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1、报告吧w w w.b a o g a o b a.x y z 收集 w w w.b a o g a o b a.x y z 独家收集 不断更新报告吧w w w.b a o g a o b a.x y z 收集 w w w.b a o g a o b a.x y z 独家收集 不断更新全球AI医健领域创投数据分析数据时间：2011年-2016年8月本报告数据截止时间：2016年8月31日数据来源：蛋壳研究院数据库、CB Insights、IT 桔子报告吧w w w.b a o g a o b a.x y z 收集 w w w.b a o g a o b a.x y z 独家收集 不断更新人工智能
2、领域创业项目的投资额和数量几年来呈持续上升势头，2011年该领域股权融资2.82亿美元，2015年飙升至24亿美元20112015年人工智能领域投融资情况图数据来源:CB Insights3974504003503002502001501005002827572177233867131451196307CAGR 53.45%，增长势头迅猛融资额（百万美元）交易数量2011201220132014201525002000150010005000人工智能领域创业项目的投资额和数量几年来呈持续上升势头，2011年该领域股权融资2.82亿美元，2015年飙升至24亿美元20112015年人工智能领域投
3、融资情况图数据来源:CB Insights3974504003503002502001501005002827572177233867131451196307CAGR 53.45%，增长势头迅猛融资额（百万美元）交易数量20112012201320142015250020001500100050002011201220132014 2015 2016上半年持续火热注：由深绿至浅绿至明黄至红色，表示行业热度逐步升高医疗健康领域在人工智能创投领域中表现更为突出人工智能子行业热度图2011-2016（截止至2016.6.15）子行业医疗健康广告/市场营销商务能安保金融物联网/可穿戴设备教育客户关系管
4、理私人助理/企业生产力电子商务机器人术数据来源:CB Insights人工智能+医疗健康领域创业项目数量逐年增加，2013年后每年投资额均有大幅提升。74个人项目融资金额共计16亿美元8007006005004003002001000人工智能+医疗投资趋势20112016.8融资金额（百万美元）交易数量1422612854935614101371026201120122013201420152016(1-8月)蛋壳研究院数据库3025201510502014年，Google 收购DeepMind 后，AI 项目估值水涨船高；是年，主攻AI+医学影像的Butterfly Network 融资1亿
5、美元人工智能+医疗健康各细分领域中，医学影像项目数量最多，图像识别技术的成熟、电子胶片的普及、放射科医师的缺乏均是推动因素181614121086420200180160140120100806040200医疗类人工智能初创公司融资区域布2011年-2016年8月融资额（百万美元）交易数量17416115514958424233291371165441146151蛋壳研究院数据库2014年以降，全球人工智能+医疗健康领域的投资快速增加；按地域分，北美的人工智能+医疗健康项目最多，中国也出现了数家值得关注的初创公司按阶段来分，早期项目居多，这是因为整个人工智能产业都处于起步阶段；但从2014年起
6、，逐渐出现了一些偏后期的项目人工智能+医疗健康投资阶段分布2012年2016年上半年排名投资机构已投项目示例1Khosla VenturesLumiata，Atomwise2Data CollectiveCloudmedx，Atomwise3Formation 8Wellframe，Lunit4Intel CaptitalLumiata5AndreessenHorowitztwoXAR在医疗类人工智能领域投资的机构（包括VC 和产业基金）的活跃度排名排名如下，长期深耕人工智能的Khosla Ventures 居首蛋壳研究院数据库典型案例药物挖掘：利用AI 模拟化合物的较效结构，帮助大药企提高研
