张亚勤旗下，清华AIR又一孵化项目曝光：
紫荆智康，专注AI医疗 。
他们构建了Agent Hospital（也被称为“清华AI医院”），首批AI医生现已亮相内测！
今年5月，由清华大学智能产业研究院（AIR）智慧医疗团队完成的论文“Agent Hospital: A Simulacrum of Hospital with Evolvable Medical Agents”研究获得了海内外人工智能社区和医学社区的广泛关注和讨论。
共同通讯为AIR助理研究员马为之、AIR执行院长刘洋。
随后在9月，由AIR孵化的无锡紫荆智康科技有限公司（简称“紫荆智康”）成立，目标是实现Agent Hospital的应用落地，利用人工智能为人类提供低廉、便捷和优质的医疗服务。
这两天，由紫荆智康开发的“紫荆AI医生”系统上线， 首批来自21个科室的42位AI医生正式亮相 ，定向邀请专业人士对AI医生的疾病诊断能力进行内部测试。
“紫荆AI医生”系统后续将对AI医生的更多核心能力进行公开测试，预计将于2025年上半年正式向社会大众开放使用。
紫荆AI医生亮相
回顾Agent Hospital的研究工作，其核心理念是通过建立 “闭环式”医疗虚拟世界 ，实现AI医生的 加速进化 。
Agent Hospital对真实医院的设施和流程进行模拟，尤其是建立了超拟人、广分布、多样化的AI患者，对于AI医生在虚拟世界中通过大量诊疗实践进行进化发挥了关键的作用。
△Agent Hospital：医疗虚拟世界
所谓 “闭环式” ，是指Agent Hospital覆盖了从发病、分诊、问诊、检查、诊断、治疗、取药、康复的完整流程，并且要求AI患者必须及时反馈AI医生所开具的治疗方案的效果，这对于AI医生根据反馈不断总结反思至关重要。
这种 数据闭环 在真实世界很难获得，因为很多人类患者离开医院后就不再回去，人类医生不清楚人类患者是完全康复还是转到其他医院治疗。
所谓 “加速进化” ，是指Agent Hospital是一个时间加速器，虚拟世界内的时间流逝速度是真实世界的约100倍，AI医生可以在真实世界的很短时间内就完成虚拟世界中的漫长进化。
AI医生的可进化性 是Agent Hospital最大的独有技术特色。
实验表明， AI医生的能力进化曲线已初步符合Scaling Law（规模定律） ：
“紫荆AI医生”系统的发布，将贯通虚拟世界与现实世界，让AI医生使用现实世界的数据在虚拟世界的时间加速器中继续加速进化，这样一来，AI医生的能力将提升到新的高度。
△科室概况
基于该方法，紫荆智康构建了“紫荆AI医生”系统，进一步扩展了Agent Hospital的科室覆盖范围，完成了第一批医生智能体（后文统称为“AI医生”）的构建。
目前，已从呼吸科扩展到图中共21个科室，将满足社会大众的绝大多数诊疗需求。
每个科室方向，紫荆智康将挑选了十余种常见疾病，构造多样的患者合成数据用于AI医生的进化，目前累计覆盖了300余种疾病。系统对这些疾病进行了专门的优化，对于在支持疾病列表之外的疾病，系统也能够提供相当高质量的诊断分析。
紫荆智康已经构建了超过50万个来自不同国家地区、覆盖各个年龄段、患有不同疾病的AI患者。
这些AI患者可以是人类患者在虚拟世界的数字化“分身”，也可以由人工智能大模型结合权威医学知识库和少量公开人类患者病例自动合成。这些AI患者像人类患者一样，有完整的治疗数据记录，可以跟医生进行交谈。AI患者的合成充分考虑了地域、年龄、性别、职业等因素对于疾病的影响，并且可以根据需要精准控制AI患者在各项因素上的分布。
AI医生是Agent Hospital的核心，也是“紫荆AI医生”系统的主要发布对象。目前构建了42位AI医生，每个科室设置了2位AI医生，一位来自国内，一位来自国际。之所以区分国内医生与国际医生，是因为不同国家和地区的疾病分布、诊断标准和治疗方案存在差异。以肺癌为例，中国医生将主要遵循中国国家卫生健康委员会发布的《原发性肺癌诊疗指南》进行诊断和治疗，美国医生则主要遵循美国NCCN发布的《非小细胞肺癌诊疗指南》。未来，将会有更多的AI医生陆续亮相。
“紫荆AI医生”目前设置了三种模式： 游客、患者和医生 。
