今年 4 月，商汤医疗完成了新一轮 5 亿元融资。海外 Raffles Healthcare Growth Fund、新加坡狮城资本等加盟，国内的联想创投、联创资本、美的盈峰等产业资本入局，一个新的独角兽就此诞生。

如果只从资本市场的惯性叙事看，这似乎是一个标准的分拆上市前夜故事：集团孵化成熟，业务独立融资，等待下一步资本化。

但同商汤医疗 CEO 张少霆近两小时交流后我们发现，这家公司真正值得被理解的，并不是融了多少钱，而是它过去十年究竟在练成了什么。

" 去年我们已经距离盈亏平衡不远，因此过去一年融资的体量实际上超过了我们现阶段需要的资金规模。" 张少霆说这话时很平静。在他看来，钱是此轮融资中最不重要的原因。

真正重要的是另三件事：让优质投资人 " 上车 " 带来生态资源，给核心员工一份看得见的股权激励，以及向市场宣告，那家曾经的 AI 四小龙，要靠 " 内功 " 在 AI 3.0 时代的数字医疗登顶。

商汤医疗 CEO 张少霆

01

剑宗与气宗：医疗 AI 的路线分野

金庸武侠里，常有 " 剑宗 " 与 " 气宗 " 之争。剑宗重招式，见效快，一招一式拆开来练，很容易在早期打出声势；气宗重内功，起步慢，前期不显山露水，但一旦内力贯通，再学任何招式都能事半功倍。

过去十年的医疗 AI，某种程度上也走过这样的分野。

2016 年，张少霆放下美国北卡罗来纳大学计算机系的教职工作回到国内，正逢医疗 AI 如雨后春笋般涌现之际。

早期的 AI 公司偏向剑宗，肺结节、冠脉 CTA、糖网病变……一个病种撑起一家公司。

拿证、进院、融资，节奏紧凑，气势如虹。

张少霆认可 AI 的能力，但不完全认可这条发展 AI 的路径。

在他看来，医疗是个庞大的系统，有影像，有病理，有手术规划，有随访管理，有医保控费，有医院管理，也有科研转化。

如果 AI 只是一门一门武功挨个练，每个病种、每个科室、每个流程都重新投入团队、重新采数据、重新做产品，那么公司很快会被研发成本和交付成本拖住。

因此，要真正走进医院的核心流程，构建符合医院需求的产品，最重要的不是应用，而是构建一套能不断生长的底层能力，能够批量产出高质量的 AI。

回国那年年末，他曾与几位 AI 圈内好友饭局交流，当时的判断，是单一病种的 AI 只能作为过渡形态，医疗人工智能的商业化落地必须有平台支撑。

这个平台可以是医疗设备、可以是区域系统，也可以是一个为医院量身定制的 AI 底座，去支撑各类智能应用的运行与迭代。

如今回头再看，那时的结论仍然在理：医疗 AI 不是简单比谁先拿一个证、谁先做一个产品，而是比谁能在漫长周期里持续迭代、持续扩展、最终与医院的业务流融为一体。

02

先练内功：大模型是商汤医疗的底座

从当年的结论出发，张少霆带着商汤医疗坚定地走了第三条路，即打造一个量身定制的 AI 底座，系统性地解决医院需求。

用张少霆的话说，建平台好比修 " 内功 "。

小说中虚竹一夜之间吸收逍遥派内功，张无忌练成九阳神功之后再学乾坤大挪移，速度远超常人。原因很简单：内力足了，招式就不再是从零开始。

商汤医疗今天讲的大模型，正是商汤内力的汇聚。

" 如果没有底层模型支撑，医疗 AI 公司每进入一个新科室、一个新病种、一个新流程，都像重新拜师学艺：重新组织团队，重新开发算法，重新打磨产品，重新交付。这样做可以做出单点精品，却很难长出数百款产品，更难在百人规模内支撑一个复杂医疗生态。"

当然，满足上述能力的大模型不能是一个简单的医疗问答大模型，而是要求通专融合。

在商汤医疗设计中，其底座的底层有商汤通用大模型和算力基础，中间有医疗垂类基座 " 大医 "，上层再生长出影像、病理、内镜、手术规划、智能体等具体场景应用。

这相当于先练九阳神功，再学太极拳、乾坤大挪移、圣火令。每一门功夫仍然需要训练，但不会再从零开始。

此外，模型的能力也不能局限于服务医生，而是要让医生一同参与到模型能力的共建。

采访中张少霆提到一个典型案例：商汤医疗与上海肺科医院合作，通过模型生产平台，让医生用少量标注数据、零代码生成专科模型，评测后可以一键推送。短时间内，医院已经孵化出近十个新模型，部分成果也已经被医学图像顶刊《Medical Image Analysis》接收。

这件事的意义很大。它意味着医生不只是 AI 产品的使用者，也可以成为模型能力的共创者；医院不只是采购方，也可以成为新产品模块的孵化场。

对医院管理者而言，这不是又买一个孤立软件，而是在引入一种可持续升级的 AI 基础设施。

此外，AI 的真实价值并不局限于医生能力的完美复制，它应能与医生协力，完成过去医生没有 AI 就很难做，甚至过去做不到的事，这才更接近医疗 AI 未来的不可替代性。