7、发效率风险洞察：AI 洞察员工患病的风险，帮助雇主和保险公司控费人工智能+医疗健康项目产业链角色占比变化2011年2016年上半年人工智能+医疗健康领域终端类项目占比最大，平台类和底层技术类项目逐年增多79131518181518189137363728142110100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%人工智能+医疗健康商业模式占比变化2011年2016年上半年B2B 模式最受欢迎，其次依次为B2C、B2B2C、混合型，这与数据采集的难易有关ToC：智能可穿戴设备为主ToB：便于持续稳定获取机器学习的数据，SaaS 成热门B2B2C：上一波的远程诊断平台正在加入备注
8、：13320112012201420152013B2BB2B2C混合蛋壳研究院数据库2016H1B2C12212136166151181865777337172829210207100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%人工智能+医疗健康领域2B项目目标用户占比2011年2016年上半年20112012医院药企保险公司20132014生物科技公司研究所人工智能+医疗健康领域主要目标用户为医院的2B项目较多，年均占比约50%，第二大目标用户为保险公司；需要指出的是，这部分是因为大量的项目位于保险支付较为成熟的北美 生物科技公司和研究所属于非主流支付方，基因测序产生的大数据
9、与人工智能结合有广阔的应用前景医院、药企和保险公司是主流支付方，愿意利用AI提高效率，控制成本美国医院受“按价值付费”的政策激励，有较强的意愿尝试各种可以提升医疗水平、控制医疗费用的新技术备注20152016H1蛋壳研究院数据库人工智能+医疗健康项目子行业分类占比变化2011年2016年上半年人工智能+医疗健康领域以医疗行业应用最为广泛，其次为保健养生行业蛋壳研究院数据库18234756686911111234414111111175%80%85%90%95%100%201120122015201320142016H1保健养生养老看护运动健康医疗按病症种类分，人工智能+医疗健康项目中最受关注是
10、为以糖尿病为代表的慢病管理；其他领域也出现了一些有意思的公司012346辅助生殖高血压基因检测手术失血量疼痛膝伤乳腺癌神经病学精神健康抗癌药物糖尿病明确与某种病症/功能相关的项目分布深圳LondonLosAltosReno5几家有趣的初创企业蛋壳研究院数据库科技巨头人工智能布局与影响对人工智能的定位新技术基础设施独立研发力度高低研究主体研究院初创公司合作伙伴手段自建自建收购开源并购和开源将是科技巨头围绕人工智能布局的重点科技巨头对人工智能的定位不仅是新技术，更是基础设施，为了铺设基础设施，科技巨头主要通过自主研发、收购和开源三种方式布局研究院从2013年开始（标志为Deep Learning
11、的成熟），科技巨头大多加大了对人工智能的自主研发，不少巨头还成立了人工智能专职部门科技巨头围绕人工智能，展开了大量的收购；标的包括人工智能初创企业（算法）、大数据公司（算法或数据）和芯片研发公司（计算能力）科技巨头围绕人工智能领域的并购（截止20160731）谷歌IBM英特尔推特苹果Salesforce雅虎亚马逊微软Facebook111333452121151102468101214数据来源:蛋壳研究院整理AI大数据芯片巨头在人工智能领域的并购呈现两个特点：一是连续多次买入，二是标的规模较小交易频率累计交易规模每3年至少1笔人工智能类并购每3年不到1笔人工智能类并购标的市值（累计）小于等于收
12、购方市值的50%标的市值（累计）大于收购方市值的50%谷歌苹果雅虎 Salesforce英特尔推特 IBM豪赌客登山家连续补强买手连续补弱买家微软 Facebook亚马逊巨头们通过不断开源，试图建立自己的人工智能生态系统；开源力度不断增加，比如Google 开源TensorFlow 后，Facebook、百度和微软等都加快了开源脚步影响力：弱强201605DSSTNE201601CNTK201504 牛津计划201512 BigSur201501Torch201511DMTK201511TensorFlow201511SystemML201509Safaba201506IDLF201601 W
13、arp-CTC C201602CaffeOnSpark软件开源时间轴硬件设计开源201512OpenAI按开源程度看，目前属于部分开源的产业巨头居多，但最终会趋向于近似完全开放不开源部分开源完全开源新技术基础设施开源程度产业巨头OpenAI备注仍以研究所体制为主导，强调自主开发部分开源，打造生态圈，谋求未来更大的市场空间和话语权完全开源，避免人工智能完全被商业巨头把控阿里巴巴腾讯谷歌 英特尔Facebook 亚马逊IBM 百度 微软开源的目的包括招募人才、获取数据和建立通用的行业标准；巨头们的开源竞争，会不断推动人工智能的开放程度，降低算法的重要性对算法的影响：科技巨头的资源投入和不断开源使得