现阶段，游客模式对公众开放，用户无需注册便可以进入游客模式，了解系统的主要情况；患者模式只对定向邀请的专业人士开放，用户在收到邀请码后需进行注册，然后可以登录进入系统；医生模式目前正在开发中，暂不开放。
目前，系统仅开放对AI医生诊断能力的测试，后续将开放治疗能力和对话能力的测试。用户可以创建AI患者，选择最多三个AI医生进行疾病诊断，并对AI医生生成的诊断意见进行评价。虽然紫荆智康开发团队已经对AI医生做了多轮能力测试并取得了很好的结果，但仍需要医学专业人士给出专业评估意见，这对于进一步完善系统具有重要的意义。
△ “紫荆AI医生”登录界面
紫荆智康最新开发的“紫荆AI医生”系统已经开始针对首批AI医生的邀请制测试（链接放在文末，目前仅支持PC端访问中文版页面），后续会支持移动端访问并开通英文版。
据悉，系统预计在2025年第一季度启动公开测试，让更多用户能够与Agent Hospital中的AI医生交流。
以医疗智能体为代表的智慧医疗应用新方向正在开启，事实上，Agent Hospital系统构建中对于医学AI发展，他们有着自己的见解和思考。
Agent Hospital：医疗版《西部世界》
今年大模型全面落地，医疗行业正在成为在互联网大厂、科技公司业务布局新据点。截至目前，业内医疗领域大模型数量已经超过百个。
与传统大模大模型应用范式不同的是，紫荆智康选择了大模型智能体这一智慧医疗应用方向。
大模型智能体灵活度高、适应性强，能够有效对医疗场景赋能。紫荆智康的目标就是打造超强医生智能体，为人类提供低廉、便捷、优质的健康服务。他们认为， 未来AI医生将辅助人类医生完成绝大多数工作，人类医生将主要负责最终决策 。
那么，智能体技术为医疗行业的赋能提供了新的可能性。紫荆智康的Agent Hospital正在规划打造一个 医疗版的《西部世界》 。
在这个“西部世界”中，有人类患者、人类医生、AI医生、AI患者这几类角色，他们彼此之间进行交互就能创造出崭新的应用场景和方式。
首先，AI医生可以辅助人类医生进行患者的诊疗，这也是智慧医疗领域最受关注的应用落地方向；
其次，AI患者可以用于人类医生的教学培训，来自各个科室的医生/医学生，通过跟AI患者对话、看检查报告，然后给出诊断方案，然后再来看这个方案是对还是错。并且这个过程试错成本为零，你完全不用担心因为犯错而造成什么影响。与此同时，你还可以查看这个患者所有其他医生的诊断结果，他们是怎么看这位患者的。
再次，如果同时采用AI患者和AI医生，就可以进行宏观层面的沙盘推演。例如：模拟北京市的一个5万人居民社区，我们可以随机设定每个家庭的遗传病史或发病情况，同时考虑季节变化可能引发的疾病。此外，还可以设定医院的设施和医生的能力。通过这样的模拟，在突发大规模疾病时，判断当前医院的布局和能力是否足以应对。
最后，如果是AI医生面对人类患者，AI医生则可以完成健康咨询等院外服务。
紫荆智康相信，未来人类医生的定位和角色也将发生显著的变化。
在学习阶段，他就已经在和AI患者打交道了，而在真正诊疗过程，AI将与医生形成一种我们称之为“孪生”的关系。这种孪生，目标是创造一个 人类医生的“分身” ，即智能体，它能够不断学习和模拟医生的行为，最终100%复制医生的决策。
这意味着当遇到患者时，AI分身所做的决策将与医生的决策完全相同，从而大幅提升诊疗效率。
同时，这个分身收集的数据越多，它就能学习得越好，越像医生本人，成为医生的一个克隆、一个镜像。
当我们拥有一个完全独立的AI医生时，其他的AI医生甚至人类就可以与他进行一起会诊和讨论，助力医疗水平提升，让人类享受更高质量的健康服务。
智慧医疗的未来发展
如果将时间维度拉长，现在可能正是医疗核心痛点的破局时刻。
从科技互联网开始变革医疗以来，经历了这样三个阶段——
第一个阶段，互联网+医疗，核心是线上问诊成为了可能，让问诊可以在线化，突破了时间和空间的限制。一定程度上打破了医疗最大的挑战——资源分布不均。
但互联网+医疗，并没有根本性变革医疗现状，更多还只是锦上添花。
因为在推行几年后，业界开始发现带来了新的问题，比如原本就时间紧缺的专家医生，因为在线问诊，时间被进一步挤占，工作时长和强度都提升，但并非来自效率上的改善。患者这一端，也被反馈没有及时的人文关怀，并且因为相隔屏幕，医患之间的信任感更加难以建立，体验上的问题始终存在。
