为何医疗难做？盘点AI四小龙的医疗布局( 七 )

即使在拿完证后，AI独角兽还要面临渠道上的不足。某四小龙在职人士便表示，该企业从技术上而言并不差于独立的AI医疗企业，问题主要出在渠道上。也就是说，一旦打开了渠道，其业务就可以实现大幅增长。
不过，这显然并未易事。甚至可以这么说，任何一家AI独角兽之所以在某个领域打造起绝对的壁垒，除了技术实力，必然也在渠道和人脉资源上远超对手。
写在最后：AI独角兽未来在医疗还有机会吗？这个问题或许需要从两个方面来看，如果仅仅是指医疗器械，AI独角兽现在的机会已经没有那么大了。随着各细分赛道的医疗AI独角兽们纷纷完成商业化，并开始冲刺IPO，他们已经逐步建立起自己坚实的壁垒。除非技术架构出现重大突破，后进者要想从零开始完成突破是一件很难想象的事情。
在这种背景下，通过并购现成标的进入医疗领域或许是个更加合理的手段。随着时间的推移，这一幕或许就会在不久的将来上演。
如果将范围扩大到医疗的方方面面，那么，AI独角兽们的想象空间就很大了。要知道，科大讯飞的智慧医疗业务在2020年实现了约3.12亿元的营收，云从科技在智慧医院上中标金额高达3.12亿元，这都远高于已提交招股书的三家医疗AI独角兽收入总和。
从技术原理而言，应用到安防的人脸识别同样可以应用到智慧医院，而应用到金融的监管场景同样也可以用于医保支付监管。语音识别、NLP和知识图谱的应用就更加多样化了。
明年的今日，AI又会呈现出哪些不一样的景观呢？就让我们拭目以待。