德适生物：从两亿市场里长出来的 “医学影像大模型第一股”|医学影像|大模型|德适生物

两亿赛道、一张三类证、19 种影像模态、和一个大模型第一股的标签。

文丨胡昊

作为 “国内医学影像大模型第一股” 的德适生物，于今年 3 月底登陆港股，和智谱、MiniMax 一并进入港股的大模型叙事里；但德适在招股书中对自己的定位则朴素很多，就是一家做医学影像产品和服务的医疗器械公司。

两种视角和身份定位的差异，大体是现在市场看这家公司时会走岔的两条路。

事实上，德适的故事并不复杂，却很容易被讲成上述的两个极端，

- 一边是做了近 20 年的染色体核型分析，软硬一体、市占率第一，该商业闭环已经跑通，但赛道规模非常有限；

- 另一边是 iMedImage 基座大模型、技术许可、类 Android 生态，听起来空间很大，但收入持续性、客户关系、和回款质量都还在验证中。

如果按照德适现在的收入结构来看，其模型服务（之前叫技术许可）收入已经大幅超过了医学影像软件及医疗器械业务收入，占比公司总营收达 87%，再加上近期公司先后被纳入恒生生物科技股指的成份股、恒生港股通人工智能主题，德适看起来已经越来越像一家大模型公司。

这篇文章将要讨论的，并不是关于德适是否是一家 AI 大模型公司的身份认定问题，而是按照德适 “已经确定的事” 和 “还没确定的事” 来分别展现其上述两条业务线各自的现实情况及业务逻辑，进而聚焦到德适正在推进的一整套商业闭环模式及增长质地。

已确定的事：一条跑了 20 年的赛道，一个只有两亿多的市场

实质上，德适生物首先是一家医疗器械公司，核心业务是研发、生产、销售染色体核型分析相关的设备和软件。

公司于 2016 年成立，但团队从 2005 年前后就开始做染色体核型检测的自动化，产品线涵盖 KayoFlow 自动细胞收获仪、制片染色一体机、MetaSight 自动显微图像扫描系统、以及 AutoVision、AI AutoVision 等判读软件。

其中，核心产品 AI AutoVision 将染色体核型分析的报告周期从传统人工的约 30 天压缩到 4 天~7 天，分析时间从 34 分钟缩短到 11 分钟，准确率超过 99%（对染色体数目异常可达 100% 灵敏度），产品目前已覆盖全国 400 余家医疗机构。

然而，德适及其创始团队前后 20 年的资源投入，换来的只是一条窄赛道。据弗若斯特沙利文，2025 年中国染色体核型分析系统市场规模约 2.71 亿元，这样一个年规模两亿多的细分市场，客观上，很难撑起一家港股上市公司的估值想象。

当然，这也不是德适的问题，而是医学影像行业整体的进入难度问题。

不过，德适在这条赛道上的位置本身也有一些信息量：按 2024 年销售收入计，其国内市占率达 30.6%，超越卡尔蔡司、徕卡等此前长期合计占据 95% 以上份额的国际巨头，位居国内第一，基本实现了国产替代，这也证明了一家中国公司可以把细胞遗传学里的 “金标准” 检查环节做成软硬一体、注册获批、医院准入、规模销售的产品业务，反映出这条业务路径（或商业逻辑）本身可以跑通。

近年来，在德适的业务结构中，一个显眼的变化是医学影像软件及医疗器械业务收入占比的持续下降，从 2023 年占比总营收的 83.1% 逐步下降至 2026H1 的 10.1%，对应的 2023 年至 2025 年、以及 2025H1 和 2026H1 的业务收入金额分别为 4390 万元、4084 万元、7276 万元、以及 3901 万元和 1095 万元，2026H1 该业务的占比和绝对金额都在显著下降。

对此，公司解释为部分客户等待核心产品 AI AutoVision 三类证获批而延迟了设备采购和软件交付，但该业务的三类证已于 2026 年 5 月 20 日获中国 NMPA 注册批准，因此 “等待获证” 只能解释上半年前段的疲弱，并不能解释整个上半年该业务收入的显著下降，当然，下半年还要看这一业务收入是否能够兑现恢复。

染色体影像业务线是德适目前唯一跑通商业闭环的业务，从产品注册、医院准入、到设备交付、收入确认，整个业务链条是完整的，但问题在于市场太小、需求可能也存在某种波动，单靠这条线很难支撑更大的估值与增长预期。

所以，德适需要把染色体线上积累的能力（特别是应用软件/模型开发方面）泛化出去，其 iMedImage 基座大模型覆盖 19 种影像模态，逻辑就是把染色体线验证过的软硬一体与模型能力复制到超声、病理、CT、MRI 等场景。