第二阶段，是感知视觉AI突破后，AI在影像等领域，可以提供医疗助力。当时包括谷歌在内的AI巨头，都对AI医疗影像的前景非常乐观，并且专门打造了专用硬件、落地在一些专科诊室，希望能够加速优质医疗资源的普惠。但最后未能如愿。
原因有两方面，一是专用硬件的成本。不仅是采购成本，也包括学习和使用成本，增加了门槛；二是决策式AI面临的泛化性挑战，落地相对比较局限，于是最后只能在限定又限定的场景发挥作用。
不论互联网+还是第一波AI医疗浪潮，医疗行业的数智化升级，最核心的挑战还是—— 医疗数据匮乏 。
在医疗领域，数据资料的隐私特点之外，本身的数据在线化、数字化程度就不高，更别说能够基于高质量数据，来实现高质量的AI模型搭建。但现在，大模型特别是AI Agent的思路，似乎是一种根本性变革。
因为就在Agent Hospital的案例中，启动本身并不对医疗数据有严格要求，小数据甚至零数据都可以，虚拟医院里的AI Agent，就好像AlphaZero里学习围棋的AI一样，在“游戏”的边界里夜以继日学习、探索，追求最优解，直到达到人类医生的水准和水平，在整个训练过程中，人类医生更多是审视和判断，适当给出反馈。
这不就是GPT实现AI能力跃迁和突破的方式吗？只不过过程中更主要的是 合成数据 ，而人类的反馈则是最专业的医生。
如果Agent Hospital里的AI Agent能力达到了一定的阶段，它就能上岗成为医生的专业助手了——距离医生的分身又近了一步。而且考虑到AI大模型范式下，技术的泛化性大大提升，从专科到全科的跨越，比人类本身的周期肯定要更快、效率要更高。
另外，Agent Hospital还创造了一个全新环境，在医生的培养体系中，这个环境体系可以无缝融合。之前对医生的培养，更多需要医院、病例实习跟进，面临时间和空间上的限制。但是如果在Agent Hospital中，人类实习医生，可以像驾校学习、模拟考试一样，不断积累自身的能力，利用不断强大的各个AI Agent交互，完成上岗前更真实、更高效地实习成长。
所谓 三年高考五年模拟 ，以后医生上岗，或许也会在虚拟医院的系统里，练习、应对、获得检验和认可，最后实现能力的提升和认证。
所以可以明确的是，Agent Hospital至少拥有成为医疗培训体系中AI增强的一员，既对医生上岗提升有直接帮助，也不会增加额外的应用门槛，克服了过去医疗数智化进行中的挑战。
当然，如果沿着AI大模型强泛化性的能力特点，展开思考，又会发现，Agent Hospital这样的落地和应用，不止于医院。
一切涉及熟能生巧、学练结合的专业工种，不都需要这样的角色和系统吗？
所以如此看来，Agent Hospital只是这种范式在医疗场景下的尝试，这个“宇宙”，想象空间巨大，仿佛打开了一扇全新的潜力之门。
清华AIR这四年
除了Agent Hospital这一孵化项目之外，清华智能产业研究院更多的进展也有了阶段性曝光。
依然按照创办者张亚勤院士设定的三大方向推进：智慧交通、智慧物联以及智慧医疗。
智慧交通方面，产业化合作进展更为瞩目。
身兼Apollo理事长的张亚勤提到萝卜快跑在武汉的落地。目前武汉已经是全世界最大的无人车城市。另外，跟滴滴、毫末智行等都有相应的合作。
今年6月，清华AIR正式落地无锡，成立AIR无锡创新中心，推动面向产业的科技创新发展。比如像华为智能车前CTO陈亦伦带队，联合百度发布的首款支持实车部署的开源端到端自动驾驶系统AIR ApolloFM，目前已经率先在无锡部署。
而今年爆火的具身智能方向，有前DJI大疆创新机器人大牛周谷越教授带领的求之科技公司。
智慧物联方向，如今随着当前大模型技术与产业发展，清华AIR的AIoT团队迎来了关键的转向。张亚勤透露，目前他们正在沿着绿色计算展开推进。比如运用到降低数据中心的能耗、减少端侧模型的延迟等等。
而像智慧医疗这一方向，人工智能的发展，给生物医药领域带来更为广阔的应用场景。今年化学诺奖颁给了AI就是例证。
在清华AIR研发进展中，也可以说是多方面开花。
