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鷹瞳科技虧損連連,“AI醫療第一股”何解“商業化”難題? 世界快看點
2023-02-19 22:32:43 來源:互聯網江湖 編輯:

文:互聯網江湖 作者:志剛

ChatGPT火了,帶火了一眾AI概念股,但卻帶不火港股“AI醫療第一股”鷹瞳科技。

2月17日,受AI概念股整體市場波動影響,鷹瞳科技股價來到18.34元,最高漲到了11%,到了17日收盤,股價又跌到16.98%,跌去3.5%。值得注意的是,鷹瞳科技的換手率極低,僅有0.47%,這說明流動性很差。


(資料圖片)

如果把時間線拉長,不難發現近一年“AI醫療第一股”一直在股價低點徘徊。

31.45元算是過去一年中的股價高點,短短一個月后,鷹瞳科技股價就跌至15.21元,股價幾近“腰斬”。隨后的一年中,其股價再沒能回到20元以上。

雖說過去一年AI估值受挫,但醫療板塊卻一直堅挺,而鷹瞳科技是國內第一家醫療AI上市公司,按道理表現應該不會太差,但從市場表現上來看,目前未能有效起色。

“AI醫療第一股”不香嗎?ChatGPT都帶不動的選手,成色以及質量究竟如何?值得深究。

AI醫療“上市容易盈利難”

2021年11月,鷹瞳科技在香港上市,當時,鷹瞳科技的發行價為75.1港元,募集資金15.66億港元,市值超過70億港元。天眼查APP顯示,上市前,公司融資到了D輪。

“上市無非就是另外一輪融資。”鷹瞳科技創始人兼CEO張大磊曾經對外界表示。對創始人來說上市是“另一輪融資”,而對二級市場的投資者來說,這輪“融資”卻很像是一場“風投”。

彼時意氣風發的張大磊也許沒能想到的是,上市可能是目前鷹瞳科技僅有的“高光”。

僅上市一年之后,鷹瞳股價縮水80.77%,市值低點僅有14.96億元。市值暴跌背后,人們對港股“AI醫療第一股”也有了更多的認識。

首先是虧損的問題。

招股書和財報數據顯示,2019年公司營收3041.50萬元,2020年營收來到4767.20萬元,一年之后,公司營收增加了1000萬,2021年公司營收有了飛躍,來到1.15億元。

問題在于,營收增長并沒帶來利潤,帶來的是不斷擴大的虧損。同期利潤分別為2019年-4730.40萬元,2020年-5015.40萬元,以及2021年-1.43億元。

也就是說,虧損增幅在拉大,累計的虧損超連續過營收1倍以上。對此,資本市場的反饋也很直接,反在每股收益上,2020年是-1.36元,2021年是-1.43元。

那么虧損的問題在哪?

財報顯示,主要是在三費上:銷售費用過高,研發開支過高,行政開支過高。

2021年財報顯示,公司營業總額1億,銷售及分銷開支用7258萬,行政開支8648

萬,研發費用6426萬。換句話來說,光是三費總額就遠超了營收。

值得注意的是,折舊及攤銷的費用也很高,光2021年就有1549萬。

研發開支不說,畢竟是高科技企業,長期來看,研發高投入換來的是高技術壁壘,這筆錢起碼花得不虧。但銷售費用就要花7千萬,這確實有點讓人摸不著頭腦。

雖說是ToB行業,而且處在市場推廣的早期階段,但每1塊錢的銷售支出只能帶來1塊6的營收,這個費率是不是有點太高了?這一點可能是需要好好研究的問題。另外,費用支出這么多,資金使用的效率究竟如何?這需要打一個大問號。

其次,是商業化的問題。

銷售費用支出這么高,也可以看出前期商業化的成本有多高。

從行業角度來看的話,AI醫療行業是高科技行業,毛利率很高也需要重投入,鷹瞳科技的毛利率能達到60%,從毛利率來看,妥妥的高科技企業。

但從細分賽道來看,商業化落地可能比AI自動駕駛還要難。為什么這么說?其實還是因為行業落地的成本問題。

鷹瞳科技所在的賽道是眼科眼底病AI識別,是AI醫療賽道中的細分賽道,而從市場規模來看,據不完全統計,2020年AI醫療市場規模僅達到3億元,沙利文預計,到2030年可能會達到千億。

問題在于,眼科眼底病AI識別這個細分領域是非常狹窄和特定的賽道,未來的商業化的空間大,但當下的商業化成本還是太高了。

另外就是市場接受度的問題。

根據鷹瞳科技首席醫學官陳羽中的說法,視網膜在胚胎發育時和大腦同源,是中樞神經系統在外周的一個前哨站,能夠呈現豐富的健康信息。而目前已知和視網膜相關的病變有上千種,常見的也有200余種,鷹瞳Airdoc目前研發覆蓋了55種。

但對于大多數人來說,通過視網膜成像觀測+AI算法診斷,結果的可信度依然是個問題。畢竟醫療診斷不僅需要技術上成熟,客觀上也需要人們能夠接受,這也難怪有網友提出疑問:“這個和算命有什么區別?”。

當然,讓患者信任算法的判斷力可不是一件容易的事兒,當下AI醫療最終做出診斷結果的,其實還是主治醫師。那么問題就來了,如果AI診斷只能作為輔助,那么對于醫療機構來說,為什么要花更多的成本?

