2021年4月，中國信通院發(fā)布的《人工智能核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)白皮書》指出，AI產(chǎn)業(yè)似乎顯現(xiàn)出“陷入困境”與“高速發(fā)展”的矛盾現(xiàn)象。
一方面，是AI技術(shù)不斷發(fā)展，相關應用開始全面覆蓋經(jīng)濟社會的關鍵領域；另一方面，則是產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度不及資本市場預期，資本熱度開始減退。
成都知識視覺科技有限公司CEO向飛認為，這背后的原因，一是需求難落地，二是數(shù)據(jù)難獲取，導致大多數(shù)應用場景難以實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。
“需求”和“數(shù)據(jù)”成了攔路虎，阻礙AI應用場景真正落地。
為繞開“攔路虎”，知識視覺主動進行了兩次轉(zhuǎn)型，其轉(zhuǎn)型背后的思想，或許能為掙扎在“困境”邊緣的AI企業(yè)們提供參考。
因需求第一次轉(zhuǎn)型
作為兩度上榜成都黑科技撲克牌的企業(yè)，知識視覺自病理AI領域轉(zhuǎn)型切入保險科技賽道，致力于使用新一代AI技術(shù)助力醫(yī)療保險領域的客戶實現(xiàn)信息化到數(shù)字化的升級。
創(chuàng)立之初，知識視覺在醫(yī)療AI領域挖掘出不少應用場景，但在具體落地的時候才發(fā)現(xiàn)，大量項目只能停留在科研階段，無法真正實現(xiàn)AI的產(chǎn)品化和商品化，而問題就出在對需求的理解上。
“近年來，整個醫(yī)療影像AI行業(yè)都活得不算好，什么原因？大家進入一個誤區(qū)，自己給市場假設了一項需求，創(chuàng)造了一個場景，然后認為醫(yī)院會買單，結(jié)果到最后才發(fā)現(xiàn)，即使?jié)M足了臨床醫(yī)生的需求也很難變現(xiàn)，因為不一定能滿足所有參與方的需求，”向飛表示。
醫(yī)生有需求醫(yī)院沒需求不行，醫(yī)院有需求患者沒需求也不行，患者有需求支付方不滿意還是不行。在醫(yī)療場景里滿足所有參與方需求很不容易，導致了醫(yī)療AI公司變現(xiàn)途徑長、周期長。
此外，由于病理影像數(shù)據(jù)本身異質(zhì)性強、標準化難度大等特點，想要完全滿足臨床醫(yī)生的需求并形成通用的標準化醫(yī)療器械產(chǎn)品，過程漫長，且最終臨床的接受程度與應用性并不明確，這可能會拖垮創(chuàng)企。
向飛明白，不能再一廂情愿靠想象力發(fā)展，而要仔細調(diào)查市場的“真需求”。他所理解的“真需求”，簡單來說就是用戶買單意愿強烈，而AI技術(shù)又能迅速滿足的需求。
于是知識視覺從2018年開始廣泛接觸各行各業(yè)，很快就從保險公司身上發(fā)現(xiàn)了新機會。
“AI領域充斥著大家臆想出來的需求，并不能真正落地，但臆想的需求也在不斷教育市場，讓市場提出自己的想法。”向飛說道，“2018年，有保險公司找到我們，想用AI技術(shù)提升健康險的風控費控能力。”
彼時百萬醫(yī)療險火爆，帶動了互聯(lián)網(wǎng)保險起勢，大量保險公司切入進來，推出了一系列報銷型醫(yī)療險產(chǎn)品。
但應用AI的前提是數(shù)字化，數(shù)字化的基礎是數(shù)據(jù)，保險公司獲得的患者信息大多是非結(jié)構(gòu)化的醫(yī)療單證圖像數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)無法被計算機充分識別并分析。
找到保險公司應用AI的痛點后，知識視覺一方面繼續(xù)做著病理AI業(yè)務，另一方面則為保險公司設計數(shù)字化、智能化的健康險理賠全流程作業(yè)系統(tǒng)，并逐步將之前積累的AI技術(shù)成果引入到這套系統(tǒng)中，幫助保險公司將圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。