比如在单细胞理解注释上面，聂再清教授团队与清华系创业公司水木分子合作构建和开源了单细胞身份理解大模型。这是首个无需标注即可进行新细胞类型注释的模型，可以将它理解为“细胞的百科全书”。
还有在药物筛选方面，兰艳艳教授团队用大模型在药物筛选过程中寻找靶点，目前已经被Nature子刊接收。
马剑竹教授团队则主要在蛋白质生成方向推进，在原子层面探索基础大模型。今年6月他们联合百图生科提出的单细胞基础大模型scFoundation，登上Nature子刊。
另外在制药方向上，彭健教授的华深智药在产业化上发展神速，已经跻身独角兽级别。
清华AIR创办这四年，虽然低调，但火种已经沿着张亚勤院士最初设定的三大方向播下。现在，有点“勇攀珠峰，沿途收获”的意味了。
官网邀测链接：https://www.tairex.cn/agent-hospital/论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.02957v1
人工智能未来的发展前景怎么样？
人工智能医疗行业主要公司：目前国内人工智能医疗行业代表性公司主要有：乐普医疗()、鹰瞳科技(2251HK)、心玮医疗(HK)、美因基因(IPO中)、推想医疗科技(IPO中)等
本文核心数据：人工智能的发展路径、市场规模，人工智能医疗相关政策、人工智能医疗投融资数据
1、人工智能发展路径及市场规模
——发展路径
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，通过智能系统模拟人类智能，达到机器展示人类智能的目的，如图像分析、语音识别等。 自20世纪50年代以来，人工智能技术日趋成熟，应用场景也愈加广泛，相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人工智能应用场景，AI医疗具有广阔的市场以及多元化的需求。
——市场规模
麦肯锡咨询的数据表明，人工智能每年能创造35万亿至58万亿美元的商业价值。 根据IDC数据，预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中全球AI医疗处于高速成长期，占人工智能市场五分之一。 我国人工智能产业发展快速，自2018年AI应用于基因测序以来，AI医疗的商业化模型逐步形成，2019年后，AI医疗以40%～60%的增速快速发展，如今中国AI医疗核心软件市场规模接近30亿元，加上带有重资产性质的AI医疗机器人，总体规模接近60亿元。
2、人工智能医疗底层基础逐渐完善
——产业进入商业模式构建阶段
国务院于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。 2018年政府要求人工智能向基层领域自上而下渗透，进一步明确了在医疗影像、智能服务机器人等细分行业发展的目标与大方向。
2021年7月，国家药监局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确人工智能医用软件产品的类别界定:用于辅助决策，按照第三类医疗器械管理目前已有四十余款AI类产品获批上市。
——人工智能医疗底层技术成熟
2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括:支持向量机(38%)，主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析;神经网络(34%)，主要应用于生化分析、图像分析和药物开发;逻辑回归(4%)，主要用于疾病风险评估和CDSS。AI医疗整体底层技术较为成熟，应用端准备充分
3、人工智能医疗投融资市场活跃
底层技术、顶层政策设计的双向增强了资本进入人工智能医疗行业的信心。 2016-2020年人工智能医疗投融资规模呈现波动上升趋势，2020年中国人工智能医疗总融资金额达到398亿元，B轮之前的投资额占706%。 AI医疗的未来发展应注重数据和科研的落地，如何切入到诊疗路径中解决切实的临床需求并有恰当的付费模式是商业化落地的关键。
综合以上分析，中国人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟，投融资市场活跃，未来中国人工智能医疗行业将得到进一步发展。
