在过去二十年里，人工智能（AI）经历了从大数据分析到生成式 AI 的跨越式发展，深刻重塑了医疗健康与生命科学领域的发展格局。从疾病诊断、药物研发到个性化医疗服务，AI 技术的融入解锁了前所未有的行业可能性，也吸引了全球风险投资（VC）的持续关注。本文基于 PitchBook 2025 年 AI 医疗与生命科学风险投资报告核心数据，系统分析该领域的风投市场动态、细分赛道机遇、潜在风险及未来趋势，为行业参与者提供全景式参考。
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一、AI 医疗风投市场：从爆发到理性的演进之路
AI 技术在医疗健康领域的突破性应用，推动风投活动自 2020 年起进入快速增长通道。但经历阶段性爆发后，市场已逐步回归理性，呈现出资本集中化、退出机制调整等显著特征。
（一）整体投资规模：峰值后稳步回落，资本更趋集中
AI 医疗与生命科学领域的风投交易规模在 2021 年达到历史峰值，全年融资额达 220 亿美元，交易数量 1018 笔。这一爆发式增长主要得益于数据驱动疗法、AI 诊断技术及数字健康平台的突破性进展，吸引了全球资本的密集布局。然而，峰值过后市场进入 normalization 阶段，2022 年融资额降至 165 亿美元，2023 年进一步下滑至 101 亿美元。2024 年前三季度，融资规模保持相对稳定，达到 105 亿美元，但交易数量持续减少至 511 笔，显示资本正从分散投资转向少数优质项目的集中布局。
这一转变背后，既有宏观经济环境的影响，也反映了投资者心态的成熟。经历初期的技术狂热后，投资者更加强调临床验证能力和可持续的商业模式，对早期项目的筛选标准显著提高。值得关注的是，2025 年特朗普政府上台及共和党主导国会的政治格局，可能会对医疗 AI 领域的监管政策和资金支持方向产生深远影响，为市场带来新的变量。
（二）细分赛道投资：生物科技领跑，多领域协同发展
从近 12 个月的细分赛道表现来看，生物科技（Biotech）成为资本布局的核心领域，以 49.1 亿美元融资额和 192 笔交易领跑行业，凸显了 AI 在药物研发领域的巨大潜力。医疗技术（Medtech）和健康科技（Healthtech）紧随其后，分别获得 22.53 亿美元和 33.35 亿美元融资，交易数量分别为 242 笔和 252 笔，反映出 AI 在诊断设备、远程监测、数字护理等场景的广泛应用价值。此外，专注于药物研发流程优化的制药科技（Pharmatech）和解决医疗行政效率问题的医疗 IT，也构成了市场的重要组成部分，共同推动 AI 技术在医疗全产业链的渗透。
不同赛道的头部企业持续获得资本青睐。生物科技领域，insitro、XtalPi、Valo 等企业凭借 AI 驱动的药物研发平台，多次完成数亿美元级别的后期融资；医疗技术领域，Tempus AI 凭借基因组数据与临床决策支持技术，估值达到数十亿美元，Neuralink 的脑机接口技术也获得 3.232 亿美元 D 轮融资；健康科技领域，Noom 的数字健康管理平台完成 5.4 亿美元 F 轮融资，Monogram Health 凭借慢性肾病管理解决方案获得 3.75 亿美元 C 轮融资，彰显了市场对垂直领域解决方案的认可。
（三）退出市场：热度退潮后，验证门槛提升
与投资趋势相呼应，AI 医疗领域的退出市场也经历了从繁荣到降温的过程。2021 年，受益于活跃的公开市场和并购活动，行业退出规模达到 243 亿美元，完成 52 笔退出交易，IPO、SPAC 合并及战略收购成为主要退出路径。但此后退出市场持续降温，2023 年退出规模骤降至 11 亿美元，2024 年前三季度虽回升至 82 亿美元，但交易数量仅 27 笔。