2019年，知識視覺推出“數(shù)圖保”產(chǎn)品，正式轉(zhuǎn)型成為醫(yī)療AI+保險科技雙輪驅(qū)動的公司，后來成功進行了A+輪千萬級、A++輪千萬級、Pre-B輪數(shù)千萬人民幣的股權(quán)融資，獲得“最佳保險人工智能應用創(chuàng)新獎”、“最佳保險科技創(chuàng)新獎”等來自保險行業(yè)的認可，并入選動脈網(wǎng)發(fā)布的“2020-2021未來醫(yī)療100強系列榜單”。
因數(shù)據(jù)第二次轉(zhuǎn)型
第一次轉(zhuǎn)型成功后，向飛原本想通過與保險公司的合作，反哺病理AI技術(shù)開發(fā)，但后來發(fā)現(xiàn)這幾乎不可能，因為來自保險賠付的病理數(shù)據(jù)，病種太過分散，不能有效訓練AI。
這折射出AI產(chǎn)業(yè)“陷入困境”的另一個原因——難以獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。
?業(yè)互聯(lián)?創(chuàng)新中?聯(lián)合36氪研究院發(fā)布的《2020AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍皮書》指出，中國醫(yī)療AI所面臨的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)主要集中在四方面：數(shù)據(jù)格式難以統(tǒng)一、數(shù)據(jù)記錄完整性不足、數(shù)據(jù)真實有效性難以保障、數(shù)據(jù)安全要求嚴格。
該報告還提到，現(xiàn)實中有超過80%的醫(yī)療大數(shù)據(jù)為影像形式，其中90%左右又是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，AI真正能夠利用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集多集中在三甲醫(yī)院，但缺乏共享機制，外界難以獲取。數(shù)據(jù)缺乏結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)化梳理，加上跨平臺分享機制缺位，導致大部分醫(yī)療數(shù)據(jù)都沒辦法充分挖掘。
不止醫(yī)療，數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)廣泛存在于AI應用的各領域。
對如何獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，向飛想了很多方法，但都解決不了核心問題：“高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)雖然集中在醫(yī)院，但所有權(quán)卻是患者的。未經(jīng)授權(quán)，醫(yī)院不可以把數(shù)據(jù)給我們。”
不過向飛又想到，醫(yī)院之所以能積累到大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，是因為直接服務患者，何不效仿醫(yī)院，直接從患者處獲取數(shù)據(jù)授權(quán)？但包括知識視覺在內(nèi)的大多數(shù)醫(yī)療AI企業(yè)都是To B公司，又該如何直接服務于患者？
機會很快就出現(xiàn)了。隨著2020年初《關于深化醫(yī)療保障制度改革的意見》的印發(fā)，商業(yè)保險公司與藥企、健康管理公司的互動合作日益增多，醫(yī)療、醫(yī)保、醫(yī)藥“三醫(yī)聯(lián)動”成為雙創(chuàng)熱點，資本熱度持續(xù)升溫。
今年4月，作為中國“險+藥”模式的代表企業(yè)，水滴向美國SEC提交招股書；今年3月，鎂信健康宣布完成10億元B輪融資，該公司以創(chuàng)新支付為錨點，持續(xù)構(gòu)建著“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)+藥+險”生態(tài)模式；去年6月，北京圓心科技宣布完成6億元D1輪融資，計劃用于“醫(yī)-藥-險”業(yè)務的聯(lián)動發(fā)展……