西安乐普医学电子仪器待遇
医药行业被称为永不衰落的朝阳行业，其具有弱周期性、产业链长、行业及产品生命周期差异较大、竞争结构分化等特征。 因而医药行业研究一般采用“自上而下”选择快速增长的细分领域，再通过“自下而上”确定投资标的的方法，要做到这点，则需要对医药行业有基本的认识。
1医药行业的特征
周期性特征：医药行业是典型的弱周期性行业，药品是一种特殊的商品，医药的需求刚性大、弹性小，受宏观经济的影响较小，因而医药行业具有防御性强的特征。
产业链特征：医药行业的产业链从上游原料企业到研发和生产企业在经过中间的流通领域，到达医院或零售终端，最后再面向消费者。
医药行业根据其在产业链中的位置不同，上游原料企业主要有化学原料药、中药材和中药饮片行业，中游生产企业主要有化学药制剂、中药、生物制药等，下游流通企业主要有医药商业行业（包括批发和零售）、医疗服务等。
在这条产业链中，上游原料药和下游医药流通比较稳定，中药则一直不温不火，相对来说容易出现牛股的是化学制药和生物制药，因为一般新的化学药出来如果效果好的话，会持续给公司带来巨大收入。
比如：恒瑞医药在2011年推出了针对癌症的阿帕替尼片，成为我国首款获得广泛认可的抗癌药。 由此，恒瑞医药从2011年至今股价翻了10倍有余。
再例如生物医药的智飞生物，2017年代理了默沙东的宫颈癌疫苗9价HPV，业绩飞速增长，股价也在2年中翻了近3倍。
医药行业的生命周期：医药行业整体处于成长阶段，但其中细分产品具有很大的差异性。 大部分医药产品都处于成长阶段，但其中相当部分生物医药产品和一些创新药品还处于初创阶段，如单克隆抗体药物、治疗性疫苗等，还有一些产品如青霉素、阿司匹林等药品已经进入成熟阶段，磺胺类等药品已经进入衰退阶段。
这么一说，大家应该明白了，为什么有些医药股股性活，而有些医药股死气沉沉了。简单的举个例子：从股性的角度上讲 恒瑞医药（创新药，成长型行业） > 鲁抗医药（青霉素、成熟型行业）> 新华制药（磺胺类，衰退型行业）
医药行业竞争结构：医药行业由许多不同的子行业所构成，各个子行业的运行情况与行业竞争结构各异。
总体比较下来，生物制药和医疗服务的竞争环境相对较好，化学原料药、化学药制剂、中药、医药商业和医疗器械的竞争环境相对较差。 但在行业内的各个细分领域，又有很大的差异，如在化学药制剂中专利药品和独家产品的竞争环境也非常好，普药则很差；中药里面也有类似的情况，品牌中药的竞争环境很好，普通中药则很差。 在对竞争环境的分析需要针对具体公司具体分析。
2医药行业的核心—供需
单颗药物对量的需求较低，所以一旦药物量产，满足市场是很容易的，因此，医药行业研究的重心在于需求端。
从宏观上来看，影响医药需求的因素是人口结构，比如老龄化程度、男女比例等都对医药的需求产生影响。
微观上来看，具体细分领域的需求还需从以下几点考虑：（1）该细分领域疾病的发病率；（2）各项政策，特别是医保政策是否会对该类药品的消费有拉动；（3）这种需求的增长能否落实到具体公司。
例如国内我们通过肿瘤的发病率快速提高这一信息，跟踪到抗肿瘤药物市场正在高速增长，而在全民医保的拉动下，抗肿瘤药物又是受到拉动最大的一个领域，从而得出抗肿瘤药物龙头企业相关产品将高速增长的结论。
带来医药行业投资机会的点比较多，通常可以从以下几个方面进行切入，寻找投资机会：
（1）细分行业和领域的整体景气度的提高，可以从行业收入和利润的增长情况，利润率的水平，现金流的情况以及行业内主要公司的经营情况进行跟踪；
（2）对于医药企业来说最重要的是产品，一种新的重磅药品往往对一个企业有着至关重要的作用。 对制剂企业来说，对其新产品的研发进行跟踪，和了解公司产品在渠道中的销售状况都是必不可少的。 同时由于国内企业以仿制药为主，需要掌握同类药品专利过期的时间，产品价格波动等。
（3）行业环境和政策因素，需要对政策导向进行解读，看政策是否会对行业产生大的影响，如一致性评价政策对仿制药企业的影响；
从医药行业的各子行业来看，不同类型的公司，其分析方法和投资逻辑差异很大，推动公司增长的动力也不相同。
31 化学原料药
