2026年4月20日，港股AI医疗第一股医渡科技的一纸正面盈利预告，被行业视作中国AI医疗商业兑现的标志性事件。公告显示，公司预计2026财年（截至2026年3月31日）将实现净利润约5500万至7000万元，创立11年来首次全年扭亏为盈；而2025财年（截至2025年3月31日）对应的数据为净亏损约1.35亿元。这不是无征兆的突然转正。2026财年上半年，公司经调整EBITDA已达5400万元、同比翻倍，净亏损同比收窄72%，几近盈亏平衡，比预期提前了一年。一个持续烧钱11年、累计融资超百亿港元的AI医疗公司，终于用一套“产品升级→订单增长→毛利率改善”的自造血逻辑，把亏损彻底跑成了利润。
两个盈利预告背后的同一条逻辑：AI能力嵌入产品，把订单规模和毛利率同时拉高
如果只看一个数字，会陷入“医渡科技靠省出来的利润扭亏”的误读。5500万至7000万元的净利润，相较7.15亿元的总收入，净利率不到10%，这点利润在动辄烧钱数十亿研发的AI赛道不值一提。真正让医渡扭亏为盈的本质，是AI能力嵌入后的产品价值重构。
公司官方对盈利归因的表述非常精确——主要得益于产品融入AI能力后持续升级，有效提升了产品价值主张及市场竞争力，由此带动核心业务板块的新订单显著增长；而毛利率的提升，则源于更高附加值的产品结构。
这套逻辑在订单层面已有验证。2026财年上半年，大数据平台和解决方案板块新增订单同比增长19.7%；生命科学解决方案板块新增订单同比增长高达61.1%，说明医疗AI产品的企业客户买单意愿显著增强。进入下半年，公司接连斩获北京肿瘤医院AI项目、海南省公卫应急平台、中山大学附属肿瘤医院智慧临床升级等多个订单，涵盖顶尖专科医院、省级公卫平台，甚至新加坡SingHealth集团国家级项目。
这套订单增长的底层逻辑是：当AI不再是“锦上添花”的演示工具，而是能够直接切入医生日常诊疗工作流，节省临床时间、提高数据挖掘效率、降低医院运营成本，它就从“可选预算”变成了“刚性采购”。这正是医渡把客户黏性做深的途径，而非依靠销售费用驱动。
三大板块形成“增长飞轮”：从院内数据到药企RWE的价值链闭环
医渡科技的业务架构可以简化为三层：前端是覆盖10000家医院的数据采集网络，中层是持续进化的核心算法引擎YiduCore，后端是面向医院、药企和保险的三大解决方案板块。
在这个结构中，数据是最底层的稀缺资源。截至2025年9月30日，YiduCore已累计处理分析超13亿患者人次的近70亿份经授权医疗记录，疾病知识图谱基本覆盖所有已知疾病，专病库覆盖病种拓展至98个，覆盖超10000家医院。这不是一年两年能建成的护城河。
三大板块分别对应不同的客户群体和商业化路径：
大数据平台和解决方案（AI for Medical）以AI中台、医院Copilot和“灵析智研”等产品向医院和卫健部门交付，本财年上半年收入1.53亿元，同比增长14.6%。截至2025年9月30日，公司已向127家中国顶级医院及44家监管机构和政策制定者提供解决方案。“临床Copilot”在中山大学肿瘤防治中心日均调用近1000次，覆盖约70%医护人员，产品已深度嵌入医生工作流。
生命科学解决方案（AI for Life Science）向药企客户提供全生命周期的智能化服务，本财年上半年收入1.38亿元。全球前20大跨国药企中17家是公司客户，头部20家客户收入留存率达87.51%。真正有价值的是，医渡基于院内数据和AI能力，可以直接帮助药企压缩临床试验周期、优化上市策略。真实世界研究（RWE）已帮多家药企实现多款全球首创药物加速获批。
健康管理平台和解决方案（AI for Care）本财年上半年收入6667万元，同比增长30.3%，是三大板块增速最高的。这块业务与保险支付端深度绑定：公司已连续三年担任“深圳惠民保”主运营平台，连续四年担任“北京普惠健康保”主运营平台。
