朗昇科技掌上超聲＋人工智慧，媲美獲復星7億投資的Butterfly Network

獵雲網註：將AI運算從雲端落到本地，這對於硬體性能是不小的要求。所以不管從未來成像質量提升還是 AI運行需求方面，專機專用的掌上主機是大趨勢。文章來源：華醫資本（ID：huayi_capital），作者：陳川。

7月13日，復星醫藥（集團）發布公告，擬10600萬美元（約人民幣7億）入股美國Butterfly Network。投後估值約12.5億美元（約合人民幣83億）。

Butterfly 是誰，讓復星這麼看好呢？

Butterfly是一家美國特拉華州的掌上超聲+人工智慧的公司，成立於2011年。他們的首款超聲成像產品Butterfly iQ於2017年9月獲美國FDA批准上市，通過智能手機應用結合雲技術、人工智慧、深度學習等，實現了單個手持式超聲探頭通過多種檢查模式分別完成對全身多個部位、多種臨床應用需求的操作。

公告顯示Butterfly截至2017年12月31日， BNI實現主營業務收入0萬美元，實現凈利潤約-2,907萬美元（1.94億元）。

那麼，國產同樣fashion的掌上超聲+人工智慧了解一下？

我們分幾個部分來介紹：

1、掌上超聲是什麼，藍海紅海？

2、行業發展概況和搭載AI的掌上超聲企業介紹

3、掌上超聲的應用場景

4、勾畫AI+人工智慧

5、若干技術壁壘分析。

1、掌上超聲介紹

掌上超聲是什麼，市場有多大，國內藍海還是紅海？

掌上超聲，就是一種如手機般大小的超聲設備，可以完成需要醫院大型B超儀做的檢查。從上世紀80年代起，美國率先展開用於戰場救護的手持超聲儀的研製，這種附帶衛星遠程傳輸圖像功能的充電超聲診斷儀器，在美軍「沙漠風暴」行動中曾發揮了積極作用。後來，該技術從軍用轉為民用。

從戰場救護到臨床使用。

GE公司生產的第一代掌上超聲—— VSCAN 1.0，2008年在美國上市，引起轟動，分別被美國《時代周刊》和知名科普雜誌《科技新時代》評為「2009年50項最佳發明」和「2010年100項最佳科技成果」。

遺憾的是，GE這個掌上超聲設備賣的並不好。最明顯的原因可能是，一個綜合大型醫療影像設備的廠商賣一款售價很便宜的小設備，對於其內部銷售人員來說，當然賣大設備賺的利潤更多，最後你懂的，GE的掌上超聲就成了這樣跨國大企業的一個產品線補充而已了，永遠不會成為其旗艦產品，不管業界對其讚譽多高，不管市場的真實需求有多大，都難以逆轉。

GE家的VSCAN

那麼掌上超聲市場到底有多大，市場教育完成了嗎？

首先，在中國而言，掌上超聲是個新興藍海市場，醫生需要教育，儘管早在十年前GE的VSCAN就上市了，但GE並沒有花很多精力做市場教育，所以這不是一個進口替代市場，而是一個待開發的藍海市場。

But可喜的是，這個市場也並不像我們假設的一樣荒蕪！早前，國家科技部己將便攜掌上超聲列為十三五國家重點研發課題。2017年開始，掌上超聲在各大專業論壇和展會也開始嶄露頭角。如2017年11月，由中國醫學裝備協會指導、中國醫學裝備協會超聲裝備技術分會主辦的「國產攜帶型掌上超聲推廣應用座談會」， 充分肯定了國產便攜掌上超聲在專科和基層推廣應用的重要性和必要性。

包括一些基層醫療和偏遠山區援助項目，掌上超聲以其便攜性的優勢，成功加入到了政府採購列表。這個藍海市場包括了國內1 萬家二、三級醫院的臨床科室、3.7 萬家衛生院、64 萬個村衛生所、以及巨大的海外市場，可以說非常有誘惑力了。

