撕掉會展標簽、轉型AI醫療與互聯網大廠競爭，萬怡醫學遞表港交所

出品 | 子彈財經

作者 | 張玨

編輯 | 蛋總

美編 | 倩倩

審核 | 頌文

“我是拒絕把AI引入我們醫生的日常生活。”近期，著名醫生張文宏拒絕AI進入病歷系統的發言，在醫療與科技圈激起了不小反應。

張文宏擔憂年輕醫生若習慣了AI生成的答案，將無法得到臨床思維的訓練和能力提升。

對此，AI醫療公司百川智能創始人王小川持反對意見，認為張文宏為了保護醫生訓練體系，而不是從患者利益出發。

這場關于醫生如何應用AI的辯論，揭示了AI醫療行業的另一面：相比于輔助患者端的問診掛號等功能，AI在醫生端的知識賦能與臨床循證支持，正成為一個更吸引人、也更具爭議的市場。

隨著全球醫學文獻與臨床指南呈爆炸式增長，中國醫師數量已從2019年的390萬人增長到2024年的510萬人。在信息過載與診療壓力下，如何利用AI從海量數據中精準檢索證據，并輔助醫生工作，或成為緩解醫療資源分布不均、縮小城鄉差距的關鍵。

正是在這一行業風口下，2026年1月，上海萬怡醫學科技股份有限公司（以下簡稱“萬怡醫學”）向港交所主板遞交招股書，由光大證券國際擔任獨家保薦人。

萬怡醫學在招股書中將自己定義為醫學學術、教育及研究綜合AI解決方案的頭部企業，推出面向醫療從業者的AI循證平臺MedEvidence。

但翻開萬怡醫學近二十年的發展史，這家公司更底層的身份卻是一家地道的會展公司。

1、會展公司變身AI醫療公司

2007年10月，鞠悅在上海創立了萬怡商務咨詢有限公司，當時公司的核心業務是醫學學術會議的策劃與執行。

鞠悅畢業于上海第二醫科大學（現上海交通大學醫學院），在自主創業之前，她曾有過短暫的醫生履歷，并隨后進入跨國藥企默沙東工作（2001年至2007年）。

在成立后的十余年里，萬怡醫學在醫療會展賽道上完成了資源積累。2016年3月，公司以“萬怡會展”之名掛牌新三板。當時的財報顯示，其收入幾乎全部來自于線下會議服務。

（圖 / 攝圖網，基于VRF協議）

通過為醫學會、藥企和醫療器械公司提供會議策劃、數據分析等服務，公司建立了一套依賴于人力的交付體系。

然而，由于新三板流動性有限，且會展業務的天花板清晰可見，2021年9月，“萬怡會展”從新三板摘牌，轉而尋求更具想象力的資本敘事。

轉型的伏筆埋在2020年。受外部環境影響，線下大型會議停擺，倒逼會展公司必須尋找數字化出路。當年，公司正式更名為“萬怡醫學”，抹去會展公司標簽。

2022年，萬怡醫學推出MedAssistant系統，以滿足醫師個性化學習需求，并優化營收結構持續。

2023年，萬怡醫學宣布進軍AI賽道，推出了云原生AI驅動平臺MedEvidence，并以此為核心構建了所謂的三大產品矩陣：醫學學術活動解決方案MedEvent、醫學教育數字解決方案MedAssistant，以及支持臨床循證的MedEvidence。

在醫生的職業周期中，不論是從醫學院校教育到規范化培訓，還是再到臨床執業后的持續教育，每個階段都面臨著海量的知識迭代。

根據招股書數據，中國醫師數量已從2019年的390萬人增長到2024年的510萬人。與此同時，醫學文獻和臨床指南呈指數級增長，一名臨床醫生要在繁重的診療任務之余，通過傳統檢索方式獲取精準的循證醫學證據，效率極低。