三大板块共享同一个数据底座YiduCore，共用同一套AI能力，但分别面向政府、药企、保险三类不同付费方。当数据同时在多个高价值客户上重复变现，边际成本递减，YiduCore就构成了真正的“增长飞轮”。
盈利拐点的真正驱动力：AI智能体成为订单增长的“发动机”
AI智能体承担了将技术能力转化为客户订单的“中间件”角色。
今年以来最受市场关注的产品是“医渡智循”——一款医生专属的循证AI助手。内测阶段即吸引超6000名医疗人士参与，收获近2000份专业反馈；2026年3月上架App端后，在中关村论坛期间同步启动“中国临床循证智能能力建设计划”，凝聚顶尖医疗资源共建能力。截至年报窗口期，医渡智循循证引擎已落地40余家三甲医院，深度参与超50万次诊疗决策，获北京协和医院等权威机构认可。产品精选超3万部临床指南、超2000万篇高质量医学文献，核心价值在于句句可循证、结论可溯源，直击大模型“幻觉”这一临床最不能接受的风险。
在CHIMA路演现场，公司进一步将产品战略升维：从为医院提供智能工具，升级为为医院构建开放、可生长的智能体开发与协同应用能力——AI中台3.0兼容MCP与Skill框架，支持医院自主开发临床智能体。
两条线索值得跟踪。其一，TNM分期评估智能体是医渡在大模型精准计算上的标杆产品。YiduCore驱动的TNM分期智能体，T分期准确率从58%提升至90%，N分期从62%提升至80%，达到主任医师诊断水平。其二，病理专科AI能力同样在临床侧持续纵深。2026年1月，医渡科技正式发布“数智病理一体化平台”产品矩阵，覆盖病理数据治理、科研支持和AI辅助诊断三大环节。该平台已在多家三甲医院病理科落地，赋能数智病理建设。
当这些智能体嵌入医生日常使用的Copilot操作界面，AI就从“实验室的模型”变成了“诊室里的工具”。
行业竞争升温，医渡的“壁垒”到底在哪
市场中出现了一个核心疑问：医渡科技花了11年、烧了百亿才扭亏，这种模式其他AI医疗公司能复制吗？或者说，AI医疗到底能不能规模化盈利？
以美国市场参照，OpenEvidence靠的是一条截然不同的路——对医生免费、向药企收广告费，TO B逻辑同样跑通。但这条路的尽头是天花板：内容类工具无法直接切入核心诊疗决策，对医院的替换成本也极低。Hippocratic AI主攻护士沟通环节，通过AI语音直接替代人力，在美国医疗体系昂贵的劳动力市场中有明确的ROI表，但放在中国三甲医院高效率的护士人效面前，替代逻辑大打折扣。
医渡模式的不可替代性，不来自技术本身，而是来自三种资产的叠加效应。其一是数据资产：YiduCore近70亿份医疗记录、超10000家医院网络，是衡量行业内难以快速复制的数据基座。其二是渠道资产：覆盖头部三甲医院、全球TOP20药企和政府卫生部门三类付费方，医渡科技建立的是一套“医—药—险—患”全链路网络。花旗近期研报重申“买入”评级，目标价11港元，认为其临床数据治理能力构成核心壁垒——且已通过新加坡SingHealth项目验证了国际化交付能力。
医渡已基本进入“技术投入→产品升级→订单增长→盈利反哺研发”的正循环，基本摆脱对外部融资依赖。
需要提醒的是，医渡仍处于扭亏的“浅水区”。当阿里健康、京东健康、百度等巨头加速跨界布局，零氪科技、森亿智能等垂直玩家在肿瘤专科和智慧医院领域业务高度重叠，价格战的可能性会让毛利承压。
11年时间、超百亿投入、从亏损“深水区”到盈利“安全区”，医渡的扭亏故事以三个动作清晰地回答了“AI医疗到底能不能赚钱”的行业拷问：用数据资产筑壁垒，用AI智能体拉动订单，用三大板块串联医、药、险、患的价值闭环。医渡科技的盈利拐点，远非终点，而是对一条路径的验证：在医疗AI这个烧钱最狠的垂直赛道上，靠自造血活下来，原来是可能的。
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