今年百度繼續(xù)側重AI醫(yī)療與醫(yī)療設備領域的投資策略，合計投資了8家醫(yī)療健康公司，其中4家為新藥研發(fā)商，2家為眼科醫(yī)療設備研發(fā)商，另外2家分別為AI蛋白質設計平臺和外泌體診斷試劑研發(fā)商。 

在醫(yī)療投資領域，今年百度成了互聯(lián)網(wǎng)大廠中最活躍的CVC。數(shù)據(jù)顯示，百度風投共出手8次，超過騰訊，后者出手5次。而阿里和字節(jié)在醫(yī)療領域，僅投了2家公司。

    繼續(xù)側重AI醫(yī)療與醫(yī)療設備領域

今年百度合計投資了8家醫(yī)療健康公司，其中4家為新藥研發(fā)商，2家為眼科醫(yī)療設備研發(fā)商，另外2家分別為AI蛋白質設計平臺和外泌體診斷試劑研發(fā)商。

具體來看，1月投恩澤康泰完成數(shù)千萬A+輪融資，該公司是一家外泌體載藥平臺，這是百度風投今年醫(yī)療領域第一單。4月，百度看中眼科醫(yī)療器械公司莫廷醫(yī)療；之后出手AI蛋白質設計平臺分子之心，以及AI預測靶點蛋白降解新藥……整體上，百度今年在醫(yī)療領域，一直側重AI醫(yī)療、醫(yī)療設備的投資策略。

就醫(yī)療設備這個大類而言，今年百度聚焦的是眼科醫(yī)療設備研發(fā)商。創(chuàng)投日報記者注意到，該領域于2021年就被機構廣泛關注，并且成功跑出IPO公司。

對于眼科設備，一位醫(yī)療領域投資人告訴創(chuàng)投日報記者，白內障、青光眼、屈光不正等領域，一直是眼科疾病的高發(fā)疾病之一?！岸L久以來，國內的中高端人工晶狀體被進口品牌壟斷，因此投資高端、可替代的產(chǎn)品管線公司是趨勢，也是業(yè)內共識。同時，在光學掃描領域，也有豐富的眼科檢測設備落地?！?/span>

在這位投資人看來，隨著技術的進步，一些新的驗光設備可以提高主客觀驗光的效率和準確性。至于近視治療，更是一個大的細分市場，相關需求也十分明確。

回顧今年，百度共出手27次，在醫(yī)療領域一直做加法，這一點可以從投資次數(shù)上看出。但就投資金額而言，汽車交通領域則是投資大頭。百度風投雖然只投資了3家公司，即集度汽車、格陸博科技、云創(chuàng)智行，但投資金額已達到十幾億人民幣。其中，百度風投與吉利汽車聯(lián)手，于1月投資了集度汽車，金額為4億美金。

一位關注CVC投資的投資人對創(chuàng)投日報記者表示，百度投醫(yī)療并不新鮮?！霸诂F(xiàn)有投資邏輯下，AI醫(yī)療和醫(yī)療設備是百度醫(yī)療投資的重點，此外也喜歡投平臺公司。從設備領域看，眼科、耳鼻喉、胸科、骨科等?？茖υO備依賴度較高，在100%采購國產(chǎn)設備的政策要求下，這些領域的標的有望均成為投資關注的對象?！?/span>

    百度風投這些年……

百度風投團隊最早于2007年出手，此后逐漸風生水起。特別是2017年，投資金額達到最高，為59億元。

盡管百度風投今年在醫(yī)療領域相對活躍，但投資金額和投資事件卻為近6年來最低。對此，一位互聯(lián)網(wǎng)大廠戰(zhàn)投人士對創(chuàng)投日報記者表示，“這主要是降本增效的原因，比如字節(jié)連戰(zhàn)投部都沒有了。而是將投資分到各個業(yè)務部門，每個業(yè)務部門的情況又不一樣?！?/span>

另一方面，作為互聯(lián)網(wǎng)大廠，百度投了這么多項目，在退出上戰(zhàn)績卻差強人意，遠不如小米和華為。在退出上，并購與IPO是百度風投的主要退出方式。其中并購公司為4家，即杭州快速配、芯侖光電、云舶科技、安居客；IPO公司為3家，為優(yōu)信二手車、去哪兒網(wǎng)，以及極米科技。

有意思的是，在主攻的醫(yī)療領域，一直未有百度的退出記錄。唯一一家向IPO發(fā)起沖擊的東軟醫(yī)療，上市之路是一波三折。而這是一家醫(yī)療設備公司，百度在線網(wǎng)絡技術以1.0076%的股權位列東軟醫(yī)療第九大股東。

今年以來，在已有IPO公司中，百度系多次減持極米科技。截至目前，已合計減持極米科技149.998萬股，占公司總股本的3%。

上述關注CVC投資的投資人對創(chuàng)投日報記者表示，百度風投在醫(yī)療領域之所以主要關注AI醫(yī)療與醫(yī)療設備，一方面百度為互聯(lián)網(wǎng)公司，在AI、大數(shù)據(jù)上優(yōu)勢，包括在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療上的出手，均基于平臺屬性，在互聯(lián)網(wǎng)+上做文章。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療和AI醫(yī)療近年來也比較熱門，算是風起云涌。

“比如在應用端，AI輔助檢查已相對成熟，應用的場景包括：臨床輔助決策支持、新藥研發(fā)、基因檢測、手術機器人、醫(yī)療影像等等。其中，AI制藥是市場普遍能夠理解的，其通過算法、算力和數(shù)據(jù)降低藥物研發(fā)成本，可以大大促進新藥研發(fā)。但AI制藥有面臨一個問題，好找的新藥成分已經(jīng)被AI挖掘完了。剩下的或難以挖掘。總體來說，AI醫(yī)療可以在臨床上推動精準輔助診斷，特別是在靶點治療、基因組學等方面?！?/span>

至于智能影像診斷和設備領域，該投資人認為，雖然互聯(lián)網(wǎng)巨頭們在AI領域有優(yōu)勢，但在影像生成后進行處理，巨頭們信息挖掘有限?！岸趹妙I域，無論是血管介入、心臟影像，還是細胞治療等均需要影像診斷和設備，這方面是巨頭的短板，因此需要投資來彌補。”

版權說明：
本文僅代表作者個人觀點，版權歸原創(chuàng)者所有。部分圖片源自網(wǎng)絡，未能核實歸屬。本文僅為分享，不為商業(yè)用途。若錯標或侵權，請與我們聯(lián)系刪除。

本文僅代表作者觀點，版權歸原創(chuàng)者所有，如需轉載請在文中注明來源及作者名字。

免責聲明：本文系轉載編輯文章，僅作分享之用。如分享內容、圖片侵犯到您的版權或非授權發(fā)布，請及時與我們聯(lián)系進行審核處理或刪除，您可以發(fā)送材料至郵箱：service@tojoy.com