退出市场的变化核心在于投资者对企业价值验证的要求显著提高。以往依赖技术概念即可实现退出的模式已难以为继，当前市场更加强调企业的临床验证成果、商业化能力和持续盈利能力。这一趋势倒逼企业从单纯追求技术突破，转向技术落地与商业价值的双重实现。从退出类型来看，战略收购仍是最稳定的退出渠道，而 IPO 则主要集中于具备成熟产品和明确盈利前景的头部企业。
（四）核心参与者：VC 与产业资本协同，战略并购成趋势
在投资端，专业 VC 机构和产业资本共同构成了 AI 医疗领域的投资主力。从交易数量来看，Gaingels 以 70 笔交易位居榜首，Alumni Ventures、SOSV、Khosla Ventures 等机构也积极布局全阶段项目。产业资本方面，Nvidia 的 NVentures、Alphabet 的 GV 等企业风投部门，凭借技术资源和产业生态优势，在早期项目投资中发挥着越来越重要的作用。
在并购端，战略收购成为行业整合的重要方式。制药巨头礼来公司（Eli Lilly and Company）以 11 笔收购交易成为最活跃的战略收购方，诺华（Novartis）、默克（Merck & Co.）等传统药企也通过并购 AI 初创企业加速技术布局。此外，私募股权支持的企业如 Revelation Pharma、Dedalus 等也积极参与行业整合，推动市场向集中化方向发展。这一趋势既反映了行业对技术融合的迫切需求，也为初创企业提供了重要的退出路径。
二、三大核心赛道：AI 重构医疗健康价值链条
AI 技术的应用已渗透到医疗健康与生命科学的各个细分领域，其中生物科技、医疗技术和健康科技三大赛道表现最为突出，通过技术创新重构了行业价值链条，催生了众多颠覆性机遇。
（一）生物科技：AI 加速药物研发全流程革新
生物科技是 AI 技术应用最深入的领域之一，从药物发现到临床开发，AI 正全方位改变传统研发模式，大幅缩短研发周期、降低研发成本。
在药物发现环节，生成式 AI 成为核心技术驱动力。企业利用生成模型创造全新的分子结构，精准设计符合疾病靶点需求的候选药物，显著提高了药物发现的效率。例如，Insilico Medicine、Recursion Pharmaceuticals 等企业专注于从头药物设计，针对慢性疾病和难治性癌症开发复杂生物制剂，部分候选药物已进入临床阶段。传统小分子药物研发中，AI 通过计算建模预测药物分子与靶点的相互作用，优化药物代谢动力学特性；在生物制剂领域，AI 助力抗体、蛋白和多肽的设计，提高药物的特异性和稳定性，加速抗体偶联药物（ADC）和 mRNA 疫苗的研发进程。
临床开发阶段，AI 的应用有效解决了传统临床试验周期长、成本高、招募难等痛点。AI 驱动的制药科技平台通过分析电子健康记录（EHRs）、患者注册数据和真实世界证据，优化临床试验设计、精准筛选试验站点和受试者，显著缩短了试验周期并降低了成本。同时，AI 算法能够实时监测临床试验数据，及时发现潜在的安全风险，加强药物警戒。例如，Gilead Sciences 与 Genesis Therapeutics 的合作，就借助 AI 技术加速了针对特定疾病的药物研发与商业化进程。
在先进疗法领域，AI 同样发挥着关键作用。基因治疗中，机器学习模型能够精准定位基因靶点，优化 RNA 干预方案，预测 CRISPR-Cas9 等基因编辑工具在不同基因组背景下的表现；细胞治疗中，AI 辅助供体细胞筛选，预测工程化免疫细胞或干细胞在患者体内的功能，指导组织工程策略优化。此外，AI 还推动了纳米医药、细菌疗法、溶瘤病毒等新兴治疗模态的发展，通过处理复杂生物数据加速其临床转化。
