寻找下一个AI医疗价值“洼地”，深度对话麦迪卫康CEO

AI与生命科学的融合 ，正以前所未有的速度
，重塑从分子到宏观健康的全链条 。在这场深刻的产业变革中，一家以心脑血管疾病医学服务起家的公司——麦迪卫康 ，正悄然完成从“会议之王”到“AI医疗赋能商 ”的战略跃迁
。

这一跃迁
，不是追赶风口，而是蓄势十余年的必然爆发。

格隆汇特邀麦迪卫康CEO王亮先生 ，深度拆解其转型背后的真实逻辑与战略蓝图 。

转型：从“会议之王
”到“AI医疗新贵”

1. 格隆汇：数字营销收入已超传统业务
，意味着什么?

麦迪卫康曾是中国最大的心脑血管疾病综合医疗营销解决方案提供商
。2025年报显示，数字营销解决方案收入占比升至46.4% ，首次超越医学会议服务。这一结构性的“新旧交接 ”，是阶段性结果
，还是战略意图的明确兑现?

麦迪卫康王亮先生:

这是公司战略蓝图的明确兑现与身份跃迁 。

这并非短期的阶段性结果，而是我们坚定推行转型的里程碑
。它标志着麦迪卫康已经实质性地从过去“医学会议头部服务商
” ，经过10余年的战略规划与转型升级
，成功蜕变为一家“AI赋能的数字医疗科技公司”，且商业化落地已取得显著成效。

这是深厚行业积淀的自然开花结果 。

我们在过去二十年积累了庞大且稳固的药企、NGO和数十万专科医生资源。数字业务的爆发 ，正是建立在这些核心客户对我们深度信任的基础上
，是我们对老客户新需求的精准捕捉
。

跑通了“以业务需求驱动AI落地 ”的务实路径。

我们的AI能力并非凭空的跨越跳转 。早在2014年我们就已启动数字化布局，十多年来经历了从数据驱动到智能化的扎实沉淀
。随着AI技术的爆发 ，我们将AI顺势嵌入真实业务场景中。这种历经十多年的业务打磨 、切实解决痛点的AI赋能
，生命力更强，壁垒也更高 。

确立了公司未来高价值的第二增长曲线
。

新旧交接意味着公司正式跨过转型阵痛期 ，跑通了自我造血的盈利模型。未来
，这项轻资产
、高附加值的业务将持续扩大规模，成为改善公司利润结构、重塑资本市场长期估值逻辑的核心引擎 。

2. 格隆汇：关于转型的初衷与困难

公司提出“医疗专业服务 + 前沿AI数字科技
”双轮驱动
。这一转型的初衷是什么?最难的点在哪里?与同业相比 ，你们的独特优势是什么?

麦迪卫康王亮先生:

转型的初衷是突破传统服务的产能瓶颈，重塑医疗生产力。

2014年之前
，我们在开展大规模的线下疾病筛查与健康教育时，遭遇了“人力投入无法支撑业务规模”的痛点 。我们必须依托数字化去转型 ，而AI技术的爆发
，让我们真正跨越了人力极限，实现了过去单靠人力根本做不到的服务覆盖与效率跃升
。

最痛的障碍并非技术本身 ，而是“技术与真实业务场景的深度融合 ”。

单纯的AI技术路径门槛可控
，难点在于如何让AI真正懂临床逻辑 。这需要我们与医学专家在实际项目中反复沟通和优化，让模型真正实用化。

我们的独特优势在于“跨机构的深度链接与组织服务网络的能力”
。

(一) 医疗数据往往是孤岛。但我们长期穿行于医生 、患者与机构之间 ，这种跨用户的协调与网络布局能力
，是单一医疗机构或纯互联网技术公司无法做到的 。

(二) 区别于同业，麦迪卫康最大的护城河在于我们为医生提供的独特价值：在我们的平台上 ，医生不仅是AI工具的“使用者
”
，更是专业医学经验的“价值创造者”
。我们赋能医生将隐性经验转化为高价值的数字资产，这是纯技术公司无法做到的。

形成了“深水渠道+前沿技术 ”难以复制的闭环生态 。

我们积累了覆盖超过来自3000家三级医院的81万医生网络 ，这为AI垂类模型提供了最稀缺的真实业务场景与高质量反馈数据
。脱离了这些行业资源，纯粹的技术模型是很难独立变现的。

并购棋局：为何“先试后买
”?

