文 | vb 動脈網
6 月 30 日，國內語音 AI 龍頭云知聲在港交所上市。從創始之初，云知聲便在 AI 語音領域深耕，并在醫療領域重點布局，作為醫療 AI 解決方案核心產品之一的語音電子病歷系統營收占比穩步提升。
云知聲的上市不過是近來全球醫療環境 AI（Ambient AI）賽道火熱前景的又一縮影。就在數日前，該賽道新秀 Abridge 剛剛完成高達 3 億美元的 E 輪融資，其估值已達到 53 億美元之多。
值得一提的是，Abridge 此輪融資領投方為全球頂級風投 a16z，這家管理資金超過百億美元的知名 VC 眼光毒辣，此前曾押中 Facebook、Twitter、Groupon、Skype、Airbnb、Github 等互聯網巨頭。頂級 VC 的大手筆投資，無疑代表了對醫療環境 AI 賽道的看好。
在過去的一年中，這一領域利好不斷，呈現出一派欣欣向榮的景象。
半年 6 起融資，總額超 66 億，2 家 IPO，環境 AI 迎來資本熱捧
Abridge 無疑是這個賽道最受關注的玩家之一。它在 6 月完成的 3 億美元融資毫無疑問將是本年度全球數字醫療領域，乃至整個醫療領域最大額融資之一。
更值得一提的是，這是 Abridge 四個月內第二次大額融資。僅僅在今年 2 月，Abridge 才剛剛完成 D 輪融資，融資金額高達 2.5 億美元。這次融資預計同樣將預定 2025 年數字醫療領域大額融資的前幾名位置。
4 個月連續兩輪過億美元大額融資，即使在前幾年市場最熱的時期也極為罕見。
更早的 C 輪融資其實也相隔不久——去年 2 月，它剛剛完成了 1.5 億美元的 C 輪融資。迄今為止，它已完成 6 輪融資，總融資額超過 7.5 億美元。
除了賽道的火熱，Abridge 自身的營收規模也是其吸引頂級資本下場的原因。非公開數據顯示，Abridge 在 2025 年上半年實現的合同年度經常性收入約為 1.17 億美元，頗為亮眼。
作為 Abridge 主要的競爭對手，Commure 也在 6 月完成了高達 2 億美元的最新一輪融資。這家企業幾乎在各條業務線上都與 Abridge 直接競爭。尤其在去年 7 月，Commure 宣布以 1.39 億美元收購醫療環境 AI 企業 Augmedix，極大提升了在該領域的話語權。
事實上，過去一段時間，該領域的主要企業迎來了密集融資，連續完成兩輪融資的企業大有人在。密度之高，額度之大，令人仿佛重回數字醫療的 " 資本盛世 "。
環境 AI 脫胎于語音識別技術，后者早已是 AI 應用最為成熟的領域之一。比如，2005 年上市的 Nuance 就因與蘋果合作智能語音交互系統 Siri 而聲名鵲起。在 Nuance 風光的幾年里，它曾為蘋果、亞馬遜、三星和諾基亞等科技巨頭提供語音技術解決方案，并一度在全球語音市場上占有超過 70% 份額。
在受到科技巨頭的挑戰后，Nuance 將業務重心轉向醫療領域。醫療業務很快成為 Nuance 占比最大、最具優勢的業務。從 2013 年開始，語音導航系統、語音轉寫、實時聽寫、CDI（臨床歸檔改進）等醫療業務的營收在其總營收占比超過四成，并在 2016 年占比超過五成。
2016 年，Nuance 的醫療解決方案已經覆蓋全美 72% 的醫療機構，客戶遍及全球 30 多個國家和地區，有 50 多萬臨床醫生以及 1 萬多家醫療機構在使用 Nuance 的產品和服務。此時，Abridge 還未成立，可見 Nuance 的資歷之深。
2021 年 4 月，微軟宣布以 197 億美元巨資收購 Nuance。這筆交易是微軟成立迄今第三大收購案，由此可見微軟對 Nuance，以及背后醫療環境 AI 潛力的看好。
不光在國外，國內這一賽道同樣在最近連續迎來里程碑。去年年底，被公認為 Nuance 國內對標的科大訊飛將其醫療業務子公司——訊飛醫療獨立上市，發行價格為 82.8 港元，截至 7 月 2 日，股價較發行價已上漲 25%，達到 103.5 港元。
自 2016 年成立以來，訊飛醫療一直是科大訊飛包括語音 AI 在內全棧 AI 能力落地的最佳示范場景之一，營收規模也是國內醫療 AI 的翹楚。根據招股書，2021-2023 年，訊飛醫療分別取得 3.72 億元、4.72 億元及 5.56 億元。2024 年，其營收達到 7.34 億元同比增速高達 32%，顯示了良好的發展潛力。
剛剛過去的 6 月，國內另一家以語音見長的醫療 AI 頭部企業云知聲也成功上市。從 2020 年開始，云知聲先后四次嘗試登陸二級市場，終于在第四次成功上市。其發行價高達 205 港元，截至 7 月 2 日股價已來到 286 港元，大漲 39.5% 之多。
醫療板塊是云知聲的第二大業務板塊。根據其招股書，2022 年 -2024 年間，其醫療業務分別取得 1.13 億元、1.48 億元和 1.99 億元營收，在其總營收中的占比分別為 18.9%、20.4% 和 21.2%，無論營收規模還是在總營收中的占比都在穩步上升。目前，云知聲以 2.1% 的市場份額位列中國醫療服務及治療 AI 市場第四。
當所有這些景象都在短時間內出現在一個賽道上時，接下來將要發生什么不言而喻。
