隨著"十五五"期間數字健康基礎設施的完善，縣域醫共體、遠程醫療中心等基層應用場景將成為行業增長的核心引擎，AI影像的普惠化、均質化服務將有效緩解基層醫療機構專業人才短缺與誤診率偏高的結構性痛點。
從輔助醫生快速識別病灶到推動精準醫療落地，從優化醫療資源配置到賦能基層診療能力，AI影像技術已滲透至疾病篩查、診斷、治療及預后評估全流程，成為醫療智能化轉型的關鍵引擎。中研普華產業研究院發布的《2026-2030年中國AI影像行業深度調研與發展戰略咨詢報告》指出，隨著政策紅利釋放、技術迭代加速及市場需求升級，AI影像行業正步入規模化應用與生態化發展的新階段，其市場規模擴張與趨勢演進呈現出多維驅動、場景深化的鮮明特征。
一、市場發展現狀：技術賦能與需求共振催生行業爆發
(一)政策紅利釋放，構建行業發展的制度保障
中國政府將人工智能列為“新基建”核心領域，通過頂層設計與基層落地相結合的政策體系，為AI影像行業提供全方位支持。國家層面出臺的《“十四五”國家信息化規劃》《新一代人工智能發展規劃》等文件，明確提出推動AI技術在醫療影像領域的規模化應用，并設立專項基金支持關鍵技術研發。地方層面，多地政府通過稅收優惠、科研補貼、審批綠色通道等措施，加速AI影像產品落地。例如，部分省份將AI輔助診斷系統納入醫保支付范圍，降低醫療機構采購成本;國家藥監局優化醫療器械審批流程，縮短AI影像三類醫療器械注冊證審批周期。中研普華分析認為，政策紅利不僅解決了行業發展的合規性難題，更通過需求側激勵(如醫保覆蓋)與供給側改革(如審批加速)的雙重驅動，為市場規模擴張奠定基礎。
(二)技術突破迭代，提升臨床應用的精準性與效率
深度學習算法的優化、多模態融合技術的突破以及邊緣計算與云計算的協同，推動AI影像技術從“單任務處理”向“全流程管理”躍遷。在算法層面，Transformer架構與自監督學習的應用，顯著提升了模型在復雜場景下的泛化能力，使AI能夠同時處理CT、MRI、超聲等多模態影像數據，并整合電子病歷、實驗室檢查等臨床信息，提供更精準的診斷建議。中研普華指出，技術迭代不僅解決了AI影像“可用性”問題，更通過“好用性”提升(如實時分析、多模態融合)推動臨床接受度從“試點應用”向“規模化推廣”轉變。
(三)需求升級驅動，拓展行業應用的邊界與深度
人口老齡化加劇與慢性病負擔加重，催生對高效、精準診療服務的迫切需求。中國60歲及以上老年人口占比超22%，癌癥、心腦血管疾病等高發疾病篩查需求激增，而影像醫生短缺(每萬人僅配備1.5名放射科醫生)導致基層診療能力不足。AI影像通過自動化初篩、輔助診斷等功能，有效緩解了這一矛盾。醫療機構對“降本增效”的需求推動AI影像從輔助診斷向全流程管理延伸。某三甲醫院部署的AI影像質控系統，通過自動檢測影像質量(如曝光過度、偽影)并生成優化建議，使重復檢查率下降30%，節省醫保支出超千萬元。中研普華認為，需求升級不僅為AI影像提供了廣闊的市場空間，更通過“痛點解決”(如醫生短缺、成本高企)與“價值創造”(如精準診療、效率提升)的雙重邏輯，推動行業從“技術驗證”向“價值落地”轉型。
根據中研普華研究院撰寫的《2026-2030年中國AI影像行業深度調研與發展戰略咨詢報告》顯示：
二、產業鏈：垂直整合與生態協同構建競爭壁壘
(一)上游：技術研發與基礎設施支撐行業創新
AI影像產業鏈上游涵蓋算法開發、模型訓練、數據標注與硬件供應等環節，是行業創新的基礎。算法開發領域，商湯科技、曠視科技等頭部企業通過自研算法框架與開源社區建設，推動技術普惠化;模型訓練領域，百度飛槳、華為MindSpore等國產深度學習平臺，提供高效訓練工具與預訓練模型，降低企業開發門檻;數據標注領域，海天瑞聲、云測數據等專業服務商，構建高質量數據集與自動化標注工具，提升數據生產效率;硬件供應領域，國產AI芯片廠商(如寒武紀、地平線)與云計算服務商(如阿里云、騰訊云)提供算力支持，保障技術落地。中研普華指出，上游環節的技術壁壘與資本集中度較高，頭部企業通過持續研發投入與生態構建，形成“算法-數據-硬件”的閉環，為中游場景落地提供支撐。
(二)中游：場景落地與解決方案驅動價值實現
中游是AI影像技術的場景化應用與商業化核心，涵蓋醫學影像AI產品研發、綜合性AI技術廠商與醫療設備智能化轉型企業。醫學影像AI廠商(如推想科技、數坤科技)聚焦單病種或單模態影像分析，通過高精度病灶識別與跨病種泛化能力構建技術壁壘;綜合性AI技術廠商(如百度、騰訊)依托大數據整合與多場景適配能力，布局“C端健康管理+B端醫院合作”雙線模式;醫療設備廠商(如聯影醫療、萬東醫療)通過“設備+AI”一體化生態，提供從影像采集到診斷分析的全流程解決方案。中研普華分析認為，中游環節的競爭已從“技術驗證”轉向“場景深耕”，企業需通過差異化定位(如專注特定病種、覆蓋全流程)與生態協同(如與上下游合作)構建競爭優勢。
(三)下游：應用場景與用戶需求決定市場方向
下游是AI影像技術的價值延伸環節，涵蓋醫療機構、體檢中心、醫藥研發機構與科研院所等應用場景。醫療機構中，AI影像技術廣泛用于疾病篩查(如肺癌、乳腺癌)、診斷輔助(如腦卒中、骨折)與治療規劃(如放療靶區勾畫);體檢中心通過AI系統實現健康風險評估與個性化干預;醫藥研發機構利用AI影像分析藥物療效與安全性;科研院所依托多模態影像數據開展疾病機制研究。中研普華指出，下游需求的多元化與個性化，推動AI影像產品向“全流程管理”“多模態融合”與“個性化服務”方向演進。
AI影像行業正以技術突破為帆、需求升級為槳、生態協同為舵，駛向智能化醫療的星辰大海。從政策紅利釋放到技術迭代加速，從市場規模擴張到產業鏈重構，從場景深化到生態構建，行業發展的每一步都印證著“技術賦能醫療，智能重塑未來”的深刻變革。中研普華產業研究院的深入研究揭示，AI影像不僅是醫療領域的技術革命，更是推動健康中國戰略落地、提升全民健康水平的關鍵力量。
想了解更多AI影像行業干貨?點擊查看中研普華最新研究報告《2026-2030年中國AI影像行業深度調研與發展戰略咨詢報告》，獲取專業深度解析。
研究院服務號
中研網訂閱號