3. 格隆汇：为什么是现在?时间节点的战略考量

公司在2024年9月购入脑卒中AI小模型
，2025年AI驱动业务贡献超2.17亿元收入，2026年3月正式宣布1.4亿港元控股权收购 。这个“试用—验证—收购”三步走路径是精心设计好的 ，还是业务验证后才加速推进的?为什么不在2024年直接收购而要分步走?

麦迪卫康王亮先生:

我们的分步走路径
，是基于极度理性的战略推演，主要出于以下四点考量：

第一 ，秉持对股东高度负责的“谨慎性投资原则 ”
。

作为港股上市公司
，我们只为“确定的商业价值
”买单，而非单纯的“技术概念”。2024年直接收购风险较高 ，我们在清晰验证了其高达2.17亿的营收驱动力后
，才果断重金下注 。

第二，这并非单纯的“试用或定制研发 ” ，而是合作中的“价值发现与场景验证
”
。

起初并非我们主动发起联合研发
，而是在早期合作中，我们敏锐挖掘到了其底层AI技术的巨大潜力。我们将这种技术能力引入麦迪卫康真实的业务场景中进行打磨与验证 。当他们的技术优势在我们的场景中爆发出确定的商业价值时 ，控股权收购便水到渠成。

第三，当下是防范技术外流
、彻底锁定核心资产的最佳拐点
。

目前该模型已高度成熟
，甚至其“中医AI模型”等已开始产生外部独立收益。此时控股权收购，能切断核心技术流向竞品的风险 ，将前期共同培育的商业硕果和多元化收益完全锁定在集团内部 。

第四
，从“外部合作 ”转为“内部全控
”，极大提升产品迭代效率
。

拥有完整的自有技术团队 ，不仅为我们节省了至少3年的自研时间
，更确保了技术团队能100%优先响应集团内部的定制化需求，助力我们在AI医疗的下半场以最快速度抢占市场。

4. 格隆汇：为什么是“垂类模型”而非“大模型 ”?

OpenEvidence创始人纳德勒近期表示 ，计划将新一轮融资用于打造由垂类型专用模型组成的“乐团”
，每个模型专攻医学大领域下的特定细分方向 。这个技术路径与麦迪卫康的“专病垂类模型
”方向惊人一致
。是英雄所见略同，还是医疗领域天然决定了“小而专”优于“大而全 ”?

麦迪卫康王亮先生:

我们与国际前沿同行的不谋而合 ，本质上是由医疗行业的特殊性天然决定的。选择“垂类模型
，精而专
”，主要基于以下四点核心考量：

医疗行业的本质要求“极致精准” ，容错率为零 。

临床诊疗关乎生命健康，相比于通用大模型追求“大而全 ”的知识广度
，医疗场景更需要“精而专
”的极致专业深度
。在医疗领域，专业深度永远优先于通用广度。

垂类模型能有效克服大模型的“幻觉”致命伤 。

相较于传统通用大模型可能存在混杂泛娱乐等无关语料训练 ，我们的专病垂类模型中
，仅使用经过专家确权的高质量、专业医学语料进行精细化训练，从而有效校正“幻觉 ” ，确保医疗内容的绝对严谨与准确
。

垂类模型具备更优的合规安全性与场景适配性。

在医疗数据监管严苛的背景下
，轻量化的垂类模型更容易实现私有化部署与隐私计算 。同时，在具体专科的真实业务工作流中 ，其定制化响应速度和商业投入产出比远优于通用大模型。

垂类模型能最大化释放麦迪卫康独有的资产壁垒
。

我们积累超过八十万专科医生临床经验
，正是训练垂类模型最稀缺的“燃料
”。这种“独有数据+专病模型”的结合，构筑了通用大模型公司花钱也买不到的专业护城河 。

5. 格隆汇：AI垂类模型的技术壁垒到底有多深?

