当AI医疗开始兑现真金白银：德适-B(02526)跑通「基座模型+数据平台+临床交付」全链路闭环

考研资深辅导 2026年08月11日 21:00:18

过去几年，人工智能医疗行业始终被一个核心追问缠绕：技术亮眼，但究竟能不能真正落地、形成可持续的商业收入？随着德适 -B ( 2526.HK ) 2026 年中期业绩披露，市场终于看到了一个清晰且扎实的答案：AI 医疗不仅能深度嵌入临床，更已经形成规模化、可验证的独立收入。

2026 年上半年，公司实现营业收入约 1.09 亿元，同比增长 21.0%；其中模型服务收入达 9450 万元，同比增长 101.1%，占总收入比重约 86.9%；整体毛利率维持在 74.1% 的高位。

这组数据的分量，远不止于收入增长本身。它意味着 AI 不再是硬件产品的附加功能，也不再是实验室里的技术成果，而是已经成为可被客户单独付费、可持续交付、可规模化复制的核心商业能力。

一、近 87% 模型收入占比：一份中报坐实 AI 医疗 " 能赚钱 "

单看收入规模，德适仍是一家处于高速成长期的科技企业；但拆解收入结构便能发现，公司的商业模式已经完成了一次关键跃迁。

这场转变早有伏笔：2025 年，德适技术许可收入达到 8434 万元，占当年营收 51.4%，历史上首次超越器械相关收入，成为第一大收入来源；到 2026 年上半年，模型服务收入进一步攀升至 9450 万元，仅半年体量已超过去年全年，占总收入比重跃升至近 87%。

从 " 技术许可 " 到 " 模型服务 "，名称迭代的背后，是同一条商业化主线的持续深化：公司正彻底告别 " 设备及软件项目一次性交付 " 的传统模式，转向 " 输出模型能力、提供平台服务 " 的平台化增长。收入的核心驱动，不再是单台设备、单个项目的销售，而是 " 基座模型训练 — 专科模型开发 — 技术许可— 平台部署 — 持续服务 " 的复合型收入体系。

毛利率的表现，进一步印证了模型服务的商业价值。2025 年公司整体毛利率 71.8%，其中技术许可业务毛利率高达 87.3%；2026 年上半年，高毛利的模型业务持续扩容，带动整体毛利率维持 74.1% 的高位。模型能力一旦完成训练验证，便可在不同专科、不同医院、不同场景中持续复用，边际交付效率与盈利弹性显著高于传统硬件项目。

与此同时，公司仍保持高强度的战略性研发投入。2025 年研发投入约 1.04 亿元，占营收比重约 63%，其中仅算力基础设施投入就达 8384 万元。对医疗大模型企业而言，高研发不是短期经营负担，而是模型能力、数据资产与平台效率持续升级的底层支撑，是构建长期壁垒的必要投入。

这份中报释放的核心信号清晰而坚定：AI 医疗已经走出概念期，进入真实、规模化的收入兑现阶段；行业的竞争逻辑，也已从 " 谁有 AI 模型 "，转向 " 谁的模型能持续创造收入 "。

二、行业分层竞速：德适的商业化纯度跑出差异化优势

医疗影像 AI，是当前 AI 医疗赛道中商业化确定性最高的细分方向之一。

据国金证券引用头豹研究院数据，2023 年中国 AI 医疗市场规模已突破百亿元，预计 2028 年将达到 976 亿元，2023-2028 年复合增长率约 55.6%。其中医疗影像技术成熟度最高、临床需求最明确，2025 年市场规模已超 150 亿元，2026 年有望达到 235.7 亿元。

政策与支付端的配套也在同步落地。东方证券研报显示，截至 2026 年 6 月底，全国 31 个省份及新疆生产建设兵团累计上传医保影像云索引近 4.4 亿条。随着数据标准逐步统一，AI 影像的应用场景正从单院单病种辅助诊断，向区域影像平台、影像质控、重复检查识别、多病种综合分析快速延伸。