互聯網江湖認為,這或許就是行業中銷售費用高居不下的原因所在:市場接受度沒那么高,需要更高的游說成本和市場教育成本。而這也大大壓縮了現階段這項技術的商業化價值。

另外,AI商業化,空間越大的賽道企業估值越高,越是受市場青睞。

特斯拉為什么估值高,因為汽車市場夠大,AI落地空間大,ChatGPT為啥能火?因為搜索市場也很大,這些都是被市場證實的商業化空間。

事實上,AI影像判斷技術確實有應用場景,但目前來看落地基層存在很大挑戰,所以,就細分賽道來看,眼科眼底病AI識別究竟有多大的商業化價值尚未定論。再加上落地的難題又真實存在,二級市場市場表現如此,也似乎都不難理解了。

AI商業化走過長坡厚雪:困在當下勝在未來?

人們對于科技企業在二級市場的估值,常常會陷入一個誤區,就是高估3到5年內科技企業的價值,而低估10年尺度下科技公司的長期價值。

醫療AI的商業化要走過長坡厚雪,才能看地見真正的曙光。

互聯網江湖認為,商業化上有機會的賽道,都是不平衡的賽道。比如抖音為什么能撬動本地生活市場?因為本地生活的二元競爭結構市場其實是不平衡的市場。

因為二元競爭的市場多是以“內卷”為主,很難真正通過創新去滿足新用戶,新需求。

比如,雖然美團、餓了么一直在用紅包搶奪用戶和市場,但以興趣為導向的本地生活消費這塊一直做的不夠好,這部分用戶沒有很好的被滿足,所以抖音以興趣點切入,能夠迅速成長起來。

而醫療賽道始終是一個不平衡的市場。也是一個二元結構的市場:公立醫院有大量的優質醫療資源,但大多數人很難享受到優質的醫療資源。本質上這是人民日益增長的醫療需要與醫療資源不均衡,不充分之間的矛盾。

醫療AI商業化的基本面是什么?其實就是這種供需之間的不平衡。

過去的互聯網模式試圖去建立一種新的模式,有成果,但仍需要繼續努力。如今醫療AI技術帶來了一種新的嘗試。

互聯網江湖認為,新技術的應用與商業化需要以十年為尺度。以十年的長度來看,AI醫療的商業化依舊會有不錯的機會。

一方面,醫療資源短缺依舊在很長一段時間內是常態,因為好的醫生培養周期特別長,增加醫學院數量,培養醫療高端人才是必行之路,但周期太長。

因此,醫療AI技術的價值會長期存在,并不斷被發掘出來。

另一方面,這需要一個過程。

事實上,醫療AI公司依賴軟件是比較難以商業化的,因為需要C端患者認可、B端醫院、醫療機構的采購者一同決策。畢竟只有患者愿意付費了,醫療機構才愿意引進。

“相比一些可見的醫療設備,軟件提升患者就醫體驗的效果并不明顯,醫院也沒有太強的升級動力。”某三甲醫院的副院長表示:“實物的醫療設備引進醫院,患者感知更明顯,對就醫院硬件條件的提升也比較大。”

結合行業來看,鷹瞳科技短期內面臨的商業化問題更多的可能就是落地場景的問題。

從業務結構上來看,公司業務營收結構中軟件服務占比接近90%,硬件收入其他服務分別為7%和3%,換句話來說,鷹瞳科技其實更像是一家ToB的軟件公司。

這樣的公司的特點是,低頻高單價,業務對大客戶的依賴會更多,2021年上半年,公司前五大客戶的收入占比高達79.9%。

這意味著一件事,在市場還未完全成熟的情況下,公司在產業中的位置決定了其實沒有太多的議價權。也就是說短期來看,鷹瞳科技的商業化可能仍然需要向盈利的方向爬坡,進一步實現規模化。

具體來看,方向有兩個,一個是醫保,另一個是下沉市場。

AI影像輔助診斷,如果能納入醫保,單價能夠做到比門診掛號要低,那么還是有規模化的潛力的。但對于企業來說,即便是納入醫保,也要意味要放棄一部分利潤,經過相關部門的“砍一刀”,企業端可能需要在價格上讓步。

這個時候就更加考驗公司的經營能力,能不能頂住價格的壓力形成能夠“造血”的商業化能力就顯得頗為關鍵。

納入醫保之后,下沉市場就成了一個重要的方向。

嚴格來說,鷹瞳科技不僅是一家AI眼科企業,也是一家AI醫療企業,視網膜影像診斷技術能夠用于檢測、評估慢性病的風險。

一個不容忽略的事實是,農村地區的慢性病患者在增加,當單次檢測費用降下來之后,這對于醫療資源匱乏的下沉市場來說,不亞于“雪中送碳”。

對于企業來說,下沉意味著快速地規模化,規模起來之后,用戶習慣有了,醫院自然愿意引進,商業化也就能水到渠成。

結語:

醫療AI領域,是一個值得長期關注的領域,大廠們入局頗深,而頭頂“第一股”光環的鷹瞳科技。自然也受到更多關注。

雖然商業化的節奏可能不及外界預期,但前進的腳步卻一直沒有停下。據悉,2022年8月,鷹瞳科技獲得國家級專精特新“小巨人”稱號,2019年,鷹瞳科技獲得“中國人工智能最高獎”吳文俊獎。與此同時,公司客戶的數量也在迅速增長。

大廠越關注,未來的賽道可能也就越擁擠,如何真正找到自己的壁壘,肩扛起行業增長的重任,可能是鷹瞳科技需要深思的問題。

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