元宇鼎诚的脑卒中AI垂类模型已在长颈鹿数智平台上实现商业化验证
。控股权收购后 ，公司在技术层面的掌控力将发生什么质变?从“购买模型使用权 ”到“拥有整个技术团队
”
，对产品迭代速度和定制化能力的影响有多大?垂类模型的护城河到底在于算法本身，还是在于训练数据和临床场景的积累?

麦迪卫康王亮先生:

关于技术壁垒和控股权收购后的质变 ，我们可以从以下四个维度来理解：

第一，实现了对技术底座的绝对掌控与自主进化。

从“深度合作及购买使用权”到“拥有完整团队 ”
，我们彻底告别了受制于第三方排期与优先级的困境 。这不仅为我们节省了至少3年的自研时间，更从根本上保障了数据安全与核心业务的连续性
。

第二 ，产品迭代与定制化响应效率实现“质的飞跃”。

拥有自有团队后
，AI模型的研发完全与我们一线的业务需求(如NGO开展工作 、药企推广
、临床科研)无缝咬合 。我们可以灵活、高优地推动模型打磨，这种贴近真实场景的敏捷定制能力 ，是外部采购永远无法企及的
。

第三
，真正的护城河在于“算法
”与“独家场景”的深度绑定。

纯粹的算法代码脱离了医疗资源是很难独立变现的 。我们的极深壁垒在于，将优秀的AI算力与麦迪卫康深耕二十年的专家资源 、80多万专科医生合作网络 ，及真实的临床工作流进行了不可复制的融合
。

第四
，构筑了“数据反哺模型、资产持续增值 ”的飞轮效应。

我们通过区块链技术实现数据确权，让AI模型在真实的医患交互中越用越聪明 。这种“技术壁垒→数据沉淀→资产增值
”的正向闭环一旦成型 ，同业竞争者将极难在时间与数据积累上实现反超。

6. 格隆汇：元宇鼎诚真正的价值在哪?

公告中三个关键词值得拆解：全球(跨境)
、药械(付费方清晰)、Web3(数据资产化)
。这三者叠加
，是否意味着麦迪卫康正在完成从“中国医学服务商”向“全球医学服务AI赋能商 ”的跃迁?收购完成后，有无明确的出海时间表?

麦迪卫康王亮先生:

元宇鼎诚真正的价值与我们的全球化布局 ，可以从以下四个层面来拆解：

重构商业模式，实现“数据资产价值化
”。

其最大价值是帮我们构建“医学版权数字资产交易”的商业闭环 。通过Web3确权
，将专家的隐性经验变成可跨时空交易的数字资产，这将为公司打开全新的估值空间
。

横向拓宽边界 ，打造多专科AI模型矩阵。

依托其底层技术
，我们将把成功的经验从心脑血管快速复制到肿瘤 、呼吸等领域，大幅提升我们在药械客户中的市场占有率 ，做厚清晰的付费基本盘 。

搭建向“全球医学服务AI赋能商 ”跃升的战略骨架
。

全球化
、药械付费、数据资产化三者叠加
，意味着我们已具备对标国际顶尖同行的硬实力。这正是我们从中国本土服务商向全球科技平台跨越的核心基石 。

我们计划在6月实质性推进海外布局，扩大海外中高端客户资源
。短期内将率先发力港澳台及日本等亚太市场 ，在亚太区取得扎实成果后
，再稳步向全球布局。

财务密码：盈利之后，规模如何增长?

7. 格隆汇：毛利提升 ，AI服务如何定价?

2025年公司实现扭亏为盈
，毛利率从15.9%提升至20.2% 。随着AI驱动业务占比的持续提升，中长期毛利率的目标区间在哪里?定价模式如何?在规模增长和利润改善之间 ，您更优先哪一个?