行业空间持续打开，但身处其中的企业，商业化所处的阶段与质量却天差地别。

这张对比表清晰折射出行业分层：多数布局 AI 的医疗器械企业，AI 仍依附于硬件销售，未形成独立收入体系；AI 制药赛道的企业大多仍处于研发投入与合作开发阶段，收入确认周期长、里程碑属性强。

这并非赛道价值的差异，而是商业模式与兑现节奏的不同。相比药物研发漫长的临床与商业化周期，医疗影像 AI 可通过模型服务、软件授权、医院部署、按服务量结算等多种方式，更早实现规模化收入。

而德适的稀缺性在于：它既保持了全球一线的研发强度，又率先将模型能力转化为了公司的核心收入支柱。对仍处于技术快速迭代期的医疗 AI 赛道而言，这种 " 高研发投入 + 模型收入高速增长 " 的双重特质，具备极强的差异化优势。

三、真正的壁垒是闭环：「基座 - 专科 - 产品 - 反馈」飞轮已全速转动

医疗影像 AI 的竞争，早已跳出了单点算法精度与注册证数量的比拼，转向数据治理、模型生产、医院准入、持续交付的全链路综合能力较量。

据东方证券研报统计，截至 2025 年 4 月，国内聚焦医疗影像领域的 AI 应用相关产品已达 56 款；联影智能有 20 款 AI 应用取得 NMPA 三类证，数坤科技三类证数量达到 19 张。当注册证不再是稀缺品，行业的胜负手就变成了：产品能否深度嵌入医院工作流、能否形成稳定付费量、能否实现续约与规模化交付。

德适的核心优势，正是构建了从数据到模型、从模型到产品、从产品到临床的完整体系，并且已经形成自我强化的正向飞轮。

这套体系分为三层架构：

底层基座：自研 iMedImage ® 医疗影像基座大模型，千亿参数规模，覆盖 19 种医疗影像模态与 26 个临床专科，是所有专科能力的技术底座；

中层平台：iMedLoop ™医疗影像数据平台承接数据治理、智能标注、模型训练与部署服务，目前已沉淀 2895 万条高质量医疗影像数据集，超 3000 名专业标注人员参与数据生产；

应用终端：面向医院、科研机构与区域医疗场景的专科模型及合规产品矩阵。公司已累计形成 158 个专科子模型，已与 99 家医院开展合作，包括三甲医院 65 家，覆盖 43 个人体器官或应用部位及 61 个疾病方向。

2026 年 5 月，AI AutoVision ® 染色体核型辅助诊断软件拿下 NMPA 三类医疗器械注册证，成为全球依托医疗影像大模型技术获批的首款三类器械产品。这张证书的价值远不止于单品准入，更验证了公司从数据治理、模型训练、临床验证到产品注册的全链路走得通、合规性经得住最高等级监管检验。

更重要的是，这套体系已经形成了可持续迭代的闭环飞轮：围绕模型及平台能力，德适将模型服务拓展至更多专科任务，并将其中技术成熟、适用范围明确的专科模型，按相关监管要求进一步开发为医疗器械产品。项目交付及产品使用过程中积累的合规高质量数据集、模型测试结果、部署经验及专业反馈，可持续用于模型改进和后续任务开发，由此形成「基座模型 — 专科模型 — 服务及产品 — 实际应用反馈 — 模型迭代」的完整闭环，使专家经验和研发成果得以持续积累和复用，推动模型能力、平台应用与业务交付相互促进。

应用场景越多，模型获得的真实临床反馈越丰富；反馈越充分，模型在专科场景的适配能力越强；模型能力越强，可覆盖的任务与医院边界越广；场景与客户的扩容，又会进一步打开模型服务与产品化的增长空间。

海外头部企业的发展路径早已印证这一逻辑：Tempus 以基因组学检测为入口，沉淀真实世界数据，再通过临床服务、数据授权、药物研发支持实现多重变现；Aidoc 以 aiOS 平台整合多类 AI 工具，在真实临床工作流中持续获取反馈迭代能力。它们的共同特点是：数据不是一次性原料，而是随应用持续增值的核心资产；平台不是简单的软件入口，而是串联数据、模型、临床与商业化的基础设施。