例如在病理中，商汤医疗探索 HE 与免疫组化之间的算法转换。传统上，要看到特定反应，必须做物理染色；而 AI 有机会通过模型进行虚拟转换。

在急诊场景中，平扫 CT 也有可能通过扩散模型转化出类似增强 CT 的效果，帮助医生在来不及重新检查时做出快速判断。

再如肝脏手术规划，AI 可以实时计算切除方案对下游肝段和残余肝体积的影响，像游戏引擎一样给医生及时反馈。

过去即便有 3D 打印模型，也很难做到这种实时推演。

此类能力不是简单的 " 辅助诊断 "，而是在改变医生制定方案的方式。

这也是商汤医疗大模型底座区别于传统影像 AI 的重要原因：它不是只在诊断环节做加速，而是在向治疗、手术、病理、科研、医保和医院管理延伸。

03

商业化窗口正在打开：医保、评级与产业资本的共振

过去几年，医疗 AI 能力几经迭代，最难回答的问题却始终没有变过：

谁是最终的支付方？

医院愿意试用，但预算有限；患者直接付费，路径不稳定；医保新增支付，又面临总盘子约束。

张少霆的判断很现实：指望医保额外增加一块钱并不容易，但可以在存量盘子里通过政策导向支持 AI。

这也是 2025 年 3 月清华大学教授、国务院参事薛澜教授带领五位国务院参事来商汤交流时，张少霆给他们提的建议之一。

这一变化正在发生。

影像、病理等 AI 服务已在部分地区进入医保支付路径，每例 5 到 10 元，由医保在既有支付体系中划拨。

金额看似不大，但意义重大：AI 不再只是医院额外成本，而开始成为医保提升效率、推动基层能力建设、提前筛查干预的工具。

与此同时，智慧医院评级、互联互通评价等政策指挥棒也在向 AI 倾斜。

过去十年医院信息化主要围绕电子病历建设；未来十年，医院的高质量发展将越来越离不开智能化能力。

这也是产业资本选择此时投资商汤医疗的重要原因。

美的盈峰的背后有医院资源，远东宏信旗下有三十多家医院，人卫社服务数百万医学生，联想拥有硬件一体机和优质的海外业务。

这些投资人不再是单纯财务投资者，他们各自握有医疗产业中的关键环节，也都需要一个强 AI 平台来激活自己的生态。

因此，这轮融资的本质不是商汤医疗 " 融钱 "，而是组队。医疗 AI 这件事很难，单靠一家企业不容易完成。

让产业伙伴成为股东，是把未来商业化场景、渠道、生态和战略协同提前锁定。

04

医疗 AI 的下一程：从回答问题，到模拟世界

尽管商汤医疗为医院打造的大模型底座已然成型，但它尚未完全展现医疗大模型的真正实力。

此形势下，张少霆对医疗 AI 下一阶段的判断，是医疗世界模型。

" 今天很多医疗大模型，本质上仍然是‘会回答问题’的模型：写病历、查文献、做问答、生成建议。但真实医疗不是静态文本，而是一个动态系统。肿瘤如何演进？不同治疗方案会带来怎样的结果？术中血流、解剖结构和器械位置如何实时变化？这些都需要模型从‘回答’走向‘模拟’。

而医疗世界模型，是把影像、病理、基因、生命体征、临床文本和时间维度整合起来，帮助医生理解疾病如何发生、如何发展、如何被干预。"

这条路很难，但它也正是医疗 AI 真正通向高价值场景的路径。

05

医疗 AI 的竞争已是体系能力的竞争

如果说过去十年，商汤医疗完成的是内功积累：算力、模型、平台、产品、证照、标杆医院、产业生态；那么未来十年，它要做的是把这些内功转化为更强的临床推演能力和商业化能力。

毕竟，医疗 AI 的竞争，已经不再是单点招式的竞争，而是体系能力的竞争。

在金庸的世界里，真正的高手往往不是会最多招式的人，而是内力深厚、举重若轻的人。

商汤医疗正在试图证明，医疗 AI 也是如此：先把大模型这门内功练深，再让影像、病理、手术、随访、医保、管理这些 " 武功 " 快速生长。

这也是为什么，商汤医疗的故事不只是一个独角兽融资故事，而是一家 AI 公司用十年时间验证的一条产业路线：以技术为内功，以平台为经脉，以医院场景为战场，以生态伙伴为同盟，最终把医疗 AI 从单点工具推向医院智能化基础设施。

对投资人而言，这是一条人效更高、边际成本更低、生态空间更大的成长曲线。

对医院管理者而言，这是一套既能解决当下科室痛点，又能承接未来智慧医院建设的 AI 底座。

而对商汤医疗自己而言，十年磨一剑，接下来就是奔赴产业纵深的新征途。

文｜赵泓维

微信｜qq850860074

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