2026年的医疗AI赛道，早已不是PPT造梦的时代，而是真金白银验证临床价值的修罗场。据企查查数据，截至2026年1月，国内现存AI医疗相关企业达10.8万家，2025年全年注册量2.48万家，同比增长22.38%。然而繁荣背后，一组数据令人警醒：2024年国内医学影像AI初创企业存活率仅为38%，实现B轮及以上融资的企业不足15%。

从狂热到冷静，医疗AI的投资逻辑正在经历一场根本性逆转。中信证券在最新研报中明确指出：“2026年AI医疗的逻辑发生了根本性的变化，核心在于今年AI医疗的支付方更加明确，而且支付力更强”。市场不再为单纯的算法买单，而是为能够跑通“医保支付”、“C端消费”或“数据资产化”闭环的企业支付高估值。

PART 01

两大死亡陷阱：技术空心化与增长失真

复盘过去几年重点跟踪的医疗AI项目，覆盖AI制药、医学影像、智慧医院、健康管理等细分赛道，结果令人警醒：绝大多数项目在A轮后停滞不前或资金链断裂。这些失败项目的共性，指向两个核心陷阱。

技术空心化是第一个致命陷阱。 一家号称“用AI为医院做后台流程自动化”的公司，曾凭借“AI+医疗”概念累计融资超9亿美元，估值一度达40亿美元。然而2023年底公司宣布关闭，2024年资产卖出清算。失败的核心原因是技术能力严重夸大——产品被揭露大量流程依赖人工补救，“看起来是AI，其实是外包运营”。这家公司的失败，本质不是商业竞争失败，而是长期依赖“技术叙事”而非真实产品能力，忽视了价值必须来自客户、而不是融资的商业基本规律。

增长失真是第二个陷阱。 另一家AI医疗文书自动生成公司，宣称可以通过GPT模型自动为医生撰写出院小结。现实是，中国三甲医院对数据脱敏要求极高，且缺乏统一结构，项目方连一套标准格式的数据集都拿不到。融资后半年内只搞定了一家医院试点，且仅能处理内科日常文书，不具备横向扩展性。2024年底，公司因数据样本太少无法支撑模型微调，被迫转型做“医疗知识图谱咨询”。没有真实数据闭环，AI就像无源之水，跑得再快也冲不出原地。

PART 02

商业闭环一：跑通“临床刚需+软硬一体”

唯一成功活过B轮的项目，是一家专注于AI病理诊断的公司。这家公司成立于2020年，目前已完成B+轮融资，产品落地300+医院，年营收已超过5亿元。其成功密码，恰恰踩准了2026年投资逻辑的两大关键转向。

第一是“从技术炫技到临床刚需”的转变。 该公司的病理诊断系统能够将漏诊率降低40%，这一指标在医院采购决策中具有极强的说服力。产品已获得医疗器械三类证，这是进入医院市场的必备通行证。根据国家药监局发布的相关指导原则，AI医疗器械的注册申报与技术审评过程已有明确规范。2026年，医保成为AI病理的支付方——国家医保局印发《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，明确将“人工智能辅助诊断”列为病理诊断的扩展项，并将人工智能辅助诊断纳入病理诊断价格项目的价格构成。这意味着，AI病理诊断的商业化潜力正在兑现。

第二是“从软件即服务到软硬一体”的转变。 纯软件的医疗AI解决方案面临数据获取难、监管审批复杂、医院采购决策周期长等挑战。而“软硬一体”的模式正在成为新趋势——硬件设备作为数据入口和产品载体，软件算法提供核心价值。联影医疗的“设备+AI”模式是典型代表，其AI“元智”大模型支持300+影像处理任务。京东健康推出的京东卓医2.0，深度融合“AI+供应链”能力，已在温州医科大学附属第一医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院等医院落地，累计服务患者超500万人次。

PART 03

商业闭环二：支付方明确与数据资产化

2026年医疗AI最根本的变化，是支付方更加明确、支付力更强。

医保支付成为确定性路径。 2026年1月，国家医保局发布《关于开展医保云建设试点申报工作的通知》，明确开展“个人医保云”建设试点工作，探索构建覆盖全人群、全周期、全场景的智慧医保管理新范式。通知明确，要深化医保数据治理，全面、实时汇聚并治理区域内定点医药机构的诊疗、结算、药品耗材使用等核心业务数据。这意味着，医保正在成为AI医疗的付费方。

