与基层市场的采购节奏。2026年6月，IIM信息发布的《全球及中国医疗影像AI辅助行业市场调查报告》显示，三级医院中AI影像辅助系统的部署率已突破45%，二级医院渗透率也达到22%，2025年医学影像AI渗透率超40%。政策目标与现状之间的差距即为市场空间。叠加“十五五”规划将“人工智能+医疗卫生”纳入国民经济卫生规划，行业景气度的政策基础在2026-2030年间高度确定。

机遇二：收费立项与医保规则打通商业闭环。放射、病理、手术三大类立项指南相继将AI纳入价格体系，2026年机器人辅助手术分档收费率先在湖南落地。收费制度的意义在于将AI产品从“医院信息科预算科目”升格为“有医疗服务价格锚点的生产要素”，回款模式由财政与预算依赖转向业务收入分成，这将实质性改善企业现金流并激励医院采购。未来五年，随着立项指南覆盖更多诊疗类别，AI收费的场景地图将持续扩展。

机遇三：数据要素与国产算力构成供给新基建。医疗数据场内交易破冰、数据资产入表案例落地，使医院与检测机构的数据资产价值显性化；全国产算力栈成熟使私有化部署的安全与成本约束同步放松。“数据要素×智算底座×开源模型”的组合，将催生新一代医疗智能基础设施投资，为地方国资平台、园区运营商与算力企业创造招商与运营机会。

机遇四：出海打开第二增长曲线。国产AI医疗的国际竞争力已获验证：2025年11月，联影智能披露，其累计31款AI应用取得欧盟CE认证，为全球CE认证数量最多的医疗AI企业，AI产品已在全国4000多家医院落地；2026年3月，微创机器人发布的2025年度业绩公告显示，其2025年海外收入占比达73%；2025年9月，推想医疗发布的信息显示，其外科手术规划产品获美国FDA认证，成为全球首个在中美欧英四大关键市场均获批上市的外科手术规划AI产品；2025年，鹰瞳科技公告显示，其Airdoc-AIFUNDUS(1.0)已在印度尼西亚、越南、南非、阿联酋、马来西亚等5国获批，AI-FUNDUSCAMERA-P已在印度尼西亚、南非、阿联酋、泰国等4国获批，合计9个国家。在东南亚、中东、拉美等医疗资源紧缺且数字基础设施跳跃式建设的市场，中国“高性价比AI+医疗解决方案”具备清晰的出口逻辑。

6.2　AI医疗市场前景预测

综合政策目标、付费能力与技术供给三方面因素，本报告对中国AI医疗市场前景的基本判断如下。

总量层面，本报告以甲子光年广义AI医疗口径为基准。甲子光年数据显示，中国AI医疗行业规模2023年为973亿元，2025年达1157亿元，预计2028年攀升至1598亿元，2022-2028年复合增长率保持在10.5%。该口径涵盖AI医学影像、AI制药、AI医疗应用软件、AI健康管理等全链条，属于广义统计口径。基于这一基准，若2028-2030年延续10.5%的复合增速，2030年市场规模约1950亿元；若考虑大模型与智能体应用加速渗透，增速提升至15%左右，2030年约2110亿元。到2035年，按10.5%-15%的复合增速外推，广义AI医疗市场规模约3200亿-4300亿元。从全球格局看，Grand View Research数据显示，2025年全球AI医疗市场规模约367亿美元，2026年预计507亿美元，2033年将达5056亿美元，2026-2033年复合年均增长率约38.9%。中国凭借医疗资源供需矛盾与数字化政策驱动，将成为全球AI医疗扩张的主要增量市场，并在2030年前后成长为全球最大的单一AI医疗市场之一。

结构层面，增长动能将由“影像取证驱动”切换为“大模型与智能体驱动”。2026年9月，亿欧智库发布的《2025医疗AI大模型报告》显示，2025年中国医疗AI大模型市场规模为11.43亿元，预计2027年将达到28.61亿元，年复合增长率接近60%，增速呈逐年放缓态势，医院端是优先商业化场景；沙利文预计AI影像软件市场2024-2030年复合增速约59%；手术机器人与AI制药分别保持30%以上的复合增长（2024-2026年）。主要细分赛道增速对比见下表。到2030年，预计形成“影像与辅助诊断提供现金流、大模型与智能体提供成长弹性、手术机器人与AI制药提供估值空间”的三层业务结构。

图表23　中国AI医疗主要细分赛道预测期复合增速对比

数据来源：亿欧，沙利文，MedMarket，九思行研整理

2035年展望：2030-2035年，行业将进入“智能体普及化”阶段。参照五部门实施意见提出的2030年目标与全球技术演进节奏，本报告预计：到2035年，AI辅助诊断将成为二级以上医院的标准配置，基层医疗机构的智能辅助实现常态化运行；医疗智能体将深度嵌入诊疗流程，承担病历、影像、病理之外的部分沟通与随访职能；AI深度参与的新药有望批量上市，机器人辅助手术在三级医院进入常规术式目录；叠加健康管理与养老照护场景的全面智能化，广义医疗智能市场有望向数万亿元量级演进。届时中国AI医疗产业将在规模、证据与标准三个维度同时具备全球话语权，并成为“健康中国2030”目标达成的重要支撑。

