2016年底捲起的醫療人工智慧熱潮，似乎在這個早春步入了自己的冷秋。
在這期間，雨後春筍般出現的一百多家醫療人工智慧初創企業已經逐漸劃分梯隊，市場隨之迴歸理性。
如今，大家已經把目光從對於未來的無盡想象轉為眼下實在的落地——醫療AI行業步入了“中場戰事”。那麼，有多少公司可以堅持到下半場的比拼，目前還不得而知。
這並非意味著醫療AI戰場已經是一潭死水，融不了新鮮血液。商湯科技也一直在這一領域低調地進行自己的佈局，並準備著一場厚積薄發。
商湯智慧健康團隊建立於2018年，但作為計算機視覺領域的領軍企業，商湯早已在智慧城市、網際網路娛樂、智慧手機等場景有著成熟的應用。確定進入醫療領域後，商湯迅速建立了自己的研發和產品能力，並在上海舉辦的2018世界人工智慧大會上釋出了面向臨床的SenseCare智慧診療平臺原型，同期獲得了醫學影像頂級會議MICCAI的多項比賽的世界冠軍。
對於這個醫療AI的後起之秀，在過去一年中經歷了怎樣的發展歷程，計劃如何度過這場中場廝殺，為此動脈網採訪了商湯科技副總裁、商湯智慧健康負責人張少霆。以下是採訪實錄：
商湯科技副總裁、商湯智慧健康負責人張少霆動脈網：為什麼商湯選擇在這個時間點切入醫療領域？
張少霆：首先醫療領域是人工智慧應用的重要場景，對於商湯來說這塊肯定是要做的。其實在研究層面的話，商湯較早就做了醫療方向的探索，兩三年前就有相關學術論文的發表，只是之前並沒有在產品和商務上發力，也未對外做過宣傳。有了相關的研發積累，在找到合適的業務負責人後，後續的推進就水到渠成了。
動脈網：從高校來到企業，能否談談您在兩者間感受到的差異？
張少霆：近些年國內網際網路和AI公司從國外高校引進了眾多人工智慧領域的頂尖教授回國帶隊，我也從高校教授轉型為創業公司業務負責人，還是有不小的跨度。
但其實在北美高校任職工作，就非常類似於運營一個小型創業公司。學校給予一筆“天使投資”，教授們用此來招兵買馬，取得初步成果後就去向各大基金“融資”，期間也需要做方向規劃、人才招募、績效管理。最大的不同點在於，在高校裡不需要擔心營收，只需要持續發表高質量文章並以此獲得經費。
而在企業卻不同，除了要紮紮實實地打磨產品、推進業務之外，還應該考慮如何產生流水甚至利潤、以及如何保持高質量流水的增長，即做的東西在短中長期均是有商業價值的。隨著資本市場越發理性，企業除了要給客戶交付有使用價值的產品，也要給投資人、給市場一個交代。
而在這個過程中，產品有落地不一定等於有剛需的使用價值，有佔有率不一定等於有流水，而有流水也不一定等於有回款或利潤。所以要同時兼顧產品和商業，不是一件容易的事情。
動脈網：您如何看待當前醫療人工智慧的商業模式問題，是否已經到了談流水的階段？
張少霆：相對智慧城市等業務而言，智慧醫療方向確實有較高的准入門檻及拿證要求，營收流水更為困難。但另一方面，營收並非毫無可能。事實上，且不說GPS（GE、飛利浦、西門子）的醫療軟體一直都有營收，即便是未上市的人工智慧醫療類公司，有一些也是有造血能力的。只要產品或演算法做得好，問題找得準，收入是水到渠成的。
回到商湯，即便是我們智慧醫療這樣的新團隊，通過SenseCare智慧診療科研平臺銷售以及為上下游合作伙伴提供AI醫療演算法賦能，也在今年第一季度實現了高質量的營收，相對於醫療團隊當下的規模而言，我們獲得了實實在在的利潤。當然未來會有更大的投入，但每一步都應該有紮實的商務產出。
究其原因，就在於商湯一直保持著認真做企業的態度，企業首先需要健康的運轉，在發展的同時考慮營收和利潤，而不是一味的燒錢。因此，我們也在繼續探索可以獲得長期營收的新的商業模式，走出一條可持續的發展道路。
動脈網：什麼樣的產品既能滿足痛點剛需，又能帶來健康營收？
張少霆：就醫學影像而言，診斷環節的影像科醫生往往習慣於西門子等廠家的資訊化系統、醫學影像後處理工作站等產品。這些廠商有著十幾年的開發經驗積累，產品都已經很成熟。
我們可以繼續在這個環節為醫生提供輔助診斷的功能、幫助醫生提高診斷效率，但是不能侷限於此。比如很多臨床醫生做手術規劃的時候憑藉的是個人經驗，缺乏便捷又智慧的工具支援，而臨床的治療方案又是直接影響到患者預後效果的。