（圖 / 攝圖網，基于VRF協議）

這種信息獲取的瓶頸不僅困擾著醫生個人，也直接導致了醫療質量的不均。

大城市的頭部三甲醫院擁有更強的研究支持，而基層醫生的學習資源相對匱乏，城鄉診療差距因此進一步擴大。

萬怡醫學推出的MedEvidence平臺，本質上是希望通過AI智能體模擬臨床研究流程，解決醫生在文獻檢索、循證支持中的效率痛點。

市場數據的增長支撐了這一敘事的吸引力。2019年至2024年，中國醫學學術、教育及研究解決方案市場規模從668億元增至976億元，復合年增長率為7.9%。

預計到2030年，這一市場將擴容至1795億元。而在其中，由AI驅動的細分賽道增速更快，預計2024年至2030年的復合年增長率將達到34.8%。

從搭建展臺、組織學術會議到發展臨床AI循證助手，業務轉型跨度極大。對于萬怡醫學來說，如果能將原有的醫師資源成功導入AI平臺，其估值邏輯將從傳統的服務業轉向高溢價的科技業。

2、AI循證業務并未貢獻營收

盡管萬怡醫學在招股書中將自己描繪成一家由AI驅動的科技公司，但其營收卻不由AI驅動。

財務數據顯示，萬怡醫學目前已進入穩定盈利期：2023年和2024年營收分別為2.39億元和2.71億元，期內利潤分別為2987萬元和2972萬元。

2025年前九個月，公司營收1.91億元，利潤則達到3688萬元，僅用三個季度便超過了此前全年的獲利水平。

（圖 / 公司招股書）

從營收結構看，萬怡醫學目前的收入支柱由兩部分構成：約50%來自于其起家的學術活動解決方案（MedEvent），即傳統的醫學會展服務；另一半則來自于醫學學習及教育數字解決方案（MedAssistant）。

（圖 / 公司招股書）

公司業務增長的邏輯也偏向傳統。2024年，醫學學術活動業務（MedEvent）收入同比增長19.1%，達到1.51億元，其核心驅動力并非技術溢價。

招股書坦言，這主要得益于疫情結束后現場醫學學術活動的集中恢復。2024年，萬怡舉辦的500人以上大型醫學學術活動從前一年的458場增加至477場。

這種通過場次增加、規模擴大實現的增長，是典型的會展行業路徑，而非互聯網或AI公司的增長模型。

在2025年前九個月的業務結構中，醫學學習及教育業務（MedAssistant）的占比首次升至50.4%，超過了會展服務，主要是由于客戶數、項目數的增加。

盡管教育業務的數字化程度更高，但其AI賦能的學習套件和交互式套件，更多屬于醫學內容的在線化分發，與真正意義上的生成式AI應用仍有本質區別。

與此同時，被視為轉型核心的AI平臺MedEvidence，在往績記錄期間內并未產生任何營收。這意味著，萬怡醫學在資本市場最受關注的“AI醫療”標簽，目前仍處于商業化前期。

招股書披露，在過去幾年的運營中，其所謂的大語言模型能力主要是在學術活動和數字教育的背景下，通過機構客戶間接提供給醫師。

換言之，AI在現階段只是作為會展或教育項目中的一個配套功能或“插件”，參與度極為有限，且未形成獨立的收費模式。

（圖 / 攝圖網，基于VRF協議）

對于一家志在AI賽道的公司，萬怡醫學的研發投入不僅規模較小，且呈現出收縮態勢，這讓外界對其“未來如何在AI相關業務中保持競爭力”這一關鍵問題上頗為擔憂。

招股書顯示，其研發開支始終處于低位，2023年、2024年該項支出分別為1983萬元、1911萬元，且2025年前三季度仍呈下降趨勢（約為1316萬元）。

萬怡醫學明確表示，此次港股融資的重點之一便是優化大模型性能、強化MedEvidence的AI循證助手功能。

公司預計，隨著直接向醫師提供研究服務的智能助手落地，模型推理和訓練成本將大幅增加。這一陳述變相承認了其現有的AI能力尚處于起步階段，過去幾年的穩定盈利實際上是建立在低研發投入和傳統業務紅利之上。