保險公司和投資機構(gòu)開始鼓勵知識視覺轉(zhuǎn)型醫(yī)-藥-險聯(lián)動。
經(jīng)過研究，向飛發(fā)現(xiàn)很多醫(yī)-藥-險聯(lián)動公司，確實能夠直接服務于患者，所以沉淀了大量數(shù)據(jù)。只是這些公司基因各異，有從藥房轉(zhuǎn)型的，有從互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療轉(zhuǎn)型的，還有從支付領域轉(zhuǎn)型的，對如何開展醫(yī)-藥-險聯(lián)動，都有自己的一套理解，可謂百家爭鳴。
他再次陷入思考：如果知識視覺切入醫(yī)-藥-險聯(lián)動領域，能否利用自身人工智能企業(yè)的優(yōu)勢，為患者提供更多價值？
經(jīng)過長時間的琢磨，向飛終于把這份價值梳理清楚。他告訴雨前顧問，近些年新的診療技術(shù)層出不窮，僅針對癌癥患者，就有譬如靶向治療、免疫療法、CAR-T、CAR-NK、ADC、溶瘤病毒等療法，同時更多的靶點也在不斷被發(fā)現(xiàn)和研究。
新技術(shù)的涌現(xiàn)造成三個沖突：一是這么多新式診療技術(shù)，患者該如何選擇？二是這些新技術(shù)價格不菲，患者能否消費得起？三是新技術(shù)風險較高，很少有人愿意嘗鮮，導致技術(shù)發(fā)展停滯。
在向飛看來，這些沖突其實都能通過對醫(yī)-藥-險聯(lián)動商業(yè)模式的合理設計加以解決。
基于與醫(yī)院、醫(yī)療企業(yè)、保險公司合作積累的基礎數(shù)據(jù)，以及深耕醫(yī)療領域多年而獲取的醫(yī)療知識和數(shù)據(jù)處理能力，知識視覺計劃以醫(yī)療大數(shù)據(jù)為驅(qū)動，為醫(yī)-藥-險聯(lián)動各個環(huán)節(jié)的參與者都提供服務。
針對患者，可以提供醫(yī)療大數(shù)據(jù)服務，把同類型患者有多少人采用了哪種方案、某種靶向藥臨床療效的評價指標、某種創(chuàng)新治療技術(shù)副作用的概率等等信息，以數(shù)據(jù)可視化的形式呈現(xiàn)，幫助患者選擇診療方案。
假如患者要獲取這種數(shù)據(jù)服務，需提供自身健康數(shù)據(jù)的授權(quán)。隨著相關業(yè)務推進，患者池數(shù)據(jù)量將越來越大，大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果也將越來越精準。
針對保險公司，可以提供更為專業(yè)的大數(shù)據(jù)咨詢服務，幫助保險公司設計創(chuàng)新保險產(chǎn)品。例如根據(jù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)，設計一種保障創(chuàng)新診療技術(shù)效果的保險，如果診療后腫瘤還擴散了就賠付醫(yī)療費，從而增強患者消費信心和依從性。
針對診療技術(shù)企業(yè)，可以提供觸達患者的渠道服務，讓新藥、新手術(shù)方法的信息能夠在第一時間傳達給患者。
針對醫(yī)院，則幫助醫(yī)生們提高向患者解釋治療方案的效率。
如此，患者擁有了對新式診療技術(shù)的判斷能力，保險降低了患者使用新技術(shù)的門檻，而新技術(shù)也不用擔心缺乏患者，既解決了三個沖突，又滿足了醫(yī)療行為參與各方的需求。
向飛表示，假如知識視覺能夠獲得保險經(jīng)紀牌照，就可以直接面向患者銷售保險了，這一套醫(yī)-藥-險聯(lián)動的邏輯將更具價值，可以推動知識視覺的估值從數(shù)十億提升至數(shù)百億。
想明白了其中價值，向飛也打定主意，推動知識視覺進入醫(yī)-藥-險聯(lián)動領域，從一家To B公司轉(zhuǎn)型為To C公司。
經(jīng)過兩次轉(zhuǎn)型，目前知識視覺已形成醫(yī)療AI+保險科技+醫(yī)-藥-險聯(lián)動的“三級火箭”式業(yè)務模式，這第三級“火箭”，不久前剛驗證完畢，將于2021年5月后正式啟動。
轉(zhuǎn)型帶來什么啟示？
向飛認為，知識視覺的“三級火箭”是一個有機整體。