由此，德适的技术许可业务近年来被推到了前台。

还没确定的事：模型服务的平台、漏斗、与闭环

2024 年 9 月，德适推出 iMedMaaS 平台开始做技术许可（或模型服务）业务，其把上述的 iMedImage 基座模型授权给下游客户，让医院、科研机构、区域医联体、甚至是医疗设备商用他们手中的数据来调试出属于各自的专用影像应用模型，对应着除染色体线之外的另外 18 种影像模态。

在客户结构上，德适目前真正能够触达的是医院、科研机构、以及区域医联体，而与医疗影像设备商的合作难度较高，因为 CT、MRI 这类高质量的影像数据本身具备很高的商业价值，此类设备厂商往往会在其设备上嵌入自己的 AI 应用模型，作为第三方的德适较难进入他们的商业链条中，从而也就难以获得这类医疗影像的接口和数据。

截至 2026 年 6 月末，德适已累计开展 158 个专科模型项目、联合 99 家医院、覆盖 43 个器官部位和 61 个疾病方向；对比 2025 年报口径为联合 65 家医院孵化 92 个模型、覆盖 32 个器官和 64 个疾病方向。

这也就表明，目前德适技术许可/模型服务业务的服务对象主要就是医院、以及医院负责科研方面的科室或部门，因为医院往往没有足够的资源和精力来做一整套 AI 模型的开发应用，但这些医院中可能也会有相关的科研经费，进而这部分有科研经费和需求的医院就成为了现阶段德适 iMedImage 基座模型的核心目标对象。

在 iMedImage 基座模型的支持下，德适逐步构建起一个医学影像 AI 研究与生产加速平台，包括，

- iMedLoop，进一步打通数据获取与协作、专业标注、模型训练与评测、发布部署及应用反馈等关键环节；

- iMedStudio，为医学专家提供海量影像数据的 AI 辅助处理与标注；

- iMedMaaS，支持专科模型的训练、定制开发、评测、发布与部署，帮助专家更快地把临床问题、研究构想和专业经验转化成可实际应用的模型。

同时，项目交付和产品使用过程中积累的合规高质量数据集、模型测试结果、部署经验和专业反馈，又会反哺模型改进与后续任务开发，最终形成 “基座模型－专科模型－服务及产品－实际应用反馈－模型迭代” 的闭环。

在这个平台上，按照强度分层，合作可以分成两种形式或深度来看，

- 浅层零代码微调，即德适授权一个具备医学影像 “常识” 的 “半成品”，由医院上传约两百至三百例影像、走图形界面、不写代码，两到三个月即可出一个可用的模型，主打低门槛、快交付；

- 深度联合研发，则由德适团队下场与医院一起做数据治理、标注、训练、评测和部署，场景更复杂、数据量更大、周期也更长，公司明确 “授人以渔” 的平台定位，深度模型项目又可以分为两个阶段：德适先与医院共建专属模型，取得成功之后，再在其医联体或区域进行推广，优秀项目可申请三类证并全国化铺开。

把上述平台架构、合作模式、业务动作放在一起看，大体上就能展现德适技术许可的业务逻辑，并且拼出一条从 “试” 到 “收” 的潜在商业化路径，

- 德适先用浅层微调做筛子、低成本铺开网络，让医院自己来试具体的应用场景，在这个阶段，医院的付费意愿其实并不高；

- 等到有医院试到了具有某种潜在价值的场景或应用后，德适将会把这个有苗头的场景和医院拉进深度联合研发中，通过自行下场介入把该应用模型进一步做扎实，在这个阶段，潜在的模型应用价值会促使医院为与德适的联合研发付费，当然，该应用模型的所有权归属于医院；

- 最后一步是商业化收敛，德适明确表示，会 “将其中技术成熟、适用范围明确的专科模型，按相关监管要求进一步开发为医疗器械产品”，也就是把跑通的场景做成持证产品、挂自己的牌子卖，在这个阶段，德适会与医院进行分润，实现模型应用平台和模型所有者的双赢。

事实上，染色体线的 AI AutoVision（即德适现在的医学影像软件及医疗器械业务）正是这条路径想要对标的样板形态，只不过德适既作为 AI AutoVision 的所有者，也是模型基座生态的平台方。

收入结构上，2026H1 德适的技术许可/模型服务收入为 9454 万元，占比总营收升至 87.1%，这很有可能是德适与医院联合研发所产生的模型服务收入。

需要注意的是，该业务中也包括德适为医院提供的医学影像 AI 存算训推一体机 “SCTI” 服务器的硬件销售收入，该服务器从新华三采购。公司财报披露，2025 年该硬件的销售成本为 710 万元，对应的该年技术许可/模型服务收入为 8434 万元，表明部分医院在联合研发过程中有本地化部署的需求，未来硬件销售也可能会带动更多的业务收入。