麦迪卫康王亮先生:

关于AI业务的商业变现与财务展望，我的核心逻辑是：

在战略抉择上
，现阶段我们将优先追求“规模增长
”
。

对于AI这种具备强网络效应的赛道，当下的核心任务是迅速抢占市场份额与客户群体。只有先把业务规模和数据壁垒做大 ，未来的价值释放空间才会足够宽广 。

在定价策略上
，我们将采取从“按项目”向“组合式 ”进阶的模式。

目前我们主要以具体的项目交付来收费;但随着长颈鹿平台生态的完善，未来将逐步叠加订阅制 ，以及极具爆发力的“医学数字版权资产授权
”的分润模式
。

中长期毛利率目标
，将稳步向AI医疗行业平均水平(40%以上)靠拢。

随着传统人力驱动模式被替代，AI带来的边际成本递减效应将加速显现 。我们内部有清晰的盈利预测 ，未来公司的整体毛利水平必将迎来结构性的持续跃升
。

凭借成熟的技术底座与可复制的经验
，实现“边造血边扩张”。

我们在并购前已将底层技术与商业闭环彻底打磨成熟 。未来拓展新专科时，我们不仅拥有了可快速复制的成功经验 ，更能依靠现有业务造血的利润去投入新垂类模型的开发
。这种“边造血 、边投入 ”的良性循环
，将大幅加速新模型的商业化落地，实现规模与利润的健康兼顾。

蓝图：如何重塑医疗数智新生态?

8. 格隆汇：如何“重塑医疗数智新生态”?

公司提出这一愿景 ，具体从哪些维度发力?在巩固心脑血管传统优势之外，横向(病种拓展)和纵向(价值链延伸)的路径分别是什么?

麦迪卫康王亮先生:

“重塑医疗数智新生态
”不是一句口号
，我们正在通过以下四个维度将其落地：

第一个维度，横向打破病种边界 ，构建多专科AI模型矩阵 。

在绝对巩固心脑血管核心优势的基础上
，我们将成熟的AI底层引擎快速复用到肿瘤
、呼吸疾病、减重等高发病率 、高需求的专科领域，打开指数级增长的市场空间
。

第二个维度 ，持续扩容“医院与医生”的底层生态网络。

我们将进一步深化和扩大全国各级医院及专科医生的覆盖规模 。这张越来越庞大
、高粘性的线下网络
，将成为滋养并打磨我们AI模型最肥沃的真实场景土壤
。

第三个维度，纵向向产业链高价值端延伸 ，突破“市场推广 ”边界。

我们将依托AI强大的数据结构化能力
，深度支持新药研发(R&D)，开展药品上市后临床研究(PMS)及真实世界研究(RWS) ，为药企客户提供更核心的底层数据决策支持 。

第四个维度
，重构医疗生产力，打造“专科医生+AI智能体
”共创闭环。

我们将分散的隐性医学经验 ，转化为标准化、可确权交易的数字版权资产
。在医 、患
、企等多方之间，构建一个安全可信、价值高效流转的数字医疗新生态。

图表一：公司重塑医疗数智新生态

数据来源：公司资料 ，格隆汇整理

9. 格隆汇：麦迪卫康到底会成为一家什么样的公司?

如果转型成功
，麦迪卫康最像今天哪家美国AI医疗公司:医生入口型(OpenEvidence) 、数据平台型(Tempus AI)，还是工作流嵌入型(Abridge)?或者 ，它会是一个完全不同的物种?如果不用类比
，请你用一句话定义：三年后、五年后，麦迪卫康的核心价值主张是什么?

麦迪卫康王亮先生:

如果定义未来的麦迪卫康 ，以及我们与美国
、中国的同行公司的本质区别
，我可以归纳为以下四点：

第一，我们并非美国同业的单一翻版 ，而是一个全新的“复合型新物种
” 。

我们真正的极深壁垒在于
，我们拥有超80万名专科医生的庞大合作网络，这是单纯的海外技术类初创公司绝对无法复制的稀缺医疗实体资源
。

第二 ，我们与其他医疗AI公司最核心的区别是：医生既是“使用者”，更是“价值创造者 ”。

在海外模式中
，医生往往只是AI工具的单向用户 。但在麦迪卫康的平台上，医生深度参与专病模型的共创 ，他们的隐性经验被转化为高质量的数字资产
。这是我们能为医生提供的独一无二的价值。

第三
，用一句话定义三年后的麦迪卫康，那就是：

“一家具有深度护城河的医疗AI垂类模型与区块链技术公司 ，及中国领先的医学版权数字资产交易平台 。
”我们未来卖的不再是单纯的人力服务
，而是赋能全行业的AI算力与数据资产
。

第四，我们的终极野心是“重塑智能数字医疗新生态”。

让专科医生的宝贵经验化作源源不断的数字资产 ，为药企研发与患者全病程管理插上智能的翅膀 。我们坚信
，在AI医疗的下半场，这种生态重塑将为行业和股东释放出无可估量的长期价值
。

图表二：麦迪卫康与可比公司业务对比

数据来源：公司资料，格隆汇整理

估值：4.6亿港元的“价值洼地”

10. 格隆汇：估值错配：市场看错了 ，还是被低估了?

