上市首日大漲111%！智譜MiniMax之后，德適交出大模型商業化答卷

田晏林 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

這幾天，港股市場的情緒，又被AI大模型點燃了！

繼年初智譜、MiniMax兩大通用AI巨頭上市后，3月30日，杭州德適生物科技股份有限公司（以下簡稱“德適”）正式登陸港交所。

作為港股首家醫學影像AI大模型公司，德適的上市標志著中國大模型領域的三駕馬車——“德智米”（德適、智譜、MiniMax），成功在港股會師。

上市前一天，德適暗盤大漲約101%；上市當天，早盤高開121.21%，每股報收209.6港元，漲幅高達111.72%，市場熱情可見一斑。

截至4月1日收盤，該公司每股報收246.2港元，漲幅24.34%，市值近200億港元。

相較于已躋身千億市值陣營的智譜、MiniMax，德適上市初期的強勁表現，給資本市場預留了充足的估值想象。

單從市銷率（P/S）看，智譜當前市值超4000億港元，對應P/S超過510倍，MiniMax同樣維持數百倍的高市銷率水平。

反觀剛登陸港交所的德適，市值剛突破200億港元，以其2025年預計全年營收1.5億元測算，公司P/S不足智譜的1/4，市值僅為智譜的1/20左右。

這意味著，在同樣的AI賽道邏輯下，德適當前估值明顯更具性價比，上漲空間更大。

而且從行業趨勢與公司基本面來看，德適后續仍具備沖高潛力。畢竟AI對各行業的重塑已經不可逆了。

站上賽道

德適成立于2016年，是一家在杭州本土發展起來的，專注于開發醫學影像產品及服務的醫療器械公司。

區別于傳統醫療器械公司和純正大模型公司，德適所在的“AI+醫療”領域，是一個高壁壘、強需求、有效供給高度稀缺的賽道。

在這條賽道里，德適又選了一條難而正確的路——AI醫學影像。

為什么說它難？因為在德適之前，國內外已有大量企業將AI與醫學影像結合，試圖用技術提升診斷效率。

過去十多年，各企業圍繞眼部、肺部、乳腺、骨科等單一病種做了大量AI優化，也確實在局部場景中實現了病灶識別、輔助判讀等功能突破。

但行業走到今天，一個普遍存在的瓶頸也愈發清晰：絕大多數玩家走的仍是單一病種、專用模型的路線，看似多點開花，實則研發成本高、落地周期長、難以規模化推廣。

這些AI影像應用，最終只能停留在單點優化層面，遠不足以支撐整個醫學影像行業的智能化升級。

而說它正確，則是因為業內普遍有個共識，醫學影像是AI醫療中確定性最高的細分賽道。

近期，英偉達在最新報告《State of AI in Healthcare and Life Sciences: 2026 Trends》中提到：醫學影像是目前AI落地并產生實際經濟效益最顯著的領域之一。

57% of respondents from the medical technology segment reported seeing ROI from deploying AI for medical imaging.
（57%的醫療技術領域受訪者表示，在醫療影像領域部署人工智能后已見到投資回報。）

該報告還將醫學影像視為AI醫療從“實驗”轉向“執行”的核心應用場景。

…reaping return on investment (ROI) on core applications like medical imaging and drug discovery.（在醫療影像、藥物研發等核心應用領域已實現投資回報。）