从商业实质看，现阶段德适该业务更接近项目制联合研发收入，同时兼具场景筛选和数据积累的战略价值，它能否最终转为可持续的许可或分润收入，取决于标准化交付、续费率、以及专科模型在新场景中的商业价值能否被验证。

但在目前，把这个业务完全看成研发外包或持续的平台收入，都还偏早。

收入质量：增长之外，回款、续费与盈利更关键

当然，德适目前仍在亏损。

2023 年~2025 年、及 2026H1 的整体亏损分别为 5612 万元、4338 万元、6714 万元、及 5588 万元，亏损在持续扩大，尽管公司的毛利率并不低（目前超 70%），但费用端的增长还是把利润吃掉了。

其中，德适的研发费用占比持续增长，从 2024 年的 36.3% 升至 2025 年的 63.4%；2026H1 的占比为 59.0%，对比 2025H1 则为 42.7%，这与上述模型服务业务中的深度联合研发投入相关。

现阶段，德适需要投入相比营收增长更多的研发人力和资源，来帮助医院进一步做实那些有苗头的专科场景和应用模型，这可以视为是德适为其模型服务业务前期所支付的筛选成本项，按照现在的收入与研发费用的动态增长关系，德适仍处于挖掘场景和客户的前期投入阶段，在没有实现最终的分润业务收入之前，其持续亏损的局面很难得到改善。

再看收入确认的节奏。

在德适的招股书中，其模型服务业务收入确认方式写得很清楚：主要是一次性许可费，通常不含后续版本升级，履约义务在客户首次使用并受益时点确认，付款通常在 12 个月内完成。

- 首先，这一收入的确认时点比较模糊，客户首次使用并受益的标准和界线是什么，其实并没有一个明确的标准，这可能意味着收入确认的时点会有调控弹性，公司可以通过调整验收节奏，在特定报告期内集中确认收入，这给单期收入的可调节性留下了空间；

- 其次，在收入确认之后，实际的付款行为能够最长延至 12 个月，这会带来非常高的应收账款，也反映出德适在与医院联合研发关系中的位置，德适更像是主动推动医院参与深度联合研发的那一方。

所以，再看德适 2025 年技术许可收入 8434 万元（同比增长 332%）、2026H1 模型服务收入 9454 万元（同比增长 101%），这种高增速的内在质量，在较为宽泛的 “点收入” 确认模式下，可能还是需要结合后续的验收节点和回款一起看。

接着看现金与回款。

公司影像软件与设备业务里，部分销售会形成含融资性质的长期应收款，回款周期偏长，收入确认与现金流入之间存在时间差。年报将这一项与贸易应收分开列示，2024 年、2025 年分别约 711 万元、518 万元，说明分期交付确实存在。另外数据显示，贸易应收从 2023 年约 607 万元增至 2024 年约 3212 万元，增幅超四倍，应收周转天数从约 41 天延长到约 99 天，同期经营现金流持续为负。2024 年正是技术许可开张的一年，贸易应收暴增不宜整段记在设备款头上，更应看成技术许可收入确认与放账扩张叠在一起。

技术许可依然沿用先入账、后收款的机制，付款通常在 12 个月内到期，因此回款要单独看。许可收入从 2024 年 1954 万元扩到 2025 年 8434 万元；当年贸易应收原值约 6301 万元、减值准备 1034 万元，对于减值准备的大幅增加公司主要归因于出售杭州德佑检验实验室后按第三方坏账率补提，这能解释准备的波动，但趋势仍需跟踪：许可继续放量时，应收账龄、期后回款和经营现金流有没有跟上。

到 2026H1，公司经营现金流由上年同期的净流入转为净流出 8828 万元，贸易应收款继续增加 2847 万元，模型服务收入同比翻倍却换不来正的经营现金流，收入确认与现金回款之间的缺口在扩大。

事实上，公司现金状况一度相当紧张，2024 年员工总数从 206 人缩减至 145 人，优化比例近 30%，账面现金一度仅剩 557 万元，这种 “一面裁员止血、一面应收激增” 的组合本身就说明经营层面紧张。

需要补充的是，德适于 2026 年 3 月 30 日在港交所上市、募资约 7.9 亿港元，截至 2026 年 6 月末公司现金及现金等价物约 6.6 亿元，流动性已得到大幅改善——所以这里讨论的是公司业务本身的经营张力，而非公司当下的流动性风险。

