Bernstein中国医疗 AI 行业报告深度分析与全面总结

原报告：Bernstein<China Pharma and Biotech Future of Tech: AI in China Healthcare> 18/03/2026

本报告是 Bernstein “科技未来” 系列研究的重要组成部分，发布于 2026 年 3 月 18 日，聚焦中国医药生物领域的 AI 应用，从药物发现、医疗机器人、AI 医学影像、数字健康与医疗服务四大细分赛道展开，核心对比了中外医疗 AI 生态的结构性差异，明确了高增长赛道与具备全球化潜力的本土企业，并给出了相关医药标的的投资评级与目标价。报告核心结论为：AI 药物发现和医疗机器人是中国医疗 AI 领域两大高增长赛道，且头部本土企业已展现出全球化潜力；AI 影像和数字健康虽各有发展特征，但前者面临产品同质化、后者生态垂直整合的特点，全球化潜力相对较弱；同时中外医疗 AI 生态因参与者角色、商业模式、技术布局不同呈现显著结构性差异，本土国产化替代加速与政策驱动成为行业核心发展动力。

一、核心框架：中外医疗 AI 生态的结构性差异

报告将中国与全球医疗 AI 生态的差异作为核心分析视角，四大细分赛道的参与者定位、商业模式、生态逻辑呈现明显不同，且医疗设备龙头企业在 AI 机器人和影像领域的跨界竞争成为共性特征，具体差异如下：

共性竞争特征：GE、联影、迈瑞等中外医疗设备龙头，正将 AI 嵌入自身平台并依托医院渠道优势，成为 AI 精品店的直接竞争者，部分企业还成立了专属 AI 子公司（如联影智能）强化布局。

二、四大细分赛道深度分析：重点聚焦高增长的药物发现与医疗机器人

报告对四大赛道的市场规模、商业模式、企业表现、政策影响、行业挑战进行了分层分析，其中AI 药物发现和医疗机器人为核心高增长赛道，是研究重点。

（一）AI 药物发现：全球年增 25%，本土企业管线爆发 + 海外收入高增

1.市场规模：全球 AI 药物发现市场年复合增长率约 25%，2030 年预计达到500 亿美元；传统药企引入 AI 后研发效率提升，可节省20-30% 的研发成本。

2.核心商业模式：分三类，且行业正从上游服务向自研管线升级

oAI SaaS：向药企销售算法、计算平台或自动化服务（如晶泰科技、美国 Schrodinger）；

oAI CRO：与药企合作，将药企的研发思路转化为潜在药物候选物；

oAI 生物科技：自研管线并对外授权（out-licensing），是行业升级方向，国内仅英矽智能（Insilico）为典型代表。

3.AI 的核心效率提升：英矽智能数据显示，AI 将临床前候选药物（PCC）研发成本降至300-500 万美元（为传统模式的 1/10）；靶标发现到 PCC 的研发周期从 54 个月缩短至12-18 个月；需合成的分子数从约 1000 个降至 60-200 个。

4.本土企业核心表现

o英矽智能全球领先：拥有 50 个 PCC、9 个临床阶段管线，计划每年新增 15-20 个 PCC，管线增速达成熟中型生物药企水平；

o管线爆发式增长：2025 年中国 AI 药企新增 72 个管线资产，其中 68 个为临床前阶段；

o全球化收入亮眼：晶泰科技（XtalPi）和英矽智能的海外收入占比已达80-90%，成为核心收入来源。

5.行业核心挑战

oAI 的技术局限性：在靶标识别、分子设计上表现优异，但预测人体体内反应的能力尚未成熟，管线真实转化率待验证；

o终极考验为资产命中率：头部企业最先进的候选药仍处于 II 期临床，需数年时间验证资产有效性；

o传统药企应用偏浅：虽在研发中引入 AI（如 BeOne 在临床方案起草、数据分析、合规文件准备全流程用 AI），但尚未形成纯 AI 驱动的业务。

（二）AI 医疗机器人：中国年增 30-40%，政策驱动国产化 + 全球化加速

1.市场规模：全球医疗机器人市场年增中双位数，2030 年预计达600 亿美元；中国手术机器人为核心赛道，年增 30-40%，2033 年市场规模预计达1020 亿人民币，2028-2033 年 CAGR 达 31%（远高于全球 14% 的增速），核心原因是当前渗透率极低。