在這樣的背景下，德適的出現，為行業破解這些痛點提供了現實樣本，也讓市場得以窺見大模型技術從研發走向產業化的可行路徑。

AI醫學影像困局

長久以來，醫學影像市場面臨4大痛點：

一是診斷周期長，以染色體核型分析為例，傳統醫學影像的平均診斷周期；

二是誤診率高，比如根據核型的骨髓性腫瘤（MN）臨床誤診率達到18.5%；根據形態學影像的骨髓化生不良癥候群（MDS）臨床誤診率高達21%。

三是專業人才供給嚴重不足，國內超聲科醫師總量僅約15萬人，難以匹配龐大的診療需求；

四是人才培養周期長，通常要花5-10年才能培訓出一位能夠掌握核型分析技術的細胞遺傳學專家。

傳統AI醫學影像一直嘗試解決，卻苦于無法快速、低成本地實現診斷項目的AI智能化。

因為這些公司在技術層面，幾乎都在走“專病模型”路線。簡單說就是，一個模型只盯一種病、一種影像。

這就導致AI醫療產業化進程中，出現一個非常大的Gap，每一個專病模型都需要大量標注數據、醫生參與、算法迭代。

相當于每做一個病種就要重新“造一次輪子”。

更為致命的是，單一專病模型面臨著極為冗長的生命周期——從底層算法研發、多中心臨床驗證、獲取藥監局合規認證，直到最終打通公立醫院的采購鏈路，往往耗時數年之久。

醫院也不可能為了這些檢查，去裝幾十上百個不同模型和智能化檢測設備，推廣難度極大。

2025年10月，國家五部門聯合發文，明確2030年二級以上醫院普遍開展AI影像輔助診斷。

全國二級以上醫院有多少呢？16000多家。

而全國有幾千種影像檢查，靠“一個病一個模型”的方式，根本做不到“普遍開展”。

當然，除了技術問題，在商業化層面，核心矛盾同樣突出。目前行業還缺乏明確的付費方與收費路徑。

同時，AI為醫院、醫保創造的增量價值難以量化，商業閉環始終未能跑通。

種種因素，共同影響著AI在醫學影像領域的規模化落地。

一款模型打天下

過去幾年，德適也在找答案。

德適創始人、首席執行官宋寧，也是公司研發團隊負責人，在醫學遺傳學、計算機科學及AI交叉領域有超過20年的經驗。

近5年來，宋寧主持國家科技部重點研發項目及省部級科研項目8項，發表20余篇SCI期刊論文。

德適創始人、首席執行官宋寧在上市現場講話

他很早就發覺傳統AI醫學影像的瓶頸，認為要想從根本解決問題，大模型必須能給外界提供一個靠譜的“大腦”，讓所有項目能以更低成本實現智能化。

iMedImage醫學影像基座模型就是這個“大腦”。

這款自研大模型，主打一個低成本、快速實現多樣檢測，可支持19種影像模態，覆蓋CT、B超、核磁、顯微影像等90%以上醫學影像應用場景。

更關鍵的是，iMedImage基座模型能為醫生賦能，降低影像診斷操作門檻。

醫學影像診斷的核心難點，在于精準識別病灶異常并給出診斷結論，這一能力高度依賴醫生扎實的臨床醫學功底與臨床經驗。

當前，互聯網巨頭雖紛紛布局AI模型研發，但在醫療場景中，精準識別影像異常、給出專業診斷分析，靠的遠不止算力與算法。

這時候，有醫學功底的德適團隊顯出優勢了。

我們假設一個簡單的臨床場景。

在一些權威的骨科醫院，醫生憑借豐富經驗，通過CT影像即可精準判斷骨折位置與損傷程度。

但在一些縣級、鄉鎮醫院，醫生面對同類影像往往缺乏足夠診斷經驗，難以給出準確判斷。

傳統模式下，大醫院只能依靠遠程會診、專家出診等方式幫助患者，不僅落地難度大，覆蓋范圍也有限。

德適通過技術許可平臺iMed MaaS平臺，可以給醫生和科研工作者提供零代碼、低門檻、高度泛化的通用AI解決方案。

以此前列舉的骨折診斷場景為例，依托德適構建的技術許可平臺，頂級三甲醫院的骨科專家能夠基于iMedImage基座模型，零代碼訓練出具備專家級判讀水準的“骨折輔助診斷專用大模型”。