德适的浅层模型微调和深度联合研发所蕴含的临床价值也值得注意及跟踪观察：200~300 例数据在医学影像里偏少，尤其对罕见病或亚型容易过拟合，上线后的真实表现可能打折扣，医院拿到之后是否愿意持续付费，要看续费数据。

这类模式的现实约束是，德适在项目中的话语权较弱、交易账期较长，筛选的账面成本会向医院转移——医院承担数据、标注和验证成本，待筛出有价值场景德适再来收编，筛不出价值损失则更多留在医院侧，但德适也要承担筛选的时间成本。

所以从财务上看，德适确认的是收入；但从战略上看，它承担的其实是筛选场景、积累数据的功能，两者如何权衡，要看后续收编和分润能否落地。

在成本方面，目前德适还看不到明确的结构性拐点，推得越快，坏账和无效场景是否越多需要继续跟踪。若后续应收周转改善、经营现金流转正，当前坏账更可能是扩张期成本；若应收继续随收入放大，就需要重估公司收入的含金量。

因此，关于德适商业质地最该盯的不是收入增速，而是经营现金流、应收账龄、坏账准备、递延收入、许可续费率、前五大客户集中度，以及亏损收窄的斜率等，这些指标比单期收入及增速更能说明模式质量。

模型粘性收入的真正门槛——注册证

其中，最为关键的还是 “续费”，德适要想把技术许可业务从一次性项目制收入变成高粘性的经常性收入，中间隔着一道容易被忽略、却又绕不过去的门槛——国内的 NMPA 医疗器械注册证。

在德适披露的结算口径中，模型在推理侧的结算收入，是以医院、医联体乃至地级市为单位来谈的，落地后的计费口径是 “看一张片子收多少钱”，底层则按 token 计量；而一旦专科模型落地、进入工作流，医院的续费率几乎可以达到 100%。

这正是德适生态化设想里 “持续现金流” 的商业形态，其收入的高粘性来自于模型应用最终嵌进临床工作流。

但问题恰恰出在 “进入工作流” 这个前提上。

能够在临床里按片、按次结算的 AI 模型，几乎都参与临床决策。无论是病灶识别、辅助分诊、辅助诊断、还是治疗计划，这类模型要合规地进入临床流程，必须先取得相应的医疗器械注册证，而且绝大多数属于第三类，只有少数仅做图像处理或测量的才属于第二类。换句话说，德适的浅层微调和联合研发解决的只是 “能不能做出一个模型”，它只是研发与原型验证的技术路径，绝不是临床合规准入的替代方案。

基于此，再看目前德适披露的 158 个项目、90 多个专用模型里，绝大多数仍停留在科研和原型验证阶段，能真正进入临床工作流、按片结算的，首先得是拿到了注册证的那批产品，而德适目前唯一的三类证就是 AI AutoVision。

这意味着德适的 “第二个场景” 还没有出现，其 19 个影像模态及场景未来能否跑通，与其说是看模型训练得多快，不如说是看注册证拿得够不够多、够不够快，公司最终要靠持证产品来放大和固化粘性，而不是靠研发模型本身。

如果模型没有获得持证身份，那么德适模型生态的 “从许可费到分润” 的商业逻辑将无法形成最后的闭环，生态化的故事再动听，落到财务上仍然会是 “一次性许可费为主” 的现实。

德适的 Android 设想：从许可费到分润

德适最终想做的，是一个类似 Android 的医学影像模型生态平台。医院用基座模型跑通细分场景之后，其每次付费德适就分一笔流水，进而后者把一次性许可费收入变成按 token 收钱、按场景分润的持续收入。

因此，决定德适未来持续增长的，就是德适模型生态的规模化。

但在生态的发展过程中，其明显区别于 Android 的是：

- Android 生态是开源且免费的，Android 开发者也是自愿的，谷歌承担了生态的前期沉没成本；

- 但德适搭建的平台生态是需要付费的（或者是需要客户挂账的），其模型开发者主要是医院，德适需要用高额的应收账款甚至部分比例的坏账来推动医院来使用他的模型。

所以从逻辑的顺遂程度看，德适的 AI 医学影像生态的发展过程可能要比 Android 早期更加艰难。

目前唯一成功的案例仍是德适自己的染色体线，但那是二十年积累的结果，不是这个筛选机制短期内能复制的成果；2026H1 德适模型服务收入 9454 万元、同比翻倍、占比总营收 87.1%，数字好看，但除染色体线之外的 “第二个场景” 尚未跑通，德适只能被动地承受这一时间成本/沉没成本。

值得更新的一点是，德适模型按 token 计费可能已不再停留在 “探索” 阶段。