2、行業概況

2、行業發展概況和搭載AI的掌上超聲企業介紹

首先科普一下掌上超聲的行業發展情況，值得一提的是，國內進展和海外持平。

從全球來看，掌上超聲設備經歷過兩波產品浪潮。

第一波浪潮：以GPS為首的巨頭企業先起跑。2009-2011年，產品包括GE公司的Vscan一代機，Siemens公司的Acuson P10和Mobisante公司的MobiUS。由於設計理念和技術水平問題，其在易用性和成像質量上存在不少缺陷。

第二波浪潮：海內外初創企業同時起步。2016－2017年，中國企業與國外企業基本同步，都是在這兩年間首個掌上超聲產品獲證，國內以朗昇為第一家，索諾星和蘇州斯科特緊隨其後；國外有澳大利亞的Signostics、加拿大的Clarius、以及復星投資的美國Butterfly。新一代的產品在設計理念和技術手段上相比於第一代有了很大改進，在易用性和成像質量是有了顯著提升。基本淘汰第一波產品。全球主要掌上超聲產品及企業見下列表1：

可以看出全球的絕大部分掌上超聲廠商都以初創企業為主，國內已有幾家拿證，起步時間不算慢；從人工智慧的開發來看，全球有三家公司設立專門團隊開展超聲人工智慧研究，澳大利亞Signostics、美國Butterfly、以及中國朗昇，且此類人工智慧輔助需求偏向於勾畫器官結構，勾畫病灶。

接下來我們對這三家掌上超聲+人工智慧公司做個簡單介紹。

1）、Echonous & Signositcs

Signositcs公司被超聲設備公司Echonous收購，於2015年融資3500萬美元，2017年2.35億美元，投資方為PE巨頭KKR。旗下Uscan 具備基於深度學習演算法的AI膀胱勾畫，容量計算以及外周靜脈引導功能。

EchoNous – Signostics的研發團隊由來自醫療保健，人工智慧，工業設計，製造和軟體工程等不同領域的創新者組成，具有成熟的超聲AI研發能力。 Signostics的創始人和技術團隊十分強大，硬體技術與平台方面沒有公開信息，數據源獲取渠道也未知，不過針對的應用場景僅為膀胱勾畫及體積計算和血管引導，數據源要求不高，但是數據源缺乏會導致該產品在後續的應用開發陷入瓶頸。

2）Butterfly Network

Butterfly是一家美國掌上超聲公司，主要超聲產品是超聲探頭加可連接傳輸數據到iPhone手機晶元的Butterfly IQ。於2014年募資1億美元，投資方Aeris Capital，2018年7月融資2.5億美元，其中復興實業投資1億美元。

旗下Butterfly IQ設備採用了該公司自己的超聲波晶元技術，可將這三種典型超聲波探頭的性能集成到一個由數以千計MEMS組成的2D矩陣陣列中。目前應用於肌肉骨骼、心臟和外周血管等成像，接下來致力於AI識別與腫瘤篩查等進階領域。目前AI算力方面依賴雲計算，未明確表示未來有改善硬體平台和傳輸速度的計劃。AI數據源方面目前沒有透露。單個配套產品售價2000美金（不計關稅）。

3）朗昇科技

朗昇科技是一家從事微型超聲影像設備和高端智能硬體產品研發和生產的高科技公司。目前主要做掌上超聲和攜帶型超聲，以及通過超聲影像的人工智慧識別實現醫療超聲應用的智能化。

創始人團隊過硬：影像專家+智能技術專家

吳哲－董事長

2015年入選國家千人計劃。國際超聲影像技術專家，畢業於美國羅切斯特大學電子工程系醫學影像專業，博士學位。2010~2013年期間，就職於美國加州大學聖地亞哥分校醫學院放射系助理教授， MOORES 癌症研究中心研究員，超聲分子影像學實驗室主任。2005~2010年期間，就職於美國威斯康星州通用電氣醫療北美總部任超聲系統工程師，是 GE 超聲旗艦產品 Logiq9 和 LogiqE9 彩色多普勒和彈性成像的技術負責人， 推出北美第一款彈性成像，全球第一款高頻彩色多普勒機型。