剛需強烈的環境 AI，正被監管瞄上
醫療環境 AI 的火熱來自于真實的剛需。
在全球任何一個有一定醫療標準的國家和地區，都對病歷記錄有硬性要求。它的確需要耗費醫生大量時間和精力，讓人極易產生疲勞感。
在動脈網與幾位三甲醫院一線醫生的交流中，均表示每天撰寫病歷等文書工作的時間占了大半工作時間，對可以節約時間的此類技術有非常強烈的需求。遺憾的是，這幾家在全國也算有一定名氣的三甲醫院目前仍未引入此類技術。
基于語音識別技術，能夠幫助醫生自動將醫患對話轉換成文書的 AI 轉寫系統一經問世就迅速被點燃了需求。雖然初期的識別率差強人意，但隨著技術的改進和數據的積累，AI 轉寫的識別率和功能正穩步提升，已經到了足堪一用的地步。
此外，隨著集成化程度的不斷提升以及場景開發的愈加深入，行業也開始將以往單純的 AI 轉寫迭代升級為環境 AI。
過往的 AI 轉寫是獨立的應用，使用相對傳統的語音識別和自然語言處理從醫患對話中生成臨床文檔。這些工具通常并未與電子病歷、財務及運營等 HIS 系統集成，也不具備預診、自動化編碼、文檔質量報告或控制等具體功能。它們一般只在文檔生成階段提供輔助，效率提升有限。
與僅專注于轉錄的 AI 轉寫不同，環境 AI 直接與電子病歷等 HIS 系統深度集成，以實現實時文檔轉寫、對醫患溝通信息（包括預診和診后隨訪）的自動化結構化處理、自動編碼及編碼推薦等功能。這種深度集成使環境 AI 不再僅僅是一個文檔工具，而是對整個運營流程效率的大幅提升。
以 Ambience 的環境 AI 系統為例，其整個系統包括 AutoScribe（語音轉寫）、AutoCDI（自動編碼）、AutoRefer（自動轉診）、AutoAVS（供診后護理用的總結）和 AutoPrep（疾病預測等趨勢可視化）五大模塊，涵蓋了整個就醫流程。
通俗地說，AI 抄寫只是一個單點解決方案，環境 AI 則可以跨部門擴展并與各個子系統連接，更像是橫跨整個流程的 AI 助理。
不難發現，環境 AI 對于 AI 技術有遠高于以往的要求。在以往 AI 在語音轉寫準確率和速度方面都勉強滿足要求的時代自然難以應用。這種情況在近年來大模型技術迅速崛起后發生了改變——依靠大模型在自然語言處理上的強大能力，在醫療流程中引入環境 AI 的呼聲越來越高。
2024 年幾篇發表在權威學術期刊上的研究則證明了大模型對環境 AI 的推動，在一定程度上加速了這一領域的發展。
由斯坦福大學完成并于今年 2 月發布在《美國醫學信息學協會雜志》（Journal of the American Medical Informatics Association）上的研究顯示，每天門診數量在 20-30 位患者的醫生利用環境 AI 中的 AI 轉寫功能可以減少每天 11-20 分鐘填寫文檔的時間，最多的時候每天甚至可以減少 120 分鐘的文書時間。
《新英格蘭醫學雜志》（The New England Journal of Medicine）所發布的另一項研究則利用專門開發的評估工具評估了環境 AI 的轉寫質量，顯示 AI 可以在滿分 50 分的測試中拿到 48 分的高分，已經可以滿足日常工作的需要。
另外一項由 Ambient 所做的衛生經濟學研究則顯示，利用其自動文檔和編碼推薦功能，平均可以幫助每位醫生每年為其服務的機構額外多產生 13049 美元。
即便不考慮更多方面，僅在單純的語音轉寫上，大模型也可以更快速更準確地完成。以 Nuance 的環境 AI 為例，未引入 GPT-4 模型的版本生成臨床記錄需要約四個小時左右，接入 GPT-4 的版本則將這個過程縮短到僅僅幾秒鐘。
顯然，近期環境 AI 這一波密集融資正是對大模型引入后環境 AI 的認可。
相對而言，國內的進度要落后不少。一方面，目前國內主流方案還處于單點解決方案的 AI 轉寫功能。另一方面，如前所述，即便是單點功能的 AI 轉寫，目前導入應用的醫院也屈指可數——盡管一線醫生對此有非常強烈的需求。
在技術上，環境 AI 仍然面臨不少挑戰。它們可能會誤解語音（語速、口音及方言等）、醫學術語或上下文，因此需要人工監督，但人工監督耗時、昂貴且主觀。此外，在人工監督中發現，大模型甚至還會將 " 幻覺 " 帶入其中，填入對話中不存在的內容，或者改變對話的內容。這種比例雖然非常少，但一旦發生顯然完全不可接受。
正因為此，國外的監管機構也正考慮將環境 AI 納入監管。
今年 1 月，FDA 準備將 AI 轉寫系統視為軟件醫療器械，并擴展了現有的 AI 軟件醫療器械指南，以便在未來將此類產品納入管理。
6 月初，NHS 英格蘭國家首席臨床信息官普萊斯 · 福布斯在 NHS 系統內部發布警示，要求 NHS 下屬醫療機構自查并停止使用未經醫療器械注冊的 AI 抄寫系統。福布斯認為，所有類似解決方案至少需要達到 I 類醫療器械認證，以確保這些技術的安全性。
英國醫學協會隨后發布了相關建議，要求全科醫生在使用 AI 抄寫員工具時確認他們是否進行了臨床安全和數據保護評估，所使用產品是否已完成 I 類醫療器械注冊，以及產品是否宣傳其符合 NHS 標準。
對于環境 AI 的監管，已經蓄勢待發。動脈網也將持續關注該領域的動態。
