年度保費僅88元、最高保額超過400萬元的「深圳惠民保」再次開啓參保通道。這已是這款普惠型商業補充醫療保險在深圳落地的第4個年頭——之前3年每年超過600萬人參保、超過35%的參保率，使其成為全國惠民保城市樣本中的「優等生」。
鮮為人知的是，這一成績單背後，一家港交所上市的AI醫療公司已連續4年擔當「主運營平台」的關鍵角色。醫渡科技(02158)，這家曾被市場貼上「醫療大數據第一股」標籤的企業，正在用一套「AI醫療+保險」的深度耦合邏輯，嘗試回答整個惠民保行業最為棘手的命題：如何擺脫用戶增長乏力和賠付失控的「死亡螺旋」?
惠民保的「深圳樣本」：AI如何破解成本與黏性難題
惠民保賽道正在經歷一場集體焦慮。正式進入第六個年頭的惠民保，2026年難以迴避增長乏力的挑戰。
以2024年底的數據為例，惠民保參保人數約1.8億人，但參保量的下降，已經成為多地惠民保參與方的普遍預期。在保險業內部，「死亡螺旋」的擔憂不絕於耳——健康人群因獲得感不足而退出，留下的參保人群風險偏高，保費被迫上漲，進而引發更多健康人群流失。這一惡性循環，幾乎寫進了所有普惠型健康險的產品基因。
深圳的做法提供了一條不同的路徑。2026年度「深圳惠民保」繼續維持88元的低門檻，保障範圍涵蓋醫保目錄內高額費用、目錄外自費部分、罕見病高價自費藥等，同時開放醫保個人賬戶家庭共濟。但真正讓醫渡科技運營的惠民保與其他同類產品拉開差距的，並非僅靠條款設計，而是對「科技降本」的極致利用。
醫渡科技董事長宮如璟(左三)、CEO徐濟銘(左一)出席2026年度「深圳惠民保」發布會
醫渡科技自2020年開闢惠民保業務以來，至今已經深度參與了5省13市惠民保項目的開發和運營，累計服務參保用戶超4500萬人次。在這件事上，醫渡科技的核心工作並非傳統的保險銷售或理賠服務，而是將自主研發的醫療AI能力嵌入惠民保的完整生命周期。
在產品設計上，通過醫療大數據與AI模型實現人群風險精準畫像，支持科學定價與差異化保障，提升普惠性與可持續性。在理賠服務上，創新推出主動式「快賠」服務，自動識別符合條件參保人並主動觸發理賠流程，全程無需用戶上傳材料，大幅壓縮理賠時間。
同樣由醫渡科技提供主運營服務的「北京普惠健康保」，其超85%的獲賠案件通過快賠方式完成，理賠時效提升60%-70%。在健康管理領域，基於疾病預測模型拓展早篩服務，提前識別高風險人群，並探索數字療法在慢病人群中的應用，通過個性化干預降低疾病進展風險，實現從「事後賠付」向「全周期健康守護」的轉變。
「深圳惠民保」過去3年的數據印證了這一路徑的有效性。每年超600萬人的參保規模、超35%的參保率、持續穩定的賠付率——在惠民保普遍面臨「叫好不叫座」的行業背景下，深圳樣本至少證明了一點：當AI技術真正滲透到覈保、理賠、健康管理的每個毛細血管時，普惠型保險的「不可能三角」——低保費、高保障、可持續——有機會被重新解構。
從「賣軟件」到「建生態」：醫渡科技商業模式的兩次躍遷
如果說運營深圳、北京等多地惠民保是醫渡科技在「保險端」的顯性成果，那麼理解這家公司完整商業邏輯的鑰匙，則隱藏在其更底層的戰略演進之中。
醫渡科技成立於2014年，早年以醫療大數據治理和平台建設為人所知。其自主研發的核心算法引擎YiduCore，最初解決的是醫院端「數據孤島」問題——將多元異構、非結構化的臨床數據轉化為可計算、可分析的標準化資產。截至2025年9月30日，YiduCore已累計處理分析近70億份經授權的醫療記錄，沉澱的疾病知識圖譜基本覆蓋了所有已知疾病。