龔任－總經理

企業管理和智能技術專家，畢業於美國喬治亞理工學院計算機與電子工程系。自2010年起創辦蘇州朗昇科技有限公司致力於智能硬體和可穿戴設備的產品開發和生產。在此之前15年中，曾就職於美國Qualcomm，美國Aeroflex Microelectronics，美國休斯網路公司和比亞迪電子擔任高級管理工作和技術工作等。

在人工智慧領域，朗昇專註臨床實際場景應用的智能超聲專業化產品開發，包括： 基於AI語音識別的指令交互和控制應用、針對頸動脈篩查中的頸動脈斑塊識別、針對疼痛和麻醉應用中的臂叢神經識別、超聲影像的AI圖像增強技術等。

3、應用場景

有別於傳統大型超聲，掌上超聲不是超聲科醫生使用，而是主要面向臨床醫生。

掌上超聲開拓出三個大型超聲難以觸及的增量市場：1. 二、三級醫院臨床科室，急診／急救市場。2. 基層醫療機構市場。3.院外災害急救市場。

其中我們將院內應用場景進行了總結，見列表2：

可以看出掌上超聲在基層篩查、門診預檢、臨床使用等方面有強烈的需求，

對於臨床科室和基層醫療的詳細應用見下圖：

值得一提的是掌上超聲在基層醫療和偏遠地區醫療救助的重大幫助。

前往偏遠山區，地形複雜、下雨泥濘，當汽車無法到達時，醫生們只能背著設備徒步前行，便攜的掌上超聲就顯得特別有用；尤其當山區停電時，只有不需要外接電源的掌上超聲設備還堅持工作。

講一個醫療援藏的小故事。

2017年全國社區醫療服務志願團走進西藏林芝，開展了為期一周的醫療援助活動，路途遙遠，途中海拔最高處達4700多米，工作環境海拔近3000米。志願團超聲診斷組奔赴波密縣鄉村為村民進行健康體檢與包蟲病篩查，當時志願團帶著的就是掌上超聲設備。

科普一下，肝包蟲病是個非常可怕的寄生蟲病。也稱肝棘球蚴病。在中國主要流行於畜牧業發達的新疆、青海、寧夏、甘肅、內蒙和西藏等省區。

通俗地說，這類寄生蟲會「吃」人類的肝臟。

這類病較早察覺一般依靠超聲診斷。

北京大學醫院超聲科主任宋奕寧正在使用朗昇的mSonics-MU1為堂木村村民進行體檢篩查

下圖是被肝包蟲「吃過」的肝臟超聲圖。這個圓圓的洞就是。

這一次援藏，在超出體檢範圍的腹部全面檢查中，志願團共為2246名藏族同胞做了疾病篩查，查出肝包蟲病4例，疑似7例，腎癌、膀胱癌各1例，瀰漫性肝損害、腎錯構瘤、馬蹄腎、腎缺如、腎結石各1例，膽囊結石50例、腎積水3例，並查出肝血管瘤、急性膽囊炎等疾病患者，為控制病情進展和進一步防治提供了充分的依據。

故事講完了，對於基層醫療，掌上超聲的作用還有很多，為了能讓更多的基層醫生廣泛使用掌上超聲，就不得不提到人工智慧的功能。

4、勾畫AI+掌上超聲

我們把目前在超聲領域的人工智慧，分為診斷AI和勾畫AI。

1 提供勾畫功能的AI（CFDA二類，沒有審批政策阻力）。

2 提供輔助診斷包括良惡性判別功能的AI（CFDA三類，目前審批政策未明，國家在積極建庫）。

第1種AI已經足夠幫助掌上超聲迅速開拓二三級醫院臨床科室的應用，特別是基層醫療的超聲篩查普及，因為目前基層醫療推廣超聲篩查的最大阻力和痛點就是看不懂和不會用超聲，毫無疑問，人工智慧輔助的超聲動態部位快速識別和勾畫技術將成為解決上述痛點最有效和最便捷的方案，而且目前審批通道順暢無阻力，這一應用非常接地氣。當然，這也需要大量的臨床陽性病歷來培訓機器學習和優化神經網路。