2.AI 的核心作用：作为医疗机器人的“数字大脑”，通过机器学习、计算机视觉、实时导航算法，实现医学影像解读、解剖结构追踪、手术辅助，其中手术机器人占全球医疗机器人市场的 64%，为绝对核心。

3.政策核心影响：2026 年 1 月国家医保局发布定价指南，成为行业关键转折点

o标准化收费：按机器人参与程度分精准执行、参与执行、导航三级收费，要求医院上传手术数据以匹配收费等级，利好精准聚焦的系统商和数据管理整合能力强的企业；

o耗材利润承压：“剃须刀 - 刀片” 模式的耗材（刀片）毛利率受挤压，医院不得对耗材和机器人操作费重复收费。

4.行业格局与企业表现

o国产化替代加速：NMPA 对手术机器人及配件的审批量从 2017 年 13 个增至 2025 年 121 个，但国家级创新医械占比仍低；直觉外科（Intuitive Surgical）仍主导中国市场，微创医疗机器人、术锐（Edge Medical）、天智航等本土企业渗透率逐步提升；

o全球化快速突破：本土企业海外收入从 2023 年的0，增至 2025 年上半年的约50%，微创医疗机器人（Toumai/Skywalker）、术锐为核心代表，天智航仍以国内市场为主。

（三）AI 医学影像：全球 2030E 达 100 亿美元，中国产品同质化 + 全球化潜力弱

1.市场规模：全球整体医学影像市场 2030 年预计达 600 亿美元，AI 影像占比 1/6（100 亿美元），增速显著高于传统影像（传统影像年增仅 6%）；中国 2030 年心脑血管 AI 诊断市场预计达 384 亿人民币，手术规划 AI 市场达 464 亿人民币（技术要求最高）。

2.中国行业特征

o准入与格局：AI 影像设备分二类 / 三类证，三类证为诊断级核心门槛，头部软件企业（数坤 / 推想）拥有约 40 个二类 / 三类证，三类证占比约 50%；市场分为软件 AI 精品店（数坤、推想、深睿）和硬件龙头（联影、迈瑞），硬件龙头依托海外渠道优势，全球化能力显著优于软件企业；

o应用高度集中：三类证产品聚焦心脑血管（45%）和肺部（28%），AI 在结构化、标准化、高重复性的诊断场景（如肺结节、颅内出血）表现优异，但在弥漫性病变、复杂纹理识别上存在技术天花板；

o产品同质化严重：头部企业的研发方向高度重叠，如肺部影像均聚焦肺结节检测，心脑血管均聚焦颈动脉狭窄、颅内动脉瘤等。

3.核心挑战：纯 AI 影像软件企业规模小、多为未上市状态，海外商业化能力极弱，全球化潜力显著低于 AI 药物发现和医疗机器人企业；硬件龙头虽有海外渠道，但并非纯 AI 玩家。

（四）数字健康与行政 AI：中国垂直整合，全球角色分离，赛道关注度较低

报告对该赛道着墨较少，核心特征为：

·中国：消费服务导向 + 垂直整合是核心，阿里、腾讯、华为等科技巨头既提供云基建和算力，又通过微医、平安好医生、阿里健康等附属平台布局远程医疗、医药零售、保险等服务，基建提供商与 AI 解决方案商的边界模糊；