這一能力使其在公立醫院智能化升級浪潮中迅速卡位：截至目前，醫渡科技已服務全國超一萬家醫院，並與北京協和醫院、中山大學腫瘤防治中心、北京大學腫瘤醫院、清華長庚醫院等一大批中國頂級醫院及監管機構建立了深度合作關係。
但單純的數據平台業務也有着天然的瓶頸——項目制收入模式不穩定，且難以形成持續的用戶粘性。醫渡科技近幾年來着力於戰略升級，向「醫—藥—險—患」全產業鏈縱深拓展：在藥企端推出生命科學解決方案，幫助跨國藥企和新藥研發機構開展真實世界研究和臨床試驗；在患者端搭建健康管理平台，承接惠民保等普惠保險的用戶運營；在技術底座之上，又生長出面向臨床醫生的AI輔助決策工具。這套「數據中台+場景應用」的架構，使公司從一家項目制大數據技術服務商，進化為擁有持續性服務和多邊網絡效應的平台型企業。
商業模式的躍遷直接體現在財務數據上。智通財經APP獲悉，4月20日，醫渡科技發布正面盈利預告，預計2026財年(截至2026年3月31日)實現淨利潤5500萬至7000萬元人民幣。這是公司成立11年來首次全年扭虧為盈。此前一個財年，公司收入7.15億元，虧損1.35億元。花旗銀行隨即重申「買入」評級，目標價11港元/股。
盈利拐點的出現並非偶然。它對應的是公司三大業務板塊的協同成熟：大數據平台解決方案提供穩定的技術和客戶基礎，生命科學解決方案貢獻高毛利的企業服務收入，而健康管理平台——也就是惠民保運營的核心載體——則正在成為頗具增長潛力的現金流來源。
密集中標釋放的信號：從「一城一保」到「公共衛生基建」
2026年春天，醫渡科技的中標公告以異乎尋常的頻率出現在港交所披露頁面上。4月22日，公司宣佈中標海南智慧健康島建設工程項目，金額約1476萬元。這已是不到一個月內，醫渡科技公告的第二個海南省級核心項目——此前不久，其中標海南傳染病監測預警平台項目，金額1289萬元。兩個項目合計超過2700萬元，涉及智慧健康、公衛監測兩大場景。
更早之前，醫渡科技已承建博鰲樂城真實世界數據研究平台，支撐22款國際創新藥械獲批上市。在頂級醫療機構側，公司近期中標北京腫瘤醫院人工智能建設項目。這些項目的一個共同特徵是：它們並非簡單的軟件採購，而是圍繞「AI驅動醫療決策」這一核心命題的系統性基礎設施。
北京腫瘤醫院的AI項目指向臨床決策支持——醫生在診療過程中調用的智能助手，直接嵌入電子病歷系統。海南傳染病監測預警平台則是典型的公共衛生基礎設施，需要將全省各級醫療機構的疫情報告數據、實驗室檢測數據、藥品銷售數據進行實時匯聚和智能分析。智慧健康島項目更進一步，要將數字療法等新興技術產品推廣至基層，實現慢病管理的「最後一公里」數字化。
從惠民保到智慧健康島，從腫瘤醫院AI到傳染病預警，看似分散的中標項目背後有一條清晰的邏輯主線：醫渡科技正在從「機構級醫療AI系統服務商」升級為「區域性醫療AI基礎設施服務商」。各地醫保局、衛健委和三甲醫院正在成為其核心客戶群——這些客戶支付能力穩定、項目周期長、數據壁壘高，一旦形成合作，遷移成本極高。
這正是資本市場看重醫渡科技的根本邏輯。弗若斯特沙利文的預測顯示，中國AI醫療市場規模將從2023年的88億元飆升至2033年的3157億元，年複合增長率高達43.1%。而在這個快速增長的市場中，能夠同時打通醫院、藥企、保險、公衛四個場景，並且已經在實際運營中積累起千萬級用戶數據和真實世界案例的企業，屈指可數。
「醫渡智循」：從工具到智能體，打開第二增長曲線