第一級火箭（醫(yī)療AI）讓知識視覺獲得了對診療技術(shù)的判斷能力，第二級火箭（保險科技）讓知識視覺鏈接到了保險公司，第三級火箭（醫(yī)-藥-險聯(lián)動）則能為知識視覺帶來大量業(yè)務與現(xiàn)金流。假如沒有第一、二級火箭的積累，就不可能創(chuàng)造出第三級火箭。
但無論怎么轉(zhuǎn)型，知識視覺的AI基因是不會改變的。
這為“陷入困境”的AI創(chuàng)企們帶來新的啟示：大可不必直接通過AI業(yè)務獲取回報。讓AI技術(shù)成為公司的基礎設施，轉(zhuǎn)而尋找市場的“真需求”，進而打造全新的商業(yè)模式，也不失為一種在新技術(shù)早期市場需求還不夠成熟時候的發(fā)展策略。
譬如騰訊。騰訊早期推出QQ，直接的變現(xiàn)手段如注冊收費、靚號收費等，營收有限，很難支撐公司發(fā)展壯大。但后來騰訊找到了在社交中人們愛美的“真需求”，推出了QQ秀，找到了在社交中人們需要互動的“真需求”，推出了QQ游戲，此后一發(fā)不可收拾。即時通信這個QQ最主要的功能，成為其它賺錢業(yè)務的基礎設施。
CEO對話精選
向飛在雨前朋友會上分享雨前顧問：你是怎么進入醫(yī)療AI這個領域的？
向飛：我從2011年開始做創(chuàng)新醫(yī)療器械研發(fā)，融了不少錢，踩了不少坑，也積累了不少創(chuàng)新醫(yī)療器械的研發(fā)經(jīng)驗，最后我個人得出結(jié)論，創(chuàng)新醫(yī)療器械研發(fā)不適合初創(chuàng)公司來做。所以在2016年知識視覺剛成立的時候，我們本不想再繼續(xù)做創(chuàng)新醫(yī)療器械的研發(fā)，但是機緣巧合與羅氏診斷達成了合作，讓我們有了再試一試的想法。
雨前顧問：創(chuàng)業(yè)這么多年，有什么感悟？
向飛：追隨需求發(fā)展，比死抱技術(shù)一條道走到黑，反而能獲得更大市場空間，而發(fā)展到一定階段，過去沉淀的那些專利技術(shù)，也在不知不覺之中派上了用場。
雨前顧問：知識視覺的轉(zhuǎn)型，是在追風口嗎？
向飛：我們其實從未追趕過風口，但需求總會將我們推向風口。2016年最火就是醫(yī)療AI，我們因為與羅氏診斷的合作入局，2018年健康險爆發(fā)，我們跟隨著保險公司的需求進入了保險科技領域，然后2020年底，之前醫(yī)療和保險業(yè)務積累的需求，又為我們帶來了第三塊業(yè)務。
雨前顧問：阻礙醫(yī)療AI發(fā)展的，除了需求和數(shù)據(jù)，還有什么？
向飛：必須想辦法去實現(xiàn)最新診療技術(shù)的普及和普惠。因為個人的支付能力有限，而最新診療技術(shù)往往很貴。不然沒有消費，就意味著沒有投資，沒有投資就沒有人來創(chuàng)新，沒有創(chuàng)新就證明市場沒有競爭，產(chǎn)業(yè)談何良性發(fā)展？我個人認為，保險能大幅提升個人的醫(yī)療支付能力，因此保險是最有可能去實現(xiàn)最新診療技術(shù)的普及和普惠的。
雨前顧問：為什么篤定患者會提供數(shù)據(jù)授權(quán)？
向飛：腫瘤患者有“三高”，一是高付費意愿，二是高依從性，三是高緊迫性。在確保個人隱私的前提下，患者是有意愿分享自己的醫(yī)療數(shù)據(jù)的。
雨前顧問：你覺得AI企業(yè)轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)在哪里？
向飛：我覺得最大的挑戰(zhàn)來自管理，因為團隊是按照老業(yè)務的架構(gòu)搭建的，新業(yè)務進來后，怎么讓核心團隊擁抱新東西？同時我們會吸納更多的合作伙伴，怎么去協(xié)調(diào)老方向和新方向的融合？這是非常大的挑戰(zhàn)。
雨前顧問：你比較看好哪種類型的AI企業(yè)？
向飛：人工智能技術(shù)需經(jīng)過工程化、產(chǎn)品化和商品化的過程。產(chǎn)品化只是說技術(shù)形成了產(chǎn)品，還沒有達到所有人對產(chǎn)品趨之若鶩的商品化層面。我比較看好技術(shù)實現(xiàn)難度不大，但商品化做得特別好的公司。（雨前顧問產(chǎn)業(yè)分析師 程學怡）