（二）医疗技术：AI 赋能诊断与治疗工具升级
医疗技术领域的 AI 应用聚焦于诊断精度提升、治疗效果优化和患者监测强化，推动医疗设备向智能化、精准化方向发展。
远程患者监测（RPM）是 AI 医疗技术的重要应用场景。通过整合可穿戴设备和连接设备的数据，AI 算法能够实时分析患者的生命体征、活动状态等指标，及时发现异常情况并预警潜在并发症。例如，AliveCor 的 FDA 批准心电图工具可检测心律失常并预测心脏事件，Sword Health 的 Phoenix 平台利用对话式 AI 为肌肉骨骼疾病患者提供实时治疗指导。这些解决方案不仅提高了慢性病管理效率，还减少了患者再入院率，推动医疗服务从院内延伸至院外。
诊断与影像领域是 AI 落地最成熟的场景之一。AI 算法能够处理海量医学影像数据，识别肉眼难以察觉的病变特征，提高疾病诊断的准确性和及时性。Prenuvo、Ezra Health 等企业利用 AI 辅助全身 MRI 筛查，实现癌症等疾病的早期发现；在神经科领域，AI 影像技术可提前数年检测出阿尔茨海默病和帕金森病的早期征兆。液体活检技术与 AI 的结合则进一步推动了精准医疗发展，Guardant Health 的 Guardant360 检测通过 AI 分析循环肿瘤 DNA，为癌症患者提供个性化治疗指导。Tempus AI 作为该领域的标杆企业，凭借其强大的临床数据处理能力和诊断技术，成功实现 IPO，验证了市场对 AI 诊断技术的认可。
手术设备与工具的智能化升级也显著提升了手术安全性和精准度。AI 辅助的影像导航系统能够帮助外科医生精准定位手术切口，避开关键组织器官；脑机接口技术实现了神经信号与外部设备的交互，为神经系统疾病患者提供新的治疗方案；心血管和神经刺激设备则通过 AI 算法实时调整治疗参数，适应患者个体生理特征。这些技术的应用不仅降低了手术并发症发生率，还缩短了患者恢复周期，推动微创手术的普及。
（三）健康科技：AI 优化医疗服务效率与可及性
健康科技领域的 AI 应用聚焦于解决医疗服务中的行政负担重、资源分配不均、个性化不足等问题，通过数字化、智能化手段提升医疗服务的效率和可及性。
医疗 IT 与临床文档优化是 AI 的重要应用场景。传统临床文档工作占用了医生大量时间，AI ambient scribing 工具（如 Abridge 的解决方案）能够实时记录医患对话并自动生成结构化病历，提高文档准确性的同时，让医生能够专注于患者诊疗。专为医疗领域开发的大型语言模型（LLMs）和知识图谱（如 Hippocratic AI、HOPPR 的产品）能够快速检索和分析海量医学文献与患者数据，为临床决策提供支持，推动医疗 IT 向智能化升级。
心理健康服务借助 AI 技术实现了规模化和个性化。Wysa、Woebot Health 等企业的 AI 聊天机器人能够为用户提供即时、循证的心理健康支持，覆盖 underserved 人群；Spring Health 等平台通过 AI 算法实现患者与服务提供者的精准匹配，并制定个性化治疗路径，提高了患者参与度和治疗依从性。这些解决方案有效缓解了心理健康服务资源短缺的问题，让更多人能够获得及时的心理支持。
面向患者与消费者的数字健康平台则通过整合多源数据，提供全方位健康管理服务。智能虚拟助手能够引导用户进行症状自查，推荐合适的医疗服务；结合可穿戴设备数据的健康管理平台能够为用户制定个性化饮食、运动方案，促进健康生活方式养成。这些服务不仅提高了患者健康管理的主动性，还为医疗服务提供者提供了更全面的患者健康数据，支持精准诊疗决策。