3、對標小公司還是互聯網大廠？

在招股書中，萬怡醫學將自身錨定在一個高度分散的市場中。

公司稱，大多數醫學學術、教育及研究解決方案企業的2024年收益低于1億元，而萬怡憑借近3億元的規模已建立了領先優勢。

然而，萬怡醫學在招股書中列出的對標企業，其業務本質仍停留在數字化服務層面。

（圖 / 公司招股書）

例如，已被醫脈通收購的北京美迪康（公司A）側重會務SaaS；醫博士（公司B）主攻醫學繼續教育。

在港股上市的醫脈通（公司C）與梅斯健康（公司D），雖然2024年營收分別達到5.58億元與2.61億元，規模優于萬怡醫學，但其核心增長邏輯依然是基于醫師流量的在線信息服務與營銷。

目前，醫脈通市值不到70億元，而梅斯健康僅有7億元。這已經證明，傳統的醫學學術服務賽道很難獲得醫療股或科技股的高溢價。

萬怡醫學真正寄予厚望、試圖實現估值躍遷的臨床AI循證助手業務，很大程度上是在“復刻”全球醫療AI巨頭OpenEvidence的故事。

作為目前全球估值最高的醫療AI企業，OpenEvidence于2026年1月剛剛完成2.5億美元的D輪融資，投后估值高達120億美元。

OpenEvidence之所以在資本市場受到狂熱追捧，是因為它致力于解決醫療決策的信任與效率問題。其商業模式極度簡潔：面向全球醫師免費開放高精度的AI醫療搜索引擎，通過整合全球權威文獻提供即時循證支持。

在變現端，它并不向醫生收費，而是通過藥企和醫療器械商的決策點廣告進行轉化，目前僅開放10%的廣告容量，就已取得1.5億美元年營收。

這一模式的成功，引發了國內互聯網大廠的集體跟進。阿里健康、京東健康、螞蟻集團等巨頭紛紛入局。

阿里健康低調上線的氫離子APP，直接對標OpenEvidence；京東健康的知醫與螞蟻阿福醫生端，也均將核心功能指向了臨床決策支持。

大廠入局的原因顯而易見：醫療的本質是決策，誰掌握了醫生的決策入口，誰就掌握了醫療生態的重要話語權。

（圖 / 攝圖網，基于VRF協議）

與萬怡醫學這種依賴“項目制”賺錢的小型公司相比，互聯網巨頭擁有天然的降維打擊優勢。

一方面，大廠短期內并不要求這項業務實現盈利，前不久，阿里健康更是宣稱“三年不考慮氫離子的商業化”；另一方面，大廠擁有底層通用大模型的技術支撐，其算力成本和數據調優能力遠非千萬級研發投入的公司所能企及。

例如，螞蟻阿福醫生端（DeepSearch功能）宣稱收錄3600萬篇高質量醫學數據，涵蓋國際頂級期刊、中華醫學會等本土指南共識，其技術支持迅速調用、解析大量數據。

萬怡醫學的處境因此變得尷尬。在招股書中，它稱其大模型能力是通過機構客戶間接提供的，且模型訓練成本“可控”。但在真正的AI競爭中，成本可控往往意味著技術深度的欠缺。

招股書顯示，截至2025年9月30日，萬怡醫學賬面上的現金及現金等價物僅有約5517萬元。這筆錢在昂貴的顯卡算力、高級算法人才以及海量醫學數據庫面前，顯得杯水車薪。

當下的萬怡醫學，更像是一個被包裝在AI外殼下的傳統行業整合者，如果在港股順利融資，能否給它帶來新的飛躍，我們將持續觀察。

*文中題圖來自：攝圖網，基于VRF協議。