第2種AI目前非常火熱，也是未來趨勢，但目前來說從技術到審批都還有不小阻力。這一應用在未來可以幫助掌上超聲真正引爆基層市場，也非常值得期待，但需要耐心。

根據行內人士透露，臨床科醫生對於這類勾畫AI掌上超聲十分歡迎，當其被作為視診器時，能夠讓醫生的診療過程更加直觀，也減少了專門為超聲檢查而將病人轉去超聲科的麻煩。而且針對不同的應用場景，不同形式的超聲儀器能發揮與眾不同的作用。

在應用於臨床科室時，超聲的便攜性要求就會很高，所以掌上超聲更加被臨床醫生所需要，這樣更方便使用，價格也更便宜，而且清晰度和各項功能也能達到他們的要求。它在其他應用場景也有廣泛應用，類似急救中心，攜帶型勾畫功能AI超聲能夠大大增加他們的工作效率，也方便出診；用在對新醫生的教育上也十分受歡迎，幫助他們識別器官、組織與病灶，能讓他們更好上手，更快的進步，也省去了專業醫生手把手教學的麻煩。

同時，對於基層醫務人員（主要是鄉醫、村醫、護士 和其它醫務人員，沒有接受過超聲診斷培訓的，甚至對解剖學知識理解的不夠全面的醫務人員），有了勾畫AI，也同樣可以迅速的上手使用。

朗昇3代產品，頸動脈人工智慧自動識別功能展示，非常方便快速的識別頸動脈，可以很好的幫助到基層醫生。

5、若干技術壁壘分析

技術壁壘分為掌上超聲部分，和人工智慧部分。

1）掌上超聲部分：

太長不看版本：

物理通道數不是越高越好，越高則帶來的功耗越大，體積越大；

演算法晶元是靈魂，是設備小型化的關鍵，可突破硬體限制，觸及更高圖像質量；

後處理能力、屏幕質量是軟性修飾加分項；

長期使用要關注系統穩定性，穩定性差則觸發醫療事故。

完整分析：

超聲設備的成像質量和兩個方面息息相關：一是硬體上的物理通道數，二是演算法晶元實現水平。

1、首先講物理通道數，物理通道數對於超聲設備來說可以看作是汽車的排量，通道數越多，一次性傳輸的電信號就越多，在探頭端一次性激活的陣元就越多，發出的聲波就越豐富，獲得的回聲以及後續轉化的電信號也越多元，成像也就越豐富細膩。在醫用超聲設備的物理通道數上，各廠家不斷嘗試，目前常見的高端大型彩超的通道數已經達到128個甚至更高，中端大型彩超的通道數也已經達到64個，32通道數的低端大型彩超在市場上還存在，但是正逐步被淘汰中。物理通道數增加無疑可以直接增加成像質量，但是也會不可避免的帶了改變，所需的設備體積較大，數據傳輸線會很粗，功耗增加。這對於大型超聲設備來說影響不大，但是對於小型化的超聲設備來說是致命弊端，以至於在中國推出首台國產掌上超聲儀器前，中國超聲行業內仍然不相信具備醫用價值的掌上超聲設備的可實現性。

對於大型超聲，國產替代浪潮在中低端大型超聲市場上正劇烈上演，這和我國超聲產業氛圍的不斷發展成熟密不可分，我國的超聲廠家在硬體上和國際廠家的差距正在快速縮小。但是在高端設備市場，我國品牌與國際品牌還存在不小的差距，而這一差距很大程度上反應在演算法晶元實現水平上。