化学原料药行业习惯上被分为大宗原料药和特色原料药，两类公司的盈利模式存在很大的区别。
311 大宗原料药
大宗原料药具有典型的周期性特征，对企业利润的推动往往决定于价格和销量。
这个比较典型的就是近两年股价大涨的新和成，近几年来它的主营维生素一直在涨价，但这个涨价并不是因为需求强劲，而是由于环保政策影响，维生素开工受限，以及维生素的核心技术仅掌握在巴斯夫、新和成、帝斯曼等少数几家公司手中，这几家公司联合挺价。 所以，维生素出现了趋势性上涨。
312 特色原料药
特色原料药和大宗原料药相比，有一定的技术含量，讲求速度。 特别是新药刚出来的时候能够快速实现原料供应，溢价能力逐步减弱，容易出现暴涨暴跌。 比如早期的华海药业、天宇股份。
但近几年中，由于行业成长性的阶段性弱化（绝大部分领域的原料药都很明朗），使得这一领域逐渐淡出了我们的视野。
32化学药制剂行业
化学药制剂企业可以分为仿创型化学药（创新药）企业、OTC制剂企业和普药制剂生产企业。 OTC的化学药和中药企业共性很强，其中中药OTC企业特征更为明显，因而我们放在中药部分讨论。
321仿创型化学药企业
仿创型企业的典型是恒瑞医药，公司过去主要通过抢仿专利药商在国内未获保护或者是专利保护过期的产品而开拓市场。 后来，随着公司的研发实力增强，开始了发展创新药，形成了仿制药+创新药结合的产品线。
当然，我国大多数药企转型都是在走同样的路线，其中往创新药转型比较成功的还有：科伦药业、复星医药、贝达药业等。
通过创新开发新品，这类公司是医药行业最容易出现牛股的公司，是我们需要关注的重点。
举个例子，兴齐眼药一直是一家普通的眼膏剂企业，但2019年4月公司披露研发出了针对结膜炎、角膜溃疡等疾病的盐酸奥洛他定滴眼液，在国内尚属空白，未来前景可期，公司股价则由20元涨至100元附近，涨幅近5倍。
322普药制剂生产企业
普药即常规药物，相对于新药而言的，这类产品通常已经上市销售多年，市场相对成熟，没有专利等保护壁垒。 国内的化学药制剂企业大部分是普药制剂生产企业，这类公司大多产品毛利率低，生产厂家多，竞争激烈，其可能的看点主要在于行业集中度提升，通过规模效应和费用压缩带来的利润增长。
这种类型的公司股价一般走势平稳，比如:华润双鹤、现代制药、中国医药、华东医药、京新药业、普利制药等。
33中药制剂
中药主要分为4种，中药饮片、品牌中药、现代中药、中药OTC
331中药饮片行业
中药饮片由于其市场规模小，产品附加值不高，技术含量有限，毛利率通常低于50%，品牌中药企业较少涉足这一领域，中药饮片领域以准入标准低，规范程度差，市场分散为主要特征。
所以这个行业不算是一个好的赛道。
我们也看到，上市公司中康美药业、红日药业、香雪制药、太龙药业等股价长期表现很一般。
332品牌中药
品牌中药是中药领域中最重要的一类公司，其产品品牌往往是历史的原因形成的，如同仁堂、云南白药、东阿阿胶、片仔癀，具有独占性和不可复制性，由于其品牌的稀缺性和需求的相对刚性，所以具有较强的成本转嫁能力。
从以往来看，这类公司的业绩增长往往依赖于两点：（1）产品价格的提升；（2）产品应用领域或者是品牌的延伸。 典型代表企业如云南白药、片仔癀、东阿阿胶。
例如：云南白药找到牙膏的突破口，股价在16-18年间有不错表现，而片仔癀则拓展护肤品路线，股价也十分强势。
但同仁堂和东阿阿胶，近几年产品一直比较单一，股价则表现一般。
333现代中药企业
现代中药企业区别于品牌中药的企业的特征在于其产品的创新性，包括剂型创新和产品本身的创新，这类企业往往没有历史的传承和积累，其发展往往依托于产品的创新，从无到有，从单一产品到系列产品。 通过不断的研发投入，实现在产品上不断创新，形成丰富的产品梯队，推动公司的持续快速增长，例如天士力、康缘药业等。
但注意一点，中药注射液一直在临床上效果不佳，甚至存在安全问题，很难大规模推广。 如天士力在美国开展的复方丹参滴丸大型国际临床试验，迟迟未能交出满意结果。
334 OTC药
ORC药即非处方药，该类产品特点有：（1）主要通过零售渠道销售；（2）患者是产品消费的决定者，企业的议价能力不强；（3）品牌是OTC类企业最重要的要素。 典型的OTC中药企业有江中药业和华润三九。
