近日，来自上海的上海森亿医疗科技股份有限公司（简称：森亿医疗）向港交所递交了招股书，拟以 18C 规则冲刺港交所
森亿智能是一家专注于将人工智能技术、大数据技术与健康医疗领域的应用场景相结合，提供数智化健康医疗应用的人工智能企业。
根据灼识咨询的报告，按 2024 年的医院收入计算，森亿智能已经坐上了中国医院 AI 医疗解决方案供应商的头把交椅，在全球大型医院（通常指 500 张床位以上的医院）的排行榜上，它也位列第四。
这家公司究竟是做什么的？它描述的 " 医疗人工智能 " 到底是什么？它又将如何影响我们普通人的就医体验？
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森亿医疗创始人叫张少典，1988 年出生的安徽马鞍山小伙，从上海交大 ACM 班（旨在培养计算机科学家）的计算机高材生，一路读到美国哥伦比亚大学医学信息学博士——这个全球医疗 AI 的发源地。
博士第一堂课上，系主任课件里的数字像重锤砸向他。2010 年美国有 25 万人死于医疗差错，这个数字超过战争、交通事故等致死人数总和，位列死亡原因第三。" 用技术优化医疗决策 " 的念头，从此在他心里扎根。
2015 年博士毕业前夕，张少典花了两个多月时间在国内做市场调研。他跑了近 50 家三级医院，访谈了上百位医生与医疗从业者，摸清了行业的 " 数字鸿沟 "：美国医院早在 90 年代中期就建成大数据中心，而中国医院大规模建设同类设施要晚 15-20 年，同时懂 AI 与医疗的复合型人才极度稀缺。
更触动他的是，一家知名三甲医院的处方系统仍依赖人工处理，医生对智能工具的需求远超想象。
张少典发现，中国医院积累了海量病历，但这些数据大多 " 沉睡 " 在医院的档案室或信息系统中，无法发挥价值。
恰逢此时，他以友情地陪身份参与饿了么硅谷调研，两周内被创业团队的意气风发感染，" 折腾一把 " 的想法终于落地。
2016 年 4 月，28 岁的他拉上哥伦比亚大学的师弟马汉东等人，在上海张江创办了森亿智能。
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创业之初，一切都是未知数。张少典回忆道：" 我当时穷得一无所有，跑遍了上海各个角落的创业孵化器。"
最终，张江以每月 1000 多元的低价租金，提供了一间 80 平方米的办公室，让初创团队安顿下来。
本以为是希望的开始，但留学高材生团队的光环很快被现实击碎。
初创团队带着首款 AI 算法模块闯荡市场，却发现 " 不碰终端需求根本没人买单 "。张少典至今记得，第一次敲开某三甲医院信息科大门，刚说完来意就被一句 " 已有合作厂商 " 拒绝，门 " 啪 " 地关上时，风都带着挫败感。
为了融资，他背着双肩包穿梭于北京中关村与国贸，屡屡因 " 太年轻、没行业经验 " 被投资人数落，直到遇到真格基金的徐小平，半小时交谈后敲定上百万的天使投资。
2017 年初，上海儿童医学中心成为他们首个客户，28 人团队驻扎医院 4 个月才完成落地。
为快速打开市场，张少典 2018 年招一批医药代表组建销售团队，却发现卖药与卖医疗信息化产品逻辑全然不同；拍脑袋立项的产品因脱离需求，最 7000 多万元研发投入打了水漂。
彼时公司刚完成两轮超亿元融资，团队从 70 人扩张到 300 人，可销售瓶颈与管理混乱叠加，让这位 " 学霸 " 陷入 " 每天都在焦虑挫败中 " 的至暗时刻。
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破局始于一场彻底的自我革命。
张少典重新挂帅销售，立下 " 研发立项需销售、客户、服务负责人共同否决 " 的规矩，带领团队 " 一家家敲医院的门 "。