三、机遇背后的挑战：AI 医疗落地的多重阻碍
尽管 AI 医疗领域展现出巨大的发展潜力和投资价值，但技术落地与商业化过程中仍面临诸多挑战，涉及商业验证、监管合规、技术整合等多个层面。
（一）商业化挑战：临床价值与市场认可的双重门槛
AI 医疗创新面临的核心挑战是证明其临床优越性和商业价值。在生物科技领域，虽然 AI 生成的药物已进入后期临床试验，但尚未有明确证据表明其疗效显著优于传统研发药物，这在一定程度上影响了医疗机构和投资者的信心。医疗技术产品（如 AI 辅助诊断设备）需要与现有医院 workflows 和设备无缝整合，而医疗机构通常倾向于选择有明确临床效果证明的成熟产品，对新进入者持谨慎态度。健康科技解决方案则需要在患者满意度、成本节约、 workflow 效率等方面展现切实价值，才能获得医疗机构的广泛采用。
市场竞争格局也加剧了商业化难度。大型科技企业（如 Alphabet、Apple、Amazon、Nvidia、Microsoft）凭借其技术优势、数据资源和庞大用户基础，全面布局 AI 医疗各细分领域，形成了强大的竞争壁垒。这些企业不仅在技术研发上投入巨大，还通过与传统医疗企业合作快速拓展市场，挤压了初创企业的生存空间。此外，同质化竞争导致部分细分领域出现价格战，进一步压缩了企业利润空间，使得初创企业需要通过差异化定位和核心技术突破才能立足。
资本投向的转变也给早期企业带来压力。当前风投市场更倾向于投资后期成熟项目，早期企业获得融资的难度加大。对于缺乏行业背书和临床数据的初创企业而言，不仅面临资金短缺问题，还难以建立市场信任，导致技术落地和规模化推广受阻。
（二）监管障碍：合规要求与审批流程的双重考验
医疗行业的强监管特性决定了 AI 医疗产品必须满足严格的合规要求，这成为技术落地的重要障碍。在生物科技领域，AI 驱动的药物研发需要证明其安全性、有效性和临床价值，监管机构对 AI 算法的可解释性、数据质量和验证流程提出了严格要求。医疗技术产品（如 AI 诊断设备、植入式器械）需要通过 FDA 等监管机构的审批，证明其算法可靠性、 cybersecurity 保障能力以及在不同患者群体中的一致性表现。
数据合规是健康科技平台面临的核心监管挑战。医疗数据涉及患者隐私，必须遵守严格的数据保护法规（如美国的 HIPAA 法案）。AI 健康科技产品通常需要处理大量敏感患者数据，如何确保数据收集、存储、分析和共享过程中的安全性和合规性，是企业必须解决的问题。此外，不同地区的监管政策差异也增加了企业的合规成本，尤其是对于全球化布局的企业而言，需要适应不同市场的监管要求。
监管审批流程漫长且不确定，也影响了企业的市场推进节奏。AI 医疗产品的技术迭代速度快，但监管审批流程往往滞后于技术发展，导致部分创新产品难以快速进入市场。审批过程中的不确定性还增加了企业的研发成本和时间成本，影响了投资者信心。不过，2025 年美国新政府的上台可能会带来监管政策的调整，为行业发展带来新的机遇。
（三）技术与整合挑战：数据、系统与成本的多重约束
数据基础设施不完善是 AI 医疗发展的核心技术瓶颈。AI 模型的训练需要高质量、标准化、可互操作的海量数据，但医疗数据通常分散在不同机构和系统中，数据格式不统一，共享难度大。生物科技企业需要大量临床数据和基因组数据训练药物研发模型，但数据获取和标准化处理面临诸多障碍；医疗技术和健康科技产品的落地则需要与医院现有 IT 系统、电子健康记录系统实现数据互通，而不同系统间的互操作性差是行业普遍存在的问题。