2026年Q1全球数字医疗风投创下疫情后最强开局：OpenEvidence估值120亿美元(74万医生)，Abridge估值53亿美元
，Tempus AI绑定5500家医院。反观麦迪卫康：坐拥3000+家中国三级医院、81万注册医生，市值却仅约4.6亿港元(约5800万美元) 。这一对比差异明显。如何看待这种“预期差 ”?

麦迪卫康王亮先生:

面对当前巨大的估值落差 ，我并不焦虑
，因为这恰恰是极佳的价值重估窗口
。对于这种“预期差”，我们是这样理解的：

第一 ，估值错配的本质
，源于资本市场“认知的时间差
”。

目前市场依然习惯用“传统会议服务商”的旧标尺来给我们定价，尚未充分认知到麦迪卫康已经完成了向“AI医疗科技平台 ”的蜕变 ，且实质性实现了扭亏为盈 。

第二
，对比海外百亿独角兽，我们手握极其稀缺的“资产富矿
”
。

海外同行有先进算法 ，但我们拥有81万专科医生的深厚网络。这种“顶尖临床场景+专病AI模型+合规数据确权”的三位一体壁垒
，其内在价值远未被市场发掘 。

第三，“AI赋能医学数据资产化 ”将是打破天花板的核心催化剂
。

过去医疗数据是沉睡的成本 ，现在我们通过区块链和AI将其转化为可确权 、可交易的数字资产。在未来万亿级的数据要素市场中，这将为公司估值带来结构性的重塑 。

第四
，用强劲的业务增长击碎成见，与市场保持积极沟通
。

我们将以AI驱动业务持续爆发的业绩单来证明自己 ，并加强与资本市场的高频对话。当“估值底
、AI重塑、数据资产化
”三者共振时
，一场迟到但必然到来的价值回归必将上演 。

小结

数十年沉淀，一朝破局
。

从传统医学会议的“隐形冠军” ，到AI驱动数字医疗的“实战派 ”
，麦迪卫康正在迎来身份的重塑。数字营销收入首超传统业务 、AI贡献超2.17亿元
、毛利率跃升，这一系列数字背后 ，是一家老牌医疗服务企业对未来的精准押注
，更是对“AI如何真正在医疗行业落地
”这一时代命题的务实回答 。

站在全球数字医疗的坐标系中，麦迪卫康的资产与估值水平之间 ，横亘着一条显而易见的鸿沟。覆盖来自3000余家三级医院的81万专科医生网络、经过商业闭环验证的AI垂类模型
，这些稀缺资产，在资本市场的旧标尺下依然被严重低估
。

预期的落差 ，不是价值的缺席，而是认知的时差。

而麦迪卫康真正的想象力
，远不止于当下的盈利改善 。当AI从工具升级为生产力，当区块链让医学经验变成可确权 、可交易的数字资产 ，当医生的隐性知识从个人能力转化为行业公共品
，这家公司正在从“服务提供商”迈向“基础设施构建者 ”
。它要卖的不再是会议或项目，而是赋能整个医疗行业的算力
、模型与数据资产。

未来几年 ，决定麦迪卫康终局的
，不是技术参数的比拼，而是它能否将超二十年积累的“深水渠道
”与真实临床场景 ，转化为持续增值的数字壁垒 。如果这条路走通
，如今的4.6亿港元市值，或许只是价值重估的起点
。

在AI重塑医疗的宏大叙事里 ，真正的“洼地”从来不是技术
，而是那些被市场暂时遗忘、却已经悄然完成转身的先行者。

来源：格隆汇

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