在国内，部分OTC产品在市场上长盛不衰，如三精葡萄糖酸钙，三九感冒药系列，但更多的产品在市场上是各领风骚三五年，营销不能持续创新，新品不能出现，增长就很难持续。
4生物制药
生物制药企业的类型众多，在国内市场，目前业绩能够持续增长的公司主要还在诊断试剂、血液制品、疫苗等方面，真正意义上的生物制药企业还没有形成气候。 A股单纯研发生产创新型生物药的公司非常少，大多数都是化药/中药企业转型。 此外，该类型公司大多处于研发阶段亏损较大，赴港股及美股上市的较多。
41 疫苗
疫苗分为必打疫苗（一类苗）和选打疫苗（二类苗），一类苗市场规模大，但被国家严格控费，此外需求量也是计划型。 比如，上市公司中康泰生物（乙肝疫苗）、华兰生物（免疫规划苗）等，这些公司的一类苗往往是公司的稳定的利润来源。
但二类苗现阶段随着个人健康意识的增强，增长是比较迅猛的。 我们疫苗企业纷纷加入二类苗研制，比如智飞生物的HPV宫颈癌疫苗、沃生生物的肺炎疫、流感疫苗等。
这几年，二类苗是生物医药领域的蓝海，并且由于安全性问题，国家对疫苗行业是高度管制的，进入壁垒十分高，玩家就那么几家公司。 因此，疫苗行业是医药中不可多得的好赛道。
近几年小儿手足口病严重，华兰生物凭借着在流感疫苗的龙头地位，业绩高速增长，股价也从去年至今翻了一倍有余。
42血制品
血液制品的典型企业有华兰生物、上海莱士、天坛生物、博雅生物。 因为血液制品的特殊性，除人血白蛋白之外，其他血液制品均不允许从国外进口。 从2001年起，国家不再新批血液制品企业。 目前政策性壁垒使国内的血液制品行业成为一个没有新进入者的封闭性行业，有利于行业内公司尤其是龙头公司的生存和发展。
不过，血制品行业整体上已经比较成熟，行业增速不高，对这个行业的研究重点则在于：（1）终端血制品价格政策的变化；（2）企业分离技术进步对吨血浆的产值的提高程度。
比如，在早期上海莱士的血浆分离技术是业内最强的，整体毛利率也高于华兰生物，公司市值一度冲破千亿大关。 但此后，由于公司经营问题以及其它公司技术的赶上，公司的优势日渐消失，股价才开始转弱。
43诊断试剂
诊断试剂行业本身是属于高速增长的行业，国产企业由于在诊断仪器方面较为落后，早期发展多以代工贴牌生产诊断试剂为主，后逐步向仪器试剂同步发展，所以也有将该类型公司归类为医疗器械行业。 代表公司有安图生物、科华生物。
对该类公司的分析重点在于：（1）后续产品的研发进度；（2）新的应用领域。
比如：安图生物早期在诊断领域完全不低外资企业，但是公司陆续提高产品竞争力，公司于 17 年 9 月顺利发布了国产首条TLA 流水线。 该流水线使得公司成为国内唯一具有能与外资企业在大型医院主战场竞争能力的企业，并一举奠定了公司股价从17年以来持续走强的基础。
5医疗器械
医疗器械是个利润非常丰厚的行业，但是国内的企业产品层次普遍不高，研发能力薄弱，还属于初级制造业水平。 目前国内大型医疗器械市场都被海外巨头占据（以GPS为代表）,国产企业和这些国际巨头相去甚远，但差距大同样意味着未来进口替代的空间大。
国产企业在高端医疗器械做的最好的是迈瑞医疗，主要从事分析仪器和监护仪器，目前已完成美股私有化后A股上市。 此外在某些高端器械领域如心血管支架，国产替代也较为成功，代表企业乐普医疗。
医疗器械公司研究主要关注：（1）生产成本：中低端产品对钢材等原料成本比较敏感；（2）产品档次：高端意味着高利润；（3）研发能力：持续发展能力。
6医药商业
医药商业是一个低毛利率，依靠规模和服务取胜的行业，医药商业有批发和零售两个层面，医药批发主要企业有上海医药、中国医药、国药一致、九州通等，零售企业主要有：一心堂、大参林、益丰药店、老百姓等。
医药批发商受到医药终端多样性的影响，在医药行业批发环节将一直存在，零售环节受制于国内医院以药养医的影响，总体规模偏小，但发展迅速较快。
这也是为什么医药批发行业的股票股价要远比医药零售走得差的原因。
在美国，3大医药批发商占据了全市场97%的份额，而我国最大的国药控股的市占率也不足10%，因此未来的主要看点在市场集中度的提高。
7医疗服务
医疗服务分很多种，比如CRO、CMO、民营医院等均属于医疗服务范畴。