2、演算法晶元：如果把物理通道數比喻為超聲性能的軀體，演算法晶元實現可以理解為超聲性能的靈魂。硬體為超聲成像提供了實現的基礎資源，但是如何有效的分配和利用資源，達到最大化，則是演算法晶元技術的能力範圍。優秀的超聲核心演算法和晶元實現可以讓超聲設備發揮出遠超現有硬體水平的性能水準。比如在物理通道數為8通道的情況下虛擬出32通道的成像效果，這需要對於信號傳輸和資源分配上有精準而又巧妙的設計理念，需要成體系且長時間的技術積累。目前不少國內知名的超聲品牌在硬體水平上已經完全媲美進口品牌，但是在演算法晶元技術的鑽研和積累上與進口品牌還有很大差距。超聲設備的演算法實現在行業內並沒有統一的標準，獨特性極高，所以這一點往往能夠拉開產品間的性能差距。

3、後處理和屏幕。除了以上兩點，後處理能力和屏幕好壞對成像質量也可以產生非常大的影響。前兩點類似於硬性指標，是成像的基礎。後兩點類似軟性修飾。後處理技術，良好的後處理可以起到極好的「美容」效果，將原本質量較低的圖像改頭換面，給觀者清晰細膩的體驗，同時保證圖像的高還原度，是極富技巧的工藝手段，對技術團隊的經驗提出很高要求。

其次就是屏幕質量，一塊高級的屏幕和一塊普通的屏幕對於同樣的輸出信號也可以帶來極其明顯的改變。由於掌上超聲的一大屬性就是便攜，使用環境和大型超聲有很大區別。光源不固定，光線條件多變都是常態，所以一塊能夠在各種光線條件下清晰呈像的屏幕對於產品成像質量的增益是毋庸置疑的。例如朗昇科技配置了AMOLED全天候屏，這種顯示屏擁有高對比度、極快響應速度等特點，目前主要是一些大型手機廠商在用，如三星高端機型和Iphone X；最重要的是，AMOLED屏可以全天候清晰顯示，不受光線影響，所以在戶外和急救場景，尤為重要。

4、穩定性。成像質量以外，醫用超聲設備的系統穩定性也尤為重要。舉個簡單例子，假如在超聲引導穿刺的過程中發生了畫面遲滯或者停機，很可能直接引發醫療事故。即使超聲設備應用場景不是術中，由於醫療超聲檢查特殊的實時性要求，畫面延遲和卡頓會帶來非常差的操作體驗，同時極大影響醫生的工作效率。超聲設備的系統穩定性要依靠成熟的系統實現技術來滿足，系統實現不像演算法晶元獨特性那麼高，在行業內有一定的既定標準，普通企業也可以按照既定規則實現基本的系統運轉，但是存在明顯的瓶頸。反過來說，如果要獲得優於行業的功耗水平和系統穩定性，對企業在系統實現經驗上提出的要求就會非常高。

2）人工智慧部分：高算力+低功耗+實時性

在算力方面，雖然勾畫AI所需僅是數百級神經網路，它通常要在大型設備上承載，要將該神經網路部署在掌上設備上時會遇到GPU算力不足，低功耗和硬體成本等挑戰。

為了實現超聲影像診療實時性，具備較好的移動硬體平台和軟硬體開發團隊十分關鍵。

例如朗昇科技的產品在設備內為AI預留GPU/DSP，藉助低功耗高通820硬體平台，通過大量的神經網路優化和系統適配，實現移動終端內的AI運算。能夠將多達千級神經網路優化後部署在移動終端硬體系統上，基本實現勾畫AI應用於掌上設備。

而其他廠家目前常見的AI晶元，例如Nvidia晶元，成本非常高，功耗非常大，實現移動終端內的AI運算不現實。

朗昇目前已經完成AI神經網路的搭建，圖像訓練效果良好。

掌上超聲AI的另一個特點要求， 高實時性。

也就是說使用者是邊操作邊得出結果。假如依照目前常規的方案，將 AI運算放到雲端，通過上傳－運算－下載的流程來驅動AI的話，必然極大限制超聲檢測的實時動態效果，對用戶體驗是一個致命打擊。

這也就要求，將AI運算從雲端落到本地，這對於硬體性能是不小的要求。所以不管從未來成像質量提升還是 AI運行需求方面，專機專用的掌上主機是大趨勢。

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