14、算法的重要性在长期看是下降的对初创企业而言，独特的算法可以帮助其在初期脱颖而出，但体量决定了初创企业在算法方面与科技巨头持续抗衡AB均以自主研发为主AI 技术普及度低，没有打造生态圈的必要 B通过开源，网络更多技术人才，获取数据，使自己成为行业标准的制定者A落后 AB 均开源 行业进一步成熟，应用层面的准入门槛降低巨头A不开源巨头B不开源巨头B开源12均衡1A通过开源，搜罗更多技术人才，取得数据，使自己成为行业标准的制定者B落后巨头A开源2巨头提供了人工智能云平台，普通企业无需重复发明轮子，行业准入门大幅槛降低机器学习云平台：代表公司：Amason MachineLearningGoogle
15、CloudMachine LearningMircrosoft AzureMachine LearningIBM Watson AnalyticsDTPAI(基于阿里云)由于科技巨头的一系列布局，人工智能的准入门槛降低，吸引更多应用层的开发者进门，最终达到建立以人工智能为基础设施的生态圈的目的人工智能的技术层级应用层算法数据计算能力自主研发开源巨头打造人工智能生态圈，大多不会与应用开发者有直接业务竞争，但IBM 是例外备注开源的主要目的是收集数据，并购掌握大量数据的公司亦然，例如IBM收购健康大数据公司TruvenHealthAnalytics开源和收购有优秀技术团队的初创公司都是网罗人才的重
16、要手段，典型的收购案例有Google收购DeepMind应用仅IBM 涉足具体的应用层且意在获取收入代表人工智能初创企业的机遇科技巨头的布局代表人工智能初创企业的风险并购应用层技术层基础层对人工智能初创企业来说，在具体应用和数据方面突破是较为明智的选择人工智能的技术层级算法数据计算能力应用应用层技术层基础层人工智能初创企业的机遇选择精巧的切入方式，避开巨头航路，建立合理的商业模式，注重用户体验算法可以拉开人工智能公司和非人工智能公司的差距，但不是初创公司持续胜出的关键，巨头的开源会使算法的重要程度不断降低芯片（计算能力）是典型的巨头的游戏，初创公司最好选择远离跑马圈地，尽快尽量占有数据监管中国
17、的司法制度不完善，对个人信息（包括健康数据）的所有权界定不明，使用和交换的规则模糊代表人工智能初创企业的机遇代表人工智能初创企业的风险对有意在应用层有所作为的人工智能初创企业而言，需要注意用户体验的变革即将来临：若语音识别的准确率达99%，将极大地改变人们的互联网使用习惯，从文字输入为主变为语音输入为主有效数据的积累是人工智能企业胜出的关键因素之一，考虑到中国和美国的司法制度对数据的关注程度不一，中国的人工智能初创公司有必要注意此处可能存在的法律风险中美司法体系中涉及个人信息的法律法规（注：此处仅以医疗数据为例）所有权：使用权：根据HIPAA，医疗数据的所有权属于患者物权法没有关于个人信息所有
18、权的解释，执业医师法只提到医生可以有条件地查看患者数据HIPAA和HITECH对数据的建立标准、传输和使用有统一和清晰的解释对医疗数据的使用权的解释碎片化分布在执业医师法母婴保护法未成年人保护法传染病防治法医疗病历管理规定医疗事故处理条例刑法修正案（九）邮政法等法律法规中IBM 沃森人工智能医疗应用详情剖析2006年IBM开始研发Watson，2014年投资10亿美元成立Watson 事业集团，次年组建Watson Health，专门针对医疗健康行业提供认知解决方案2006：启动研发 Watson2014：组建Watson Group2015：组建Watson Health数据来源:IBM医疗
19、数据处于爆发式增长态势，仅凭人力能力不足，Watson Health 可以帮助提高医疗效率外部环境2X到2020年，医疗数据每73天增长一倍80%80%的医疗数据是非结构化的160小时/周医生若想学习最新的医疗知识，每周需花160小时Watson Health 解决方案每秒学习267万页文献将非结构化数据结构化辅助医生进行决策数据来源:IBMWatson 分析的医疗数据规模庞大、种类繁杂，而且有很多非结构化数据基因组学化学成分疾病治疗患者健康动物实验政策细胞学专利Drugs植物学社会因素多元的数据种类：Watson 的处理逻辑：这是一个集自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等开