最磨人的一次合作，历经三任销售、耗时 27 个月才与某三甲医院签约。但凭借这份韧性，也拿下了全国 TOP20 医院的订单。2019 年 7 月，他们迎来转机，获得国药资本与腾讯投资的 2.5 亿元 C 轮融资。
2020 年新冠疫情来袭，医院抗疫优先导致信息化支出削减，森亿智能收入下滑。
但危机中藏着新机。
疫情让医疗智能化需求爆发，政策密集出台激励措施。凭借提前布局的 AI 诊疗系统，他们打了场翻身仗——其深静脉血栓预警系统，能从每 1000 位住院患者中识别 20 位高危者，较传统人工识别率提升 4 倍，漏诊率下降 76%，直接降低了 10% 的疾病死亡率。
此后森亿智能进入快车道。截至 2025 年 6 月 30 日，其已服务超过 750 家医院，包括超过 400 家大型医院。森亿智能的解决方案赋能医院、医联体、医疗公司及卫生监管部门等超过 800 家客户。
此外，森亿智能于沙特落地了全球首个由 AI 主导的诊所试点，助推 AI 医疗行业向 L4 级阶段跃迁。
资本也向这家创新企业伸出橄榄枝。其资深独立投资者为腾讯、IDG 资本、红杉中国和纪源资本。此外，森亿智能的投资方还包括中金资本、阳光人寿、真格基金、中电数据基金、中关村龙门投资等机构以及北京和长春等地方国资的投资。
截至目前，森亿智能已完成 9 轮融资，累计融资金额超过 13 亿元。在 2024 年 7 月完成 IPO 前最后一轮融资后，公司估值达 26.6 亿元人民币
如今再被问起 " 年轻如何管团队 "，张少典回答是：" 要么在专业上足够强，要么足够真诚谦卑。" 他始终记得初心——用数据与技术，让每个医疗决策更精准。
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要理解森亿智能，首先要弄明白 " 医疗人工智能 " 到底发展到了什么阶段。
其招股书里用了一个类似自动驾驶（L1-L5）的分级方式，将医疗 AI 分成了四个等级。
L1 级：数据智能——数字世界的图书管理员。
在没有 AI 的时代（Pre-AI），医院的数字化就是把纸质病历变成了电子文档（EMR）。而 L1 级别的 AI，就像一个超级智能的图书管理员。
它的核心任务是 " 数据洞察与分析 "，把医院里各个系统（比如 HIS、PACS、LIS 等）中杂乱无章、互不相通的数据进行整理、清洗和可视化呈现。
对于医院管理者来说，他们可以通过大屏幕看到医院实时的运营状况，比如床位周转率、药品消耗情况等，做出更科学的管理决策。
对于医生来说，他们能拥有一个 " 新一代医生工作站 "，将一个病人的所有就诊记录、检查报告、用药历史整合在一起，形成一个完整的 " 全息患者视图 "。
在这个阶段，AI 不下判断，只提供数据，所有决策依然由人来做。
L2 级：智能辅助——医生的 " 智能副驾驶 "。
这是目前医疗 AI 应用最广泛，也是森亿智能收入贡献的核心部分。如果说 L1 是整理数据，L2 就是开始基于数据和医学知识库提出 " 辅助决策意见 "。
它就像一个坐在医生旁边的智能助手或 " 副驾驶 "。能自动分析海量医疗数据，为诊断、治疗、医院运营提供个性化的建议。
比如，森亿智能的一个核心产品是 "VTE（静脉血栓栓塞症）智能防治系统 "。住院病人，特别是术后病人，有形成血栓的风险，一旦血栓脱落可能致命。
这套系统能自动根据病人的情况评估风险等级，并实时提醒医生采取预防措施。招股书数据显示，在一家客户医院，这套系统部署前后对比，VTE 相关的住院患者死亡率降低了 83%。
截至 2025 年 6 月 30 日，森亿智能的解决方案平均每月执行超过 2300 万次智能评估，累计守护了约 3700 万名患者。这个阶段的 AI 大大提高了诊疗的规范性和准确性，但最终的决定权仍在医生手中。