如果說惠民保和公衛項目構成了醫渡科技當下的營收基本盤，那麼2026年3月正式推出的「醫渡智循」則被視為打開第二增長曲線的戰略產品。這是一款面向臨床醫生的循證AI助手，其背後是醫渡科技自主研發的醫療垂直大模型。
「醫渡智循」的核心創新在於解決了醫學AI長期面臨的「幻覺」痛點。通用大模型在回答醫學問題時可能生成看似合理實則錯誤的建議，這在診療場景中不可接受。醫渡智循的做法是將大模型與動態循證知識體系深度綁定——每一個臨床建議都附帶可溯源的最新醫學證據，同時自動對接院內患者的個體化數據，實現「證據-患者-方案」的三位一體。在華南一家腫瘤專科醫院的試點中，該產品的日均調用次數接近千次，覆蓋約70%的臨床醫護人員；在TNM分期評估這一高難度任務上，其準確率達到90%，相當於主任醫師水平；病歷書寫效率則最高提升了90%。
從商業角度看，「醫渡智循」的真正價值不在於單個產品的銷售，而在於它開闢了全新的收費模式。傳統醫療IT項目多為一次性建設費或年度維保費，而AI智能體可以按實際使用量計費——類似於雲計算的「按Token付費」。花旗銀行的研報明確將這一模式列為上調評級的關鍵理由：它意味着醫渡科技的產品價值將不再受制於項目周期，而可以隨着醫生調用頻率的增加實現持續增長。
截至2026年4月，以「醫渡智循」循證引擎為底座的解決方案已落地40餘家知名三甲醫院，深度參與超過50萬次診療決策。4月24日，公司在CHIMA 2026年會上進一步發布了「醫渡智循」醫院版和「醫渡智管」等新產品矩陣。一個值得關注的細節是：這些產品的迭代周期正在明顯縮短——從最初的算法驗證到規模化落地，只用了不到一年時間。這種快速的工程化能力，背後是YiduCore多年積累的數據治理和模型訓練基礎設施在起作用。
政策東風與市場邏輯的共振
醫渡科技所處賽道的政策環境正在經歷近年來最顯著的積極變化。2026年《政府工作報告》明確提出「加快發展商業健康保險」和「深化拓展‘人工智能+’行動」。更具體地，深圳市醫保局在2026年3月公開表態：鼓勵商保機構針對「帶病體」、創新藥、罕見病推出更多特色產品，並「優化醫保智慧助手」。
這些政策的實質含義是，醫保與商保的「分層」正在從口號走向制度落地。醫保支付方式改革(DRG/DIP)深入推進後，醫院和醫生面臨更嚴格的成本控制壓力，這反而催生了對AI輔助決策和精細化管理工具的強勁需求。與此同時，中國商業醫療保險市場在2024年實現歷史性轉折——全年保費規模4300億元，首次超過重疾險成為健康險第一大細分險種。這個快速增長的市場需要一個高效的底層技術基礎設施來支撐產品設計、風險定價和運營管理，而醫渡科技的「AI醫療+保險」架構恰好卡位在這一需求的最前沿。
當然，挑戰依然存在。醫療數據的合規性和隱私保護始終是敏感話題，各地醫保部門的預算約束也可能影響項目推進速度。此外，AI醫療賽道競爭日趨激烈，頭部互聯網公司和傳統醫療IT廠商都在加速佈局。醫渡科技能否持續保持其在醫院端和公衛端的數據壁壘，能否將惠民保運營經驗快速複製到更多城市，能否讓「醫渡智循」的Token付費模式實現規模化的商業閉環——這些都需要在接下來的財季中持續驗證。
但至少有一條邏輯正在被市場接受：當「深圳惠民保」在5月7日再次開放投保時，它背後那條由AI編織的、連接醫院、醫保、藥企和千萬級參保人的價值網絡，已經不再是一個遙遠的概念。醫渡科技用4年時間在深圳、北京等地跑通了這個模型，又用半年時間將其橫向複製到海南等省級公衛項目中。2026財年的首次盈利，或許正是這條路徑從「投入期」邁入「收穫期」的信號。
對於一家成立了十二年的AI醫療公司來說，這更像是一個新周期的開始。