我們更希望人工智慧能夠幫助到以往沒有很好工具支援的臨床醫生，從而提升整個醫療體系資源的質量。所以我們一直將我們的產品定義為賦能臨床診、療、愈全流程的工具。而滿足痛點剛需的產品，自然而然就會有市場。
動脈網：商湯如何對AI產品進行定位？
張少霆：在去年的世界人工智慧大會上，商湯釋出了SenseCare智慧診療平臺原型。這是一款從醫生剛需出發而制定的平臺級產品，可以滿足高併發的三維影像後處理需求；超輕量級的網頁應用，支援隨時用各種移動裝置登入；還可以靈活的在平臺上開發各個臨床方向的垂類應用。
現在，商湯已經從骨科、呼吸科、心臟等多個垂直方向進行演算法和衍生產品的開發。而這些產品和演算法都是從需求中來，到實際場景應用中去。今年，商湯將在5月15日召開人工智慧峰會，屆時也將在峰會上公佈我們最近的產品進展。
動脈網：商湯將賦能上下游合作伙伴作為業務導向，為何會採取這一策略？
張少霆：在我看來，醫療+AI行業最大的問題不是技術的問題，而是應用場景的問題。如果沒有一個非常契合的落地場景，技術再好的公司也很難持續運營下去。
醫療的板塊眾多，而且每一個方向的場景都很複雜，都需要長期的積累，其結果自然是百花齊放，沒有哪一家可以做到一家獨大。雖然我們一直強調診、療、愈全棧能力，但意思是把一個門類甚至是一個具體的問題做深，而不是每個方向的每個環節都獨立完成。
作為一家人工智慧平臺公司，商湯擁有極高的技術壁壘，但短時間內卻難以在某些場景應用方面超越深耕垂類方向多年的公司。一些優秀的公司在特定的問題上已經鑽研了十餘年，開發出了成熟的產品，我們很願意用開放的心態去實現合作共贏。
動脈網：那麼商湯如何選擇合作伙伴與合作模式？
張少霆：商湯在業內的資源較好，且在人工智慧領域有著不錯的品牌和口碑，因此有不少對接過來的優質的合作伙伴，選擇合作伙伴時，我們最看重的因素就是業務紮根程度以及產品質量。舉個例子，商湯和深圳醫諾公司在放射治療方面就有著深層次的合作。
醫諾公司沉澱10餘年，開發並完善了放療資訊化系統，獲得了多項CFDA認證，落地了400餘家醫院，包括301醫院、中山大學附屬腫瘤醫院、浙江省腫瘤醫院等。
基於這些系統，商湯智慧醫療開發了一系列的器官及靶區勾畫演算法，與醫諾一起賦能放療醫生，目標是通過提升有限放療醫生的產能，惠及更多基層病人。這樣的強強聯手及雙贏設定，自然是我們願意嘗試的。我們也一直在擴充更多領域的合作伙伴。
動脈網：商湯智慧醫療在國內外建立了若干聯合實驗室，這塊的用意如何？
張少霆：商湯的理念是堅持原創，因此一直以來我們都很支援高校的工作。坦率地說，高校的研究內容可能會和企業的關注點有一些出入，但對於人才的培養是一致的，對於未來的探索也是一致的。
我本人也曾是一名高校老師，因此能夠更容易地找到一個共贏的平衡點，進行深入的合作。例如，我們將在今年的醫學影像頂級學術會議MICCAI大會上舉辦多項比賽，將過去積累的資料資源和專家知識回饋給研究領域，推進整個領域的前進，這便是我們與聯合實驗室共同的目標。
動脈網：能否對智慧醫療產業化的未來進行展望？
張少霆：回顧過去總是容易的，預測未來總是困難的。但正如之前所說，“智慧醫療”並不算是新興的事物，與其看過去兩三年裡的發展，不妨回望過去一二十年的起起伏伏。
一些務實做了十餘年的公司非常值得大家關注與學習，它們做出了優質的產品，解決剛需的痛點問題，並早就拿到了CFDA認證，但這些都是階段性的成功。商業化模式如何？人工智慧部分的議價能力如何體現？教育市場是否必要？最終能否兌現當下昂貴的估值？這些才是真正的挑戰。對此，我還是保持謹慎樂觀的態度。任重道遠，務實前行。
關於張少霆
商湯科技副總裁、商湯研究院副院長。曾在北美高校計算機系任教，2016年由吳恩達和林元慶引入百度深度學習實驗室（IDL）擔任主任研發架構師，負責智慧醫療方向，並於2018年加入商湯科技。
在學術界期間，其論文多次獲得MICCAI青年科學家獎及提名，多篇封面論文及高引論文，例如《Medical Image Analysis》雜誌2012-2017年間單篇引用排名第二（非綜述類文獻第一），總引用近5,000次，並曾擔任多個雜誌的編委。