·全球：角色清晰分离，亚马逊、微软等科技巨头仅聚焦 AI 和云基建，Teladoc、Amwell 等专业公司做独立的虚拟医疗平台，专门服务医疗机构；

·赛道定位：成为医疗 AI 的基础设施补充，暂无具备高增长和全球化潜力的核心标的。

三、投资评级与标的：5 家跑赢大盘，4 家持平大盘

报告对中国医药生物领域的核心标的给出了Outperform（跑赢大盘）和Market-Perform（持平大盘）两类评级，未给出 Underperform（跑输大盘）评级，同时明确了各标的的目标价、估值指标（PE/EV/Sales）、EPS 预测等核心财务数据，核心评级结果如下：

（一）Outperform（跑赢大盘）

BeOne（ONC）、翰森制药（3692.HK）、信达生物（1801.HK）、恒瑞医药（600276.CH）、科伦生物（6990.HK）

（二）Market-Perform（持平大盘）

康方生物（9926.HK）、石药集团（1093.HK）、中国生物制药（1177.HK）、再鼎医药（9688.HK）

估值特殊说明：科伦生物、再鼎医药采用EV/Sales估值，其余标的以 PE 为主；BeOne、再鼎医药的估值基准年为 2025 年，石药集团为 2023 年。

四、行业共性趋势与核心挑战

（一）三大核心发展趋势

1.国产化替代全面加速：医疗机器人、AI 影像、药物发现均迎来政策（NMPA 加速审批、医保局定价指南）和市场双重驱动的国产化替代，本土企业逐步突破海外巨头的垄断；

2.全球化布局成为头部企业核心标签：AI 药物发现（晶泰、英矽智能）和医疗机器人（微创、术锐）的头部企业，海外收入占比快速提升至 50% 以上，打破了中国医疗科技企业 “本土为主” 的格局；

3.商业模式向自研管线 / 高附加值升级：AI 药物发现企业从 SaaS/CRO 向 AI 生物科技（自研管线对外授权）升级，医疗机器人企业向 “精准执行” 高收费等级升级，AI 影像向手术规划等高技术要求领域升级；

4.政策成为关键驱动因素：NMPA 的审批加速、医保局的定价标准化，直接决定了赛道的发展节奏和企业的竞争优势。

（二）四大核心行业挑战

1.技术验证尚未完成：AI 药物发现的管线转化率、资产命中率待临床验证，AI 影像在复杂病变识别上存在技术天花板，AI 医疗机器人的创新医械占比仍低；

2.产品与商业模式同质化：AI 影像企业研发方向高度重叠，AI 药物发现的中小企仍以低附加值的 SaaS/CRO 为主，缺乏自研能力；

3.海外商业化能力分化严重：仅头部 AI 药物发现和医疗机器人企业具备海外收入能力，多数 AI 企业（尤其是 AI 影像软件商）仍未实现海外商业化；

4.传统巨头跨界竞争：联影、迈瑞、GE 等医疗设备龙头，依托医院渠道和硬件优势嵌入 AI，成为 AI 精品店的直接竞争者，挤压中小 AI 企业的市场空间。

五、报告核心观点总结

Bernstein 认为，中国医疗 AI 正处于从 “基建 / 服务” 向 “自研 / 全球化” 的关键升级期，其中 AI 药物发现和医疗机器人是最具投资价值和全球化潜力的两大赛道，头部本土企业已展现出与全球玩家竞争的能力；AI 影像虽有市场规模，但受产品同质化和技术天花板限制，增长潜力相对有限，数字健康则更多作为基础设施补充。

行业的未来发展将取决于三大核心因素：AI 技术在临床中的实际验证效果（如药物管线命中率、影像诊断准确率）、本土企业的全球化商业化能力、政策对创新的支持与商业化的规范平衡。而中外医疗 AI 生态的结构性差异，决定了中国企业无法复制全球模式，需以 “基建 + 服务” 为基础，逐步向自研管线和高附加值环节升级，这也是本土企业的核心发展路径。