20、放式问答技术的应用，基于为假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价而开发的DeepQA按疾病谱和产业梳理，Watson Health重点布局肿瘤和心血管疾病的诊断治疗肿瘤心血管疾病糖尿病其它医疗服务诊断治疗器械保险药品疾病谱：产业：WatsonHealth重点布局区域IBM 围绕Watson（特别是Watson Health）展开了一系列并购，希望从数据量和算法两方面提高Watson 在医疗领域的实力标的时间大数据机器学习201312201412201503201504201504201508201602整合到Watson注：绿框表示与医疗有关单位：百万美元2016Q12015Q12016Q22
21、015Q22016H12015H1收入认知解决397940474675451686548564占比 21%21%23%22%22%21%全球商务服务 413143184255434583878663占比 22%22%21%21%22%21%云平台服务8424855488578898 17280 17452占比 45%44%44%43%44%43%系统167521421950254136264683占比9%11%10%12%9%12%金融410461424478834939占比2%2%2%2%2%2%其他66677635142102占比0%0%0%0%0%0%总收入18684 19590 202
22、38 20813 38923 40403利润868694529702 10390 18388 19842利润率认知解决82.00%84.50%82.20%85.70%82.10%85.10%全球商务服务 25.80%27.40%26.30%27.40%26.10%27.40%云平台服务40.90%42.10%41.60%42.20%41.30%42.10%系统57.20%54.80%56.50%56.50%56.90%55.70%金融42.40%49.60%38.70%44.70%40.50%47.10%总利润率46.50%48.20%47.90%49.90%47.20%49.10%以Wats
23、on 为代表的认知解决业务于2016Q2 开始发力，呈稳步增长态势；认知解决业务收入占总收入超两成，已成为IBM 第二大收入来源云平台服务仍是IBM 最大收入来源，占比超四成以Watson 为代表的认知解决业务利润率远高于其他业务认知解决业务和云平台业务的结合将为IBM 打造一个Watson as aservice 的生态圈Watson Developer Cloud整合了探索、分析和认知能力，用户能使用的服务包括：问题解答、用户建模、关系提取、消息共振、概念扩展、语言识别和机器翻译等；主要面对B 端用户技术驱动主营业务利润率较高利润率较低认知解决非主营业务云平台系统业务协同生态圈Watson
24、 as a service医疗IoT重点覆盖行业为：全球商务金融以IBM Watson for Oncology 为例，Watson 可以在肿瘤个体化治疗领域有所作为必要性不同肿瘤从分子水平而言不同，故不同个体的用药也应不同可行性高通量测序成本的下降肿瘤个体化治疗IBM Watson 大有可为人类对肿瘤的认知经历了漫长的过程。从早期的外科手术激进切除到放疗、化疗，再到随着基因研究的深入，肿瘤学家认识到肿瘤不是一种疾病，而是一大类，每人的肿瘤都不同。例如，对ER受体阳性的乳腺癌，他莫西芬有效；而对于ER受体阴性的乳腺癌则无效。由于特异性，肿瘤治疗方案需要个体化。IBM Watson for On
25、cology 的操作流程包括分析患者医疗记录、提供治疗方案和排序1、分析患者医疗2、提供治疗方案选项3、方案排序分析医疗记录（包括结构化的数据和非机构化的数据）通过分析各种医疗数据，IBM Watson forOncology 为每一位患者提供几种治疗方案，医生可在这些方案中挑选给各种治疗方案排序，并注明其医学证据IBM Watson for Oncology：以为某患者诊治为例Watson forOncology个体化治疗方案证据资料病例特征可选方案支持证据123指南证据病例提取病例关键特征根据这些特征，发掘基于NCCN 的治疗方案搜索资料库，为各个方案注明医学证据IBM Watson fo
26、r Oncology 的可视化界面可分别给出应对不同患者的肿瘤治疗方案及概率不同的肿瘤治疗方案按概率给不同方案排序资料来源:IBM目前，Watson for Oncology 已被部署在多家全球领先的肿瘤研究机构，8月11日与中国多家医院合作Watson for Oncology 有望改变目前的肿瘤委员会审议制（Tumor Board Review），大幅提高肿瘤治疗的效率肿瘤医师+Watson一名主治医师，与Watson配合，一个专家咨询小组辅助有望大幅提高更多地区的医疗机构变革肿瘤委员会审议制人数：效率：地区：10-15人，包括内科肿瘤医师（给药）、外科肿瘤医师、放射肿瘤医师每周一次会诊，