基层医疗AI迎来财政资金支持。 2025年起，国家卫健委重点推动“医疗卫生强基工程”，2025年国家就强基工程中的全面推进紧密型县域医共体建设共统筹各类中央资金约88亿元。2026年全国卫生健康工作会议上提出“强基、稳二、控三”原则，预计今年国家在基层医疗领域投入有望继续增加。基层医疗信息化和AI应用的支付确定性开始提升。

数据资产化开辟第三条路。 据统计，2025年有20余家医院上架了数十个高质量医疗数据集或数据资产。医疗数据资产化，是将医疗场景中产生的电子病历、医学影像、基因组数据等原始信息，通过标准化处理、隐私脱敏、结构化整合，赋予其可量化的经济价值。创新药械企业成为医疗数据的重要支付方——随着创新药械研发热潮，医疗数据资产需求端旺盛。预计2025年相关公司有望分别实现千万元级的数据相关收入，2026年医疗数据相关收入或进一步增长。

PART 04

从“融资驱动”到“收入驱动”：2026年的生存法则

2026年，资本市场对医疗AI企业的评价标准发生了根本性变化。过去，企业估值主要看团队背景、技术先进性和市场潜力；现在，收入规模和增长质量成为核心指标。

台湾亚东纪念医院的经验值得借鉴。 该院副院长洪芳明团队开发的MedPlan系统，采用双阶段RAG技术，以“临床推理结构化”与“个人化治疗计划自动生成”为核心。在亚东医院3000份EHR测试中，该系统展现优于GPT-4o的生成品质，可提升SOAP纪录标准化、减少医师书写时间30%–50%。其商业模式采用B2B授权与API部署，短期以专科诊所与教学中心为主要客户，中期平台化输出至东南亚市场。这套“临床验证+清晰商业化路径”的打法，正是2026年资本青睐的范本。

京东健康的实践则展示了C端变现的可能。 京东健康推出的AI健康智能体“康康”，打通问诊、检测、购药全流程，依托京东集团的物流与供应链体系，实现AI问诊、药品即时配送与线下服务的深度绑定。2025年上半年，京东健康收入同比增长24.5%至352.9亿元，其中83%来自零售药房业务。这印证了一个事实：在医疗AI领域，能够与既有商业生态深度融合的产品，才具备持续造血能力。

给创业者的四条生存法则：

第一，先想清楚为谁解决问题，再考虑用什么技术。客户是谁？面临什么具体问题？产品如何比现有解决方案更好？

第二，小切口切入，做深做透再横向扩展。先从一个细分场景做到行业领先，再考虑覆盖更多病种。

第三，合规先行，从第一天就考虑监管要求。根据2024年新版《人工智能医用软件分类界定指导原则》，未能在6个月内完成标准符合性改造的企业中有41%被迫终止运营。

第四，构建真实的数据闭环，而非依赖公开数据集。外部竞争者很难在短时间内获得同等质量和数量的数据。

2026年，不是医疗AI的冬天，而是“伪医疗AI”的冬天。据弗若斯特沙利文预测，从2023年至2033年，中国AI医疗市场规模将从88亿元飙升至3157亿元，年复合增长率高达43.1%。那些能够深入理解临床需求、扎实构建技术壁垒、清晰规划商业路径的企业，将在行业洗牌中脱颖而出。而那些试图通过包装概念、追逐风口的企业，终将被市场淘汰。

真正的医疗AI企业，将在这个去泡沫化的过程中，迎来更加健康、更加可持续的发展环境。技术终将服务于人，AI终将赋能医疗。而那些坚持这一信念并付诸实践的企业，终将在这个伟大的时代中，创造出真正改变医疗、造福人类的价值。

作者：胡乔皓 And

2026医疗AI生死局：10.8 万家医疗 AI 公司，存活率仅 38%！2026 大洗牌谁在裸泳？

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