6.3　AI医疗重点赛道增长前景与商业模式演进

从投资与产业布局视角，未来五年各赛道的确定性与弹性排序如下。第一梯队（高确定性）为AI医学影像与基层辅助诊断：注册证与收费规则齐备，渗透率提升路径清晰，基层统一采购提供增量；第二梯队（高弹性）为医疗大模型与智能体、手术机器人：前者增速最高但商业模式尚在收敛，后者医保立项后进入放量拐点；第三梯队（高远期价值）为AI制药与AI健康管理：前者具备全球竞争与管线期权价值，后者受益于老龄化但支付方仍在培育。主要商业模式与收费机制见下表。

图表24　AI医疗主要商业模式与收费机制

资料来源：九思行研

商业模式演进呈现三个方向。其一，从项目制走向订阅制，多证矩阵企业通过“单院多产品线打包订阅”提高客户生命周期价值；其二，从单点收费走向生态分成，2025年12月19日，国家医保局发布的《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》显示，明确将“人工智能辅助诊断”列为病理诊断的扩展项，将人工智能辅助诊断纳入病理诊断价格项目的价格构成；立项指南指导各地在定价时关注人工智能辅助诊断的相关资源投入成本，在价格水平上进行整体调节和引导；医疗机构可自行决定是否选用人工智能辅助诊断技术、自行决定选用哪家企业产品，具体收益分配由医疗机构与企业自行协商确定；其三，从院内市场走向“院内+基层+出海”三线并进，基层G端采购与海外市场为标准化产品提供了规模复制通道。

6.4　对AI医疗企业的发展建议

第一，以取证与证据构筑准入壁垒。三类注册证仍是院内采购的硬通货，企业应依据自身临床资源优先在2-3个核心病种做深取证，并同步积累卫生经济学证据（降低重复检查率、缩短住院天数等），以对应医保支付改革下的价值证明要求。

第二，以场景黏性对冲同质化竞争。影像筛查类产品的同质化价格战已在2018-2023年充分演绎，新进入者应避开红海品类，转向放疗勾画、病理、超声实时引导等高专业壁垒场景，或以多模态大模型能力构建“单一厂商多场景”的平台黏性。

第三，现金流管理优先于规模扩张。2025年，Menlo Ventures报告显示，医疗机构通过付费商业许可部署AI工具的比例仅为22%，相当部分医院尚未形成为AI软件单独付费的稳定机制。企业应审慎管理应收账款与交付成本，优先选择收费立项明确、预算来源清晰的场景（如医保联动、基层统一采购）放量。

第四，主动布局出海与国产算力生态。加入国产算力适配体系可降低交付成本并满足政务与医疗的合规要求；针对东南亚、中东市场的本地化注册与商业合作，应在2026-2028年窗口期提前卡位。

6.5　对政府的政策与招引AI医疗企业的建议

第一，以“场景开放＋中试基地”承接国家政策红利。建议地方卫健部门参照五部门实施意见，分批开放区域医疗机构的AI应用场景清单并配套数据治理资金；依托国家人工智能应用中试基地布局，争取专病大模型的中试验证与真实世界研究职能，形成“临床资源换产业落地”的招商模式。

第二，以算力与数据要素平台降低企业落地成本。将卫生健康智算中心纳入新基建投资计划，向医疗AI初创企业提供算力券；依托省级数据交易所建设医疗数据专区，建立匿名化、确权、定价的操作规范，使本地临床数据成为可交易的招商资源。

第三，以支付端改革先行先试放大本地市场。在国家级立项指南框架下，鼓励本地医院参与AI辅助诊断收费试点的证据积累；对基层统一采购项目实行“效果对价”机制，按辅助诊断采纳率与质控改善付费，避免“重采购、轻使用”。

第四，以园区载体推动产业集群化。围绕京津冀、长三角、大湾区已有集群，二线城市宜差异化定位——或聚焦影像与器械制造的产业链配套，或聚焦医疗大模型的数据治理与标注服务，避免同质化的“AI医疗产业园”建设；同时将复合型人才（医学＋AI）纳入本地人才政策，对嘴对嘴解决企业招聘缺口。

6.6　AI医疗行业发展风险提示

第一，商业化不及预期风险。2025年，Menlo Ventures报告显示，医疗机构通过付费商业许可部署AI工具的比例仅为22%，相当部分医院尚未建立为AI软件单独付费的稳定机制，若收费立项推广与医院预算改善慢于预期，企业收入确认与现金流将持续承压。第二，同质化竞争风险。影像筛查等成熟品类持证企业密集，招投标价格竞争激烈，缺乏临床证据与场景黏性的企业面临出清。第三，数据安全与合规风险。医疗数据涉及个人敏感信息，《个人信息保护法》《数据安全法》与生成式AI备案制度对数据的采集、训练与跨境流动形成严格约束，合规成本将成为行业性门槛。我国法律尚未明确AI独立主体责任，AI辅助诊疗的责任划分框架仍在探索中。主要风险因素及应对要点见下表。

图表25　中国AI医疗行业发展风险与应对要点

资料来源：九思行研

第四，技术迭代与责任界定风险需要长期跟踪。通用大模型能力的快速跃迁可能压缩专用小模型的生存空间，企业需将研发重心放在数据工程与临床工作流整合等“模型之外”的壁垒上；同时，AI辅助诊疗的责任划分框架仍在探索中，医院与企业应通过质控留痕、人机分工协议与责任保险等方式前置管理风险。总体而言，上述风险属于成长性行业的阶段性摩擦，不改变行业向上发展的长期趋势；在政策、需求与技术的三重共振下，中国AI医疗产业有望在“十五五”期间完成从新兴赛道到卫生健康体系基础设施的历史性转变。