27、每年审议不到1000起病例集中在纽约和波士顿的医院（以美国为例）决策：云平台：数据来源:IBM决策：人数：效率：地区：云平台：Watson for Oncology 进入中国，除了机遇，也面临挑战2016年8月11日，复旦大学附属肿瘤医院、上海市浦南医院、首都医科大学宣武医院等21家医院宣布与IBM Watson 合作，部署Watson forOncology背景挑战结合深度学习，Watson forOncology 可较好地将非结构化数据结构化，但仅限于英文；其自然语言处理还不能熟练地将用汉语表达的非结构化数据结构化；根据11日王天羲（IBM 大中华区总经理）的发言，北京合作项目的Watso
28、n for Oncology 合作项目中，非结构化数据是由人工结构化输入的中国区的Watson for Oncology 引用的数据仍然来自美国，而非中国附录：医疗健康领域AI初创公司列表*本附表不完全收录国内国外有信息披露的主要初创公司附录：医疗类人工智能初创公司列表，健康管理方向公司名称成立年份 国家城市 阶段上次融资时间Nuritas2014爱尔兰 Belfast种子201510附录：医疗类人工智能初创公司列表，营养学方向蛋壳研究院数据库蛋壳研究院数据库公司名称 成立年份国家城市阶段上次融资时间Healint2013 新加坡 新加坡种子201503Welltok2009 美国Denver
29、D轮201512AiCure2010 美国New YorkA轮201601wellframe 2011 美国BostonA轮201409suggestic2014 美国SanFrancisco种子201503修龄中医 2015 中国上海种子201509PeerWell2014 美国SanFranciscoovuline2012 美国Boston201505悦糖2015 中国北京种子201601附录：医疗类人工智能初创公司列表-可穿戴设备方向公司名称 成立年份国家城市阶段 上次融资时间CyrcadiaHealth2008 美国Reno201512Magnea 2015 瑞典Stockholm种子
30、 201602Biobeats 2012 美国Berkeley种子 201604physiQ 1997 美国 Naperville201602sentrian 2012 美国AlisoViejoA轮201411Qmedic 2010 美国Boston拨款 201509AtlasWearables2013 美国Austin可转换票据201601TOUCHKIN2015 印度 Bangalore 种子 201603达闼科技 2015 中国北京TinyKicks 2015 美国Irvine201505蛋壳研究院数据库附录：医疗类人工智能初创公司列表-医学影像方向公司名称成立年份国家城市阶段上次融资时
31、间BAY LABS2013 美国SanFrancisco种子201311ARTERYS2015 美国SanFranciscoA轮201603VISEXCELL 2015 美国 Pennsylvania 债务融资201601zebra healthvision2015 以色列ShefayimA轮201504ENTOPSIS2011美国Hialeah可换股票据201503imagia加拿大MontrealSemanticMD2013 美国Houston种子201503Lunit2013 韩国Seoul201511Behold.ai2015 美国New York种子201602Deep 6Analy
32、tics2013 美国PasadenaEnlitic2014 美国SanFranciscoB轮201510EaglEyeMed2011美国SAN JOSE201308SIGTUPLE2015 印度Bangalore种子201602锐达影像2012 中国上海Pre-A 201605GliaLab2016 美国chicago种子201607拍医拍2015 中国北京A轮201601ButterflyNetwork2011美国Guilford201411蛋壳研究院数据库公司名称成立年份国家城市阶段 上次融资时间APIXIO2009美国San Mateo D轮 201605Jvion2011美国Geor
33、gia201603ZEPHYRHEALTH2011美国SanFranciscoC轮 201508MedAware2012以色列 Petah Tikva A轮 201410Hindsait2013美国Englewood201602HealthFidelity2011美国San Mateo201501EnsoData2015美国Madison种子 201604cloudmedx2014美国Palo Alto种子 201505RxPREDiCT2015美国Cincinnati 种子 201510OncoraMedical2014美国Philadelphia种子 201603Lumiata2013美国