L3 级：有条件自动化——能独立完成任务的 "AI 智能体 "。
从 L3 开始，AI 不再只是个提建议的 " 助手 "，而是能亲自动手完成特定任务的 " 智能体 "（AI Agent）。在医生的监督下，它能自主规划和执行一些流程化的工作。
比如，AI 可以自动生成病历初稿、解读一些检查报告、或者规划手术路径。这极大地解放了医生的生产力，让他们能把更多时间花在与患者沟通和处理复杂病情上。森亿智能在 2024 年就推出了覆盖临床决策、医院运营和临床研究三大场景的 AI 智能体解决方案。
L4 级及以上：高度 / 完全自动化——未来的 "AI 诊所 "。
这是医疗 AI 的终极形态，AI 能够 " 执行端到端工作流 "，在极少甚至无需人工监督的情况下，独立完成复杂的诊疗任务。
最典型的例子就是 "AI 无人诊所 "。森亿智能在这一领域走在了全球前列。
2025 年上半年，它在沙特落地了全球首个 AI 诊所试点项目。在这个诊所里，AI 通过多模态交互方式（比如语音和文字）与患者沟通，高效生成包含初步诊断、检查建议和用药方案的标准化报告，最后交由人类医生进行审核确认。
根据灼识咨询的报告，这是全球首个且唯一的 AI" 全流程高度自主 " 诊所解决方案，标志着 AI 医疗行业向 L4 级应用迈出了重要一步。
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森亿智能的核心业务，就是为医疗机构提供上述从 L1 到 L3 级别的 AI 解决方案矩阵。
它的技术底座是一个名为 "Synapse" 的自主技术平台，这个平台融合了三项核心能力：前沿人工智能算法、医学知识工程化（把医学指南、专家共识转化为机器能理解的知识库）和异构化数据治理（处理杂乱数据的能力）。
从财务数据来看，森亿智能的收入基本盘由 L1 和 L2 级别的解决方案构成。
2024 年，来自 L2 级 AI 辅助解决方案的合约收入为 1.487 亿元，占总收入的 51.0%，首次超过了 L1 级解决方案的 1.428 亿元（占比 48.9%）。
这说明，市场已经从单纯的 " 数据整理 "（L1）阶段，越来越多地转向需要 AI 提供 " 决策辅助 "（L2）的阶段。简单说，它的核心付费产品就是那个能给医生提建议的 " 智能副驾驶 "。
据灼识咨询报告数据：于 2024 年按收入计，森亿智能是中国最大的医院医疗人工智能解决方案提供商，同时也是全球大型医院第四大医疗人工智能解决方案提供商，排在前三位的都是美国公司。
同时，他们还是唯一能实现 L1-L4 级别解决方案覆盖，具备贯穿数据基础设施至高阶自主智能决策交互的全栈自主开发能力的 AI 医疗科技企业，这也为其构成坚实的护城河。
财务方面，在过去的 2022 年至 2025 年前六个月，森亿智能的营业收入分别为 1.44 亿、2.39 亿、2.92 亿和 1.12 亿元。
目前其仍处于亏损状态，但亏损额正在减少。数据显示，其经营亏损由 2022 年的 2.325 亿元，收窄至 2023 年的 1.426 亿元，到 2024 年进一步收窄至 4940 万元。
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在国际竞争方面，森亿医疗所在的 AI 医疗解决方案赛道，正迎来全球范围的快速扩张。
2024 年全球 AI 医疗解决方案市场规模约 400 亿元，预计 2030 年将增长到 906 亿元；中国市场占比高达 41%，规模约 164 亿元。