德适搭建的 iMed 系列商业化产品 +iMedLoop ™平台服务 +iMedImage ® 技术底座，正是这条产业路径在中国医疗影像赛道的落地实践。

四、AI 重构创业法则：浅 MVP 时代终结难而正确的路越走越宽

站在更宏观的产业视角看，德适的成长路径，恰恰印证了 AI 时代一场深刻的创业范式变革：精益创业与 MVP（最小可行产品）的黄金时代正在过去，浅层产品不再构成核心竞争力，从一开始就啃硬骨头、构建深度闭环的企业，才能走得更稳、更远。

埃里克・里斯提出的精益创业方法论，核心是 " 构建 - 测量 - 学习 "，用最小可行产品快速验证市场需求。这套逻辑诞生于软件开发成本高昂的年代，创业者需要通过缩小产品范围降低试错成本。

但在 AI 编程 Agent、低代码工具、开源模型全面普及的今天，做出一个 MVP 原型已经毫无门槛 —— 一个小团队甚至个人，几天内就能搭出产品界面、对接接口、实现基础 AI 能力。正如 Stripe 联合创始人 Patrick Collison 的判断：当所有人都能快速做出产品时，产品本身就不再是壁垒。真正稀缺的，是行业深度理解、专属数据资产、复杂流程适配、用户信任与完整交付能力。

AI大幅降低了产品 " 第一公里 " 的成本，却显著抬高了 " 最后一公里 " 的竞争门槛。

这一点在医疗 AI 赛道体现得尤为极致。一个能完成影像识别的模型 Demo 很容易做，但要让它真正进入医院、产生商业价值，需要同时打通数据合规与可信流通、高质量数据治理标注、基座与专科模型训练、多中心临床验证、医疗器械监管注册、医院系统接入与流程适配、部署后运维升级服务等全链路环节。任何一环缺位，都无法形成真实的商业闭环。

这正是德适从一开始就选择高难度路径的价值所在。它没有在通用大模型上套一层医疗标签做浅层次创新，而是围绕医疗影像场景，从底层基座模型到数据平台，从专科模型到临床交付，扎扎实实打通了每一个环节。这条路前期投入重、周期长、不够 " 轻巧 "，但每一步都在沉淀不可复制的壁垒。

浅层产品可以快速上线，但只有深度系统才能长期留在临床；简单工具很容易被复制，但完整闭环会沉淀出极高的替代成本。

五、结语：从单点产品到医疗影像 AI 基础设施

未来，医疗影像 AI 的市场空间，将持续从单病种辅助诊断向多病种、多模态、全流程服务扩展。政策端明确了 2030 年二级以上医院普遍落地 AI 影像辅助诊断的目标，产业端医保影像云正在推动数据从单院存储走向区域互通，商业模式也将从一次性项目建设，延伸至软件授权、平台服务、持续运维、按检查量结算等多元形态。

对德适而言，横向的增长来自更多专科任务、更多影像模态、更广泛的医院场景；纵向的深化来自从模型训练、技术许可，向系统部署、持续运维、版本升级、合规器械产品化的全链条延伸。随着专科模型持续扩容，单个技术成果可被更多场景复用；随着临床应用不断扩大，平台沉淀的数据、反馈与交付经验，又将反向提升模型能力。

这是一条从技术到产品、从产品到平台、从平台到生态的成长路径。接下来一个值得关注的节点是：市场预期 9 月 7 日纳入港股通——流动性的变化将让更多资金有机会审视德适的长期价值。

AI 医疗的下半场，比拼的早已不是谁的模型参数更高、单点算法更准，而是谁能把模型、数据、监管与临床真正连成一体，持续交付可被医院与医生信任的价值。

德适科技用一份中报证明了 AI 医疗可以兑现真金白银，用一套全链路体系证明了医疗 AI 可以从单点应用走向工业化生产。当 " 人人都能做 MVP" 成为行业常态，真正稀缺的，永远是那套难以复制、能够持续进化的完整业务闭环。

而德适选择的这条更深、更难、也更具长期价值的道路，正是医疗 AI 产业化深水区里，最值得关注的平台型样本。

疏漏难免，敬请指正

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