系统整合难度大且成本高，也制约了 AI 医疗产品的推广。医疗机构的现有 IT 系统和工作流程相对固定，AI 产品的接入需要进行大量定制化开发，整合周期往往长达 12-18 个月。此外，AI 产品通常需要额外的云计算和数据存储资源，增加了医疗机构的运营成本。传统的按人头付费或授权付费模式与 AI 供应商倾向的按使用量付费模式不匹配，也导致了医疗机构在采购决策上的犹豫。
技术安全性和伦理问题也日益受到关注。AI 算法可能存在偏见，导致在患者分层、治疗推荐等方面出现不公平结果；AI 诊断和治疗工具的失误可能引发医疗责任纠纷，而责任归属（医生、设备制造商或算法开发者）尚不明确。此外，过度依赖 AI 算法可能导致医生临床判断能力退化，如何在 AI 辅助与医生主导之间找到平衡，是行业需要解决的伦理难题。
四、未来展望：AI 医疗的长期价值与发展方向
尽管面临诸多挑战，但 AI 技术对医疗健康与生命科学领域的 transformative 价值已得到广泛认可，风投市场的理性调整的是行业走向成熟的必经过程。未来，随着技术不断迭代、监管环境逐步优化、商业模式持续完善，AI 医疗将迎来更加可持续的发展阶段。
从技术发展趋势来看，生成式 AI 将继续推动药物研发、临床决策等领域的创新，有望实现更多 “first-in-class” 药物和精准诊断方案的突破。AI 与基因组学、蛋白质组学等生命科学领域的深度融合，将进一步揭示疾病发病机制，为个性化医疗提供更坚实的科学基础。多模态 AI 模型（整合影像、基因、临床数据等多源信息）的发展将提升诊断准确性和治疗方案的针对性，推动医疗服务向精准化、个性化方向升级。
从市场格局来看，行业整合将持续深化。小型初创企业若缺乏核心技术壁垒和商业化能力，可能会被大型药企、医疗设备公司或科技巨头并购；而具备独特技术优势和临床验证成果的企业则有望通过战略合作实现规模化发展。投资者将更加关注企业的临床数据、商业化进展和可持续盈利能力，资本将进一步向头部企业和高潜力赛道集中。
从政策环境来看，2025 年美国新政府的监管政策调整可能为行业带来新的发展机遇。监管机构可能会在鼓励创新与保障安全之间寻求更好的平衡，简化 AI 医疗产品的审批流程，为技术落地创造更有利的政策环境。同时，数据共享机制的完善和隐私保护法规的优化，将为 AI 模型训练提供更充足的数据资源，推动技术创新加速。
从应用落地来看，AI 医疗将进一步向基层医疗和 underserved 地区渗透，通过远程监测、AI 诊断等技术缩小医疗资源差距。医疗服务的数字化转型将持续推进，AI 将深度融入临床 workflow，成为医生的 “智能助手”，而非替代者。随着支付方对 AI 医疗价值的认可，基于价值的支付模式将逐步推广，为 AI 医疗产品的商业化提供更稳定的市场环境。
结语
AI 技术正以不可逆转的趋势重塑医疗健康与生命科学领域，从药物研发到临床服务，从院内诊疗到院外管理，AI 的应用正在全方位提升医疗效率、精准度和可及性。风投市场的波动与调整，反映了行业从概念炒作向价值回归的转变，这将推动行业向更成熟、更可持续的方向发展。
尽管面临商业化验证、监管合规、技术整合等多重挑战，但 AI 医疗的长期发展前景依然广阔。对于企业而言，需要聚焦临床价值创造，加强核心技术研发，探索可持续的商业模式；对于投资者而言，应理性看待市场波动，聚焦具备技术壁垒和临床验证能力的优质项目；对于监管机构而言，需要构建灵活、包容的监管框架，在鼓励创新的同时保障患者安全。
随着技术、资本、政策等多方面因素的协同发力，AI 医疗将逐步实现从技术突破到规模化落地的跨越，为改善患者 outcomes、优化医疗资源配置、推动医疗健康产业升级作出重要贡献。未来，AI 与医疗健康的深度融合将催生更多颠覆性创新，为人类健康带来前所未有的发展机遇。