CRO即临床医疗服务，比如一家药企要成为强研发强注册的公司是很难的，所以在研发国产中很多工作需要外包出去，于是就形成了CRO企业。 随着创新药已经成为医药企业发展的大趋势，CRO行业十分景气，并且这种景气趋势可能会随着创新药的浪潮延续5-10年，甚至更久。
比如：泰格医药从2017年开始，连续净利润保持50%以上的高速增长，在短短两年时间内，股价上涨近5倍。
相关的企业还有：药明康德、康龙化成、凯莱英、昭衍新药、博腾股份等等。
除了CRO之外，由于医药的品种多样化及细分领域需求较少的原因，有些企业不愿意自己投入大量资金自建产线，所以它需要将药品生产外包，这类承接外包生产业务的企业叫CMO，可以理解为医药生产代工企业。
一般CRO企业也会有CMO业务，相对在代工业务做得比较凸出的有凯莱英、博腾药业、药明康德等。
另一类与CRO息息相关的即是小分子库，因为医药的研发需要运用到大量小分子，但小分子的研发也需要大量人力物力，所以干脆买让别人帮忙设计或者买别人的成品，这里的小分子设计龙头即药石科技、药明康德等。
由于创新药的研发存在很大的风险，比如历史上重庆啤酒研发乙肝疫苗失败，带来了股价的暴跌。 CRO/CMO行业由于只收取服务费，所以业绩会更加稳健，是投资创新药的不错方向。
72民营医院
国内目前公立医院占据绝对主导地位，且都是非盈利性医院。 近年随着医药加成取消公立医院创收能力大幅下降，公立医院的扩张主要依赖政府资金的支持。
民营医院受制于公立医院一直发展畸形，一方面是公立医院对优秀医疗人才的虹吸现象，事业编制限制了人才流出。 尽管医生多点执业正在试行，但民营医院总体上医疗人才依旧匮乏。 另一方面，医院对设备要求较高，民营医院在昂贵的检测设备投入不及公立医院。 目前来看，医疗服务发展较好的主要有两个方向：（1）专科连锁。 这类商业模式一般对设备要求较高而对人力资源要求较低，可复制性强。 典型的如体检公司美年健康、爱尔眼科、通策医疗等（2）高端医院。 主要定位于高端客户，收费昂贵但是服务好。 代表如复星医药参股的和睦家医院。
对于这个行业，我们主要关注的则是：（1）模式的可复制性、（2）规模扩大后对成本和费用的控制；
举个例子：通策医疗通过兼并，将浙江地区几家大的口腔医院占据，成本和管理非常好，业绩十分优秀。而它的模式完全可以向全国进行复制，所以通策医疗10年涨幅近20倍，同样的还有眼科医院爱尔眼科
相比之下，美年健康的模式也可复制，但是其公司成本控制能力不佳，股价表现平平。
8监管及政策对医药行业的影响
由于医药行业的特殊性，强监管一直是行业常态，政策对行业的影响也非常显著。具体的影响政策统计为以下几点：
81医保政策
药品能否进入医保目录以及进入的层次对其销量有很大的影响，而医保目录由医保局（此前是由劳动和社会保障部）两年制定一次，这方面的政策动向也是关注的重点。
82新药审批政策
以往国内药品的批准非常容易，买卖药品批文现象严重。 如今医药行业审批十分严格，这对优势企业是个利好，有利于具有很强研发实力的企业来说，市场竞争没有以前那么激烈，新药进入市场能否获得更大的优势。
该政策的变化主要对仿创型化学药制剂企业、现代中药企业和创新型生物制药企业影响比较大。
83生产批准政策
药品的生产主要受国家药品监督管理局管制。 在生产环节，标准化体系已经建立完善，在麻醉品、血液制品、疫苗等领域还实行更加严格的管理制度，这意味着行业门槛的提高，有利于行业集中度的增加。
该政策的变化主要影响监管严格的血液制品、疫苗、生物制品等行业。
比如：2001年，国家停止了血制品行业的进入审批，那么有血制品牌照的几家公司则成为了行业的寡头，此后，上海莱士、华兰生物、博雅生物、天坛生物步入长牛模式。
85环保政策
国家环保总局对制药企业排污标准在不断提高，这方面监管的越来越严将导致小企业逐步退出，行业的门槛和集中度将不断增加。
环保政策的变化主要影响原料药企业。
比如:维生素行业污染比较严重，2017年环保因素关停了许多小的维生素厂商，导致维生素价格上涨，新和成、亿帆医药等股价大涨。
20只医药细分龙头个股（名单），低估值，行业前景强
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