該模型落地基層醫院后，一臺電腦即可幫助基層醫生快速獲得骨折影像的初步診斷意見，診斷能力顯著提升。

當然，這個基座模型，也能為不同醫院的優勢科室“量身定制”各類專科診斷模型。

只需iMedImage一個“大腦”，國內頂尖醫院的優勢專科診療經驗便得以沉淀，從而用更低成本、更高效率的方式實現優質醫療資源下沉。

2024年9月，德適開始通過iMed MaaS平臺，獲取大模型技術許可服務收益。

目前，德適覆蓋了北京協和醫院、復旦大學附屬中山醫院等頂級三甲醫院，中國前十大醫院對其產品采用率達40%。

該公司運營的75家分銷商網絡，也協助其在全國31省市積累超400家醫療機構的客戶資源。

招股書顯示，2025年前9個月，大模型技術許可業務毛利率高達96.5%，成為公司第一大收入來源。

從研發走向產業化

在大模型技術服務之外，德適還有8款已完成商業化的醫療器械產品：

1款醫學影像軟件——AutoVision染色體分析軟件；

3款商業化醫療器械——MetaSight自動細胞顯微圖像掃描系統、KayoFlow細胞收獲儀、KayoFlow制片染色一體機。

4款主要試劑及耗材——配子胚胎緩沖液、體外受精顯微操作管、ICSI顯微操作皿、人外周血細胞培養基。

但這都不是德適的“殺手锏”。

實際上，德適的拳頭產品是基于基座模型孕育出的核心產品AI AutoVision。

其最新的注冊臨床數據顯示，該系統在檢測染色體數目異常方面實現了罕見的100%靈敏度和特異度，在結構異常檢測上靈敏度亦高達94.05%。

目前，AI AutoVision已作為“第三類創新醫療器械”正式獲批進入國家藥監局“綠色通道”，即將以絕對的技術代差重塑行業標準。

該產品目前適用場景有兩個：一是對孕婦的羊水樣本做檢查，提前發現胎兒可能的染色體問題，避免生出有先天缺陷的寶寶。

二是對準備做試管嬰兒的夫妻，分析他們血液樣本里的染色體，幫醫生挑出染色體更正常的胚胎，讓輔助生殖更安全、更成功。

據德適方面介紹，AI AutoVision可以對不同光學顯微鏡拍出來的染色體數字圖像，自動完成染色體分割、計數、排列，還能精準識別病例級別的異常，同時兼容市面上常見的標準顯微鏡。

對于AutoVision的老客戶，德適提供平滑升級方案，只需在本地刪除AutoVision，并安裝AI AutoVision即可，無需更換底層定制計算機。硬件成本零增加。

AutoVision軟件的界面及隨附計算機裝置的外觀

據弗若斯特沙利文數據，2024年德適在國內染色體核型分析領域市占率達30.6%，位居行業第一，也是全球唯一實現染色體核型全流程AI自動化商業化企業。

公開資料顯示，此次上市，德適每股定價99港元，共發行799.92萬股H股，募資額約7.198億港元。

其中，約49%的金額將用于AI AutoVision研發及商業化；約20%的募資用于迭代iMedImage模型并拓展技術許可業務，打造第二增長曲線。

AI醫學影像，跑步進入黃金賽道

近年來，AI重塑了不少行業，醫學影像作為AI滲透率最快的細分領域，正迎來黃金發展期。

據弗若斯特沙利文報告，全球醫學影像檢測市場2024年規模達957億美元，2035年將增至1739億美元。

中國市場更搶眼，2024年中國醫學影像檢測市場規模達999億元，2035年預計突破2193億元。

各種數據都在表明AI醫學影像即將爆發。

特別是當AI輔助診斷整合至臨床，逐步成為業界共識，公眾的認知與接受度不斷提升，新的增長變量正在顯現。

德適卡位的染色體核型分析賽道，增速超50%且智能化滲透率僅1.4%，成長潛力巨大。

回顧過去，AI醫療賽道經歷過資本熱潮，也遭遇過落地質疑。核心矛盾只有一個，技術能否真正嵌入臨床workflow，能否產生可持續的商業模式。

德適的不同在于，AI AutoVision并非追逐熱點的“AI+醫療”概念，而是從染色體核型分析這一高壁壘、強剛需的細分場景切入，用基座模型重構診斷流程。

此番德適上市，為處于迷茫期的AI醫療賽道提供了一個可落地、可盈利的實踐樣本，也能看出資本市場和政策層面對這類技術的高度關注，為醫療行業提供了“技術嵌入臨床、商業反哺創新”的參考方向。

當AI正在滲透進臨床診斷的核心環節，醫療資源的分配邏輯就要被改寫了。