拯救视力危机，不能没有AI

　　图片截取自鹰瞳科技业绩公告

　　这样的增长速度，放在整个商业领域都是前排水平。事实上，鹰瞳科技只是一个缩影，背后支撑这一切的是整个赛道基本盘开始高速扩容。

　　根据弗若斯特沙利文的数据，中国人工智能视网膜医学影像市场规模预计将从2020年的0.45亿元增至2030年的340.10亿元，期间年复合增长率达到81.55%。

　　商业化，资本化，视网膜影像AI服务俨然成了一个风口，而中国一直就有“追风口”的传统。当一个新兴且具备爆发力的产业涌现时，往往会吸引大量参与者入局，进而引发残酷的内卷，破坏竞争格局，杀伤企业的盈利能力。

　　但可预见的是，类似的“羊群效应”很难在视网膜影像AI服务领域复制，原因是壁垒。

　　研发能力、资本投入能力、市场与客户导入等问题且先不论，医学影像AI的发展需要大量真实世界中的视网膜影像数据作为生产资料，然后与算法进行交互训练，而这需要长期的积累，新进入者哪怕狠劲砸钱，也难有“大力出奇迹”的效果。

　　再比如资质壁垒。

　　AI医疗器械属于第三类医疗器械，需要获得国家药监局的批准才能商业化，在拿到医疗器械注册证前，产品根本无法进入市场。但想要申请注册证书，企业必须通过广泛的临床前研究和临床试验来证明产品的安全性、有效性，而这同样需要时间。

　　先行者利用先发优势高速迭代，后来者一步跟不上、步步落后。在视网膜影像AI这个赛道中，后发先至或许只能是空想。这同时意味着，既有企业目前的成长逻辑在将来不会受到竞争加剧的挑战和破坏。

　　方向对了，路就不怕远。

　　尽管目前这些头部医疗AI企业大多尚处于非盈利状态，但这种以高额投入换增长的战略性亏损，最终很可能换来巨量补偿，特斯拉、亚马逊无不如此。

　　事实上，一项新技术或产品的成长曲线总是呈现非线性的指数增长，即前期长久的积累会在某一个时点突然爆发，进而高斜率向上，从PC，到智能手机，再到新能源车，皆是如此。

　　以史为鉴，视网膜影像AI企业的盈利能力大概率也会在未来突然爆发。但愿这一天能够提前到来，因为这同时意味着有更多的人得到了更高质量的医疗服务。