Sam Altman，OpenAI的杰出创始人之一，曾深刻预言：“我们正身处一场前所未有的AI变革之中。”自今年2月Sora惊艳问世以来，大模型技术的发布浪潮席卷而来，热点纷呈，从长文本处理到知识库构建，从MOE优化到多模态融合，再到端到端解决方案，无一不彰显着技术的飞速进步（点击文末“阅读原文”获取专题报告合集PDF版本）。

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紧接着，全国两会的政府工作报告在3月明确提出了“人工智能+”战略蓝图，强调大模型技术与产业界的深度融合，推动其在各领域的实际应用与拓展，大模型已成为产业升级不可或缺的关键力量。一场关于大模型的“巅峰对决”，正悄然拉开序幕。

在众多行业中，医疗被视为大模型应用的沃土。近十年来，医疗数据以惊人的速度增长，为大模型提供了丰富的“营养”。同时，面对全球老龄化加剧及医护人员短缺的严峻挑战，医疗大模型的落地应用显得尤为迫切。然而，医疗行业的复杂性与高门槛，也让不少试图涉足的企业望而却步，真正实现全面落地，其难度堪比攀登珠穆朗玛峰。尽管如此，仍不乏勇者前行，但进展参差不齐。

新药研发成为一级市场的主要投资标的，影像相继lPO。

新药研发与AI影像作为医疗AI领域的两大热门赛道，其投资动向备受关注。过去一年中，尽管整体融资事件数量略有下降，但新药AI研发领域依然保持领先地位，而AI影像则因多家企业冲刺IPO，导致一级市场融资数量显著减少。值得注意的是，头部AI医疗企业如科亚医疗、推想医疗等，凭借其强劲实力，持续获得资本市场的青睐，融资轮次与金额均达到新的高度。

与此同时，AI机器人赛道也面临挑战，融资数量有所下滑。这既与赛道本身的特性有关——高投入、高技术门槛，也反映了市场对于传统康复机器人与手术机器人商业化前景的审慎态度。相比之下，数字疗法领域则展现出新的活力，成为信息化发展的新增长点，多家企业获得融资，尤其是慢病管理与心理健康管理领域的企业，展现出广阔的发展前景。

医疗影像成为AI技术融入医疗实践的重要桥梁

人类大脑以其卓越的多任务处理能力，至今仍凌驾于现有人工智能系统之上。作为AI领域的终极追求，AGI（通用人工智能）旨在全面模拟并超越人类智力，但其征途上最大的障碍在于认知模型的极端复杂性。尽管目标远大，AGI的实现仍面临重重挑战，遥不可及。

为此，业界共识是：通过大规模真实场景应用，验证大模型的实际价值，逐步逼近AGI的愿景。这一路径强调需找到高频次、刚性需求的应用场景，实现规模化部署，并在实战中不断优化模型，形成正向循环。

在医疗领域，医疗影像成为AI技术融入医疗实践的重要桥梁。作为医疗数据的主体，医疗影像直观展示了人体内部状况，是影像诊断、手术规划等核心环节的基础。然而，构建医疗影像大模型的难度亦不容忽视，需精准识别由海量像素构成的复杂人体结构及其病理特征。

未来，生成式人工智能将极大推动AI医学影像企业的快速发展，而综合性AI模型与医学影像的结合将释放巨大潜力。为加速商业化进程，AI医学影像企业正积极探索生态化路径。

面对老龄化加剧、医疗资源不均及专业人才短缺等挑战，医学影像医生工作压力巨大。慢性病患病率的上升和患者向三级医院的集中，使得影像科医生面临巨大的阅片负担。与此同时，医学影像数据的快速增长与医生数量的相对不足，进一步加剧了这一矛盾。

AI技术在医学影像领域的应用，不仅拓宽了诊断的广度，也深化了其在临床中的应用。特别是在血管识别、放射治疗规划及骨折检测等方面，AI已展现出显著优势。近年来，多个AI+医学影像产品获得认证，标志着AI技术在医疗影像领域的应用正逐步向治疗领域延伸。

因此，医疗影像大模型成为医疗AI领域发展的关键突破点，其成功应用将极大推动医疗AI技术的普及与深化。展望未来，随着影像大模型的深入应用，医学影像AI的开发将更加高效、灵活，快速响应临床需求，推动新产品加速落地。这不仅将促进医疗AI技术的广泛应用，更将激发行业创新活力，引领医疗领域迈向新的增长阶段。

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