按技术层级来看，目前全球 L1、L2 级产品为主流，而 L3、L4（即智能体级 AI）正在进入试点。预计到 2030 年，全球 L3 市场规模将达 108 亿元，中国约 70 亿元。
国外市场的竞争主要来自美国几家老牌企业：例如成立于 1979 年的 E 公司（专注大型 EMR 系统与 AI 医疗软件平台）、上市公司 F 和 G（提供 AI 决策支持和医疗数据分析），以及 H 公司（以 EMR 系统与互联医疗见长）。
这些企业的优势在于庞大的医院数据积累和长期软件生态，但在中国市场，由于医疗体系不同，本土公司如森亿医疗在适配性、数据治理与算法本地化上更有优势。
森亿医疗的核心竞争力在于其自研的 "Synapse" 技术底座。
这是一套融合 AI 算法、医学知识工程和异构数据治理的技术体系，能让 AI 模型持续学习和优化。公司自建的全栈式 AI 平台支持从大模型训练、调优到部署的全流程管理，并在医疗知识图谱、临床推理、自然语言理解等环节实现了深度融合。简单说，就是让 AI 既懂 " 技术语言 "，也懂 " 医生语言 "。
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那么，所谓 " 医疗人工智能 " 到底是什么？
在通俗意义上，它就是用机器学习、自然语言处理等 AI 技术去理解和处理医疗数据，从而辅助医生决策。
比如在影像诊断中，AI 能比人更快地识别病灶；在临床科研中，它能帮医生从海量病例中提炼规律；在医院管理中，它能实时预测资源紧张，优化运营。森亿医疗通过 AI 让医院 " 更聪明 "，医生 " 更省心 "，患者 " 更安全 "，并推动公共卫生管理和医保控费的精准化。
放眼 2025 年，这个行业正站在一个新的拐点。
一方面，大模型技术（如 GPT、Qwen、DeepSeek 等）的突破让 AI 具备了更强的语言理解与推理能力，AI 医生助手已经能理解病历、撰写诊断意见、生成科研摘要。
另一方面，国家政策持续推动智慧医疗建设，各地医院信息化水平提升，AI 应用场景越来越多。
但挑战也同样显著。
首先是数据问题。医院系统之间数据标准不统一、病历格式混乱、字段缺失，导致 AI 训练成本高、准确性受限。
其次是商业落地节奏仍慢，医院预算有限，采购流程复杂。此外，AI 的合规监管也逐步趋严，产品要取得医疗器械注册或数据安全认证仍需时间。
未来的机会则在于 "AI 智能体 " 的普及。
2024 年，森亿推出 L3 级 AI 智能体产品，这类 AI 不再只是被动工具，而能主动发现问题、提出建议。
例如，医院运营智能体能监控病房利用率并自动调度资源，科研智能体能帮医生进行文献筛选和数据分析。业内预计，到 2030 年，AI 智能体将成为医院运营和临床研究的核心基础设施。
总体来看，森亿医疗所代表的 " 医疗 AI" 正在从辅助走向主导，从分析走向决策。
随着医疗数据的标准化、算法的迭代、政策的开放，AI 不再是医生的 " 工具 "，而正在成为医疗体系的 " 同事 "。而森亿医疗这样的企业，正站在这一变革的中心地带——既要在算法上保持领先，也要在合规、安全、场景落地上稳扎稳打。
从宏观看，中国医疗 AI 行业正迎来全球竞争中的主动期。
中东等地区已经出现 " 无人 AI 诊所 " 的试点，AI 独立问诊、生成处方，再由医生复核，展示出医疗服务的新模式。对森亿医疗这样的中国公司而言，海外市场的开放带来了新的增长空间，也意味着更高的技术门槛与服务标准。
2025 年的 AI 医疗，不仅是一场技术升级，更是医疗体系的重构。
AI 让医生更专注、医院更高效、患者体验更好。对普通人来说，这些变化最终会体现在 " 看病更快 "" 误诊更少 "" 医保更精准 " 这些日常体验上。森亿医疗的故事，也正是整个行业智能化转型的缩影。