34、San Mateo B轮 201605PathwayGenomics2008美国San DiegoE轮 201601clinithink2009英国LondonA轮 201207蛋壳研究院数据库附录：医疗类人工智能初创公司列表-风险管理方向（不完全）公司名称成立年份国家城市阶段上次融资时间analyticsMD2013美国 MountainView201504MedyMatch2013以色列Tel Aviv 种子201603MEDASENSE2008以色列 RamatGanB轮 201603gausssurgical2011美国LosAltosB轮 201603附录：医疗类人工智能初创公司列表
35、-生物科技方向蛋壳研究院数据库附录：医疗类人工智能初创公司列表-急救室/医院管理管理方向蛋壳研究院数据库公司名称 年份国家城市阶段 上次融资时间碳云智能 2015中国深圳A轮 201604附录：医疗类人工智能初创公司列表-药物挖掘方向公司名称成立年份国家城市阶段上次融资时间Atomwise 2012 美国SanFrancisco种子2015.05twoXAR2014 美国Palo Alto 种子2015.11Numerate 2007 美国SanBrunoC轮 2014.06CloudPharmaceuticals2014 美国Durham拨款2016.02Globavir2014 美国Los
36、 Altos 种子2015.11晶泰科技2015 中国深圳A轮2015.12蛋壳研究院数据库公司名称 成立年份国家城市阶段 上次融资时间BabylonHealth2013 英国 London A轮 201601Dr Xigma 2016 中国上海种子 201601Sence.ly 2013 美国SanFranciscoA轮 201506Your.MD 2013 英国 London 种子201507大数医达 2015 中国北京种子康夫子2015 中国北京AirDoc2015 中国北京KOKO2016 美国SanFranciscoA轮 201508MedWhat2010 美国SanFrancisc
37、o种子 201402蛋壳研究院数据库附录：医疗类人工智能初创公司列表-虚拟助手方向公司名称成立年份国家城市阶段 上次融资时间3Scan2011 美国SanFranciscoB轮 2016.07DeepCare2016 中国北京种子 2016.06公司名称 成立年份国家城市阶段上次融资时间AVALON AI 2015 英国London种子Ginger.io2011 美国SanFranciscoB轮 201412LifeGraph2013 以色列Tel Aviv种子TaoConnect2014 美国St.Petersburg,Florida种子 201602蛋壳研究院数据库附录：医疗类人工智能初创
38、公司列表，病理学方向（不完全）附录：医疗类人工智能初创公司列表，精神健康方向（不完全）制 作 团 队总策划其他参与人蛋壳研究院君 联 资 本动脉网莫人英 付海天刘 晖戚 飞刘海涛Kevin Wu雪 媛高道龙主要撰稿人张辰蛋壳研究院研究员邮箱:顾贝妮蛋壳研究院院长/动脉网联合创始人邮 箱:微信号：微信号：免责申明:蛋壳研究院不会因为接收人接受本报告而将其视为客户。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。本报告的信息来源于已公开的资料和访谈，蛋壳研究院对信息的准确性、完整性或可靠性不作任何保证
39、。本报告所载的资料、意见及推测仅反映蛋壳研究院于发布本报告当日的判断，过往表现不应作为日后的表现依据。在不同时期，蛋壳研究院可能发布与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。蛋壳研究院不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，蛋壳研究院对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。版权申明：本文档版权属于蛋壳研究院/北京蛋黄科技有限公司，未经许可擅用或外泄者，蛋黄科技保留追究法律责任的权利。Poweredby欢迎联系我们查看更多研究 微信公众号:VBRes earch 2016版权声明：本文档版权属于蛋黄科技/蛋壳研究院/动脉网，未经许可擅用或外泄者，蛋黄科技保留追究法律责任的权利。起点财经，网罗天下报告S t a r t Y o u r F i n a n c e