文｜动脉网

下一个OpenEvidence，来了？

日前，环境智能头部企业Abridge与德克萨斯大学医疗系统达成合作，为该系统八家大学卫生机构建立系统范围框架，使其能够访问Abridge的环境智能。

此外，9月，Abridge还被美国退伍军人事务部纳入一项环境智能采购框架，五年内总上限可达到7.7572亿美元。这也是该赛道迄今为止金额最大的企业订单！

值得一提的是，这些大动作不过是Abridge近来的常规操作。这家环境智能赛道的领头羊在资本市场同样是当红炸子鸡。近5年平均每年完成一轮融资，目前，其估值已经来到了53亿美元。

Abridge的火热不由得让人想起此前火得一塌糊涂，短时间内冒出多个国内对标的Open Evidence（下文简称OE）。那么，Abridge会不会成为下一个被国内集体对标的对象？

16个月，8.5亿到53亿

2018年3月，Abridge由匹兹堡大学、UPMC和卡内基梅隆三家共建的匹兹堡健康数据联盟孵化而来。公司创始人Shiv Rao本身就是这家公司的第一张名片——他从CMU历史系本科出身转行学医，在UPMC拿到心内科fellowship后留院行医至今，据说现在仍保持每月坐诊一周。

Abridge的早期班底也是典型的“学院派”。Rao在UPMC做企业投资时，曾资助过CMU的教授Zach Lipton的研究，Zach Lipton的加入也就顺理成章。CTO Sandeep Konam则来自CMU机器人专业。此外，首任首席科学官Florian Metze则是语音识别研究教授，后于2019年离开。

医生加上语音识别科学家的创始团队，Abridge选择环境智能，要成为一家能听懂诊室对话的公司也就在情理之中。

新冠疫情间接推动了远程医疗，也助推了Abridge的起飞。2020年5月，UPMC率先把Abridge的技术接进远程问诊流程，使得环境智能的价值第一次被规模化验证。

2023年8月，Abridge迎来又一个里程碑。Epic把自己的合作体系整理成Partners and Pals计划，Abridge则成为该计划第一个应用合作伙伴（PAL），被深度集成进Epic的HIS系统。

这次合作堪称双赢：彼时的Epic需要AI功能留住客户，但从头开始自研需要时间；Abridge则需要渠道分发。两者互补，形成事实上的排他性合作。

由此，Abridge选择了“进院”这样一条最难的路，但一旦走通，回报也是丰厚的。

资本的嗅觉最为敏感，Abridge在资本市场上一直是宠儿。

2020年、2022年和2023年，Abridge完成从种子轮到B轮、累计近6000万美元的融资——真正的分水岭在2024年。

从2024年开始，随着大模型的兴起，Abridge代表的环境智能概念热度迅速提升。2024年2月，其完成1.5亿美元的C轮融资，估值8.5亿美元。

2025年2月，Abridge又完成2.5亿美元D轮融资，此次融资还吸引了CVS Health Ventures和英伟达NVentures的跟投，投后估值大幅提升到27.5亿美元。仅仅4个月后，2025年6月，Abridge又完成3亿美元E轮融资。这次融资由全球资本市场巨擘a16z领投，投后估值飙升到了53亿美元。

仅仅16个月，Abridge的估值就从8.5亿美元涨到53亿美元，涨了五倍多。

并不只是估值，Abridge的营收增长同样亮眼。公开跟踪数据显示其年度经常性收入从 2024年底的约6000万美元，升至2025年中的1亿美元左右（2025年Q1合同年度经常性收入约1.17亿美元）。

从帮医生省时间，到帮医院收钱

Abridge之所以被普遍看好，原因在于其瞄准的是美国医疗里人尽皆知的痛点。医生需要花费大量时间完善病历以满足合规要求，下班补写病历已成常态，文书负担被普遍视为医生职业倦怠的重要推手。

事实上，不光是美国医疗，这同样是我国医生的主要痛点。据动脉网了解，国内公立医院医生同样需要花费大量时间完善病历书写，甚至有医生直言每天需要花费几个小时写病历。

环境智能则利用AI倾听医患交流，并自动生成结构化病历写入EHR，医生只需要进行审核修改即可。由此，医生可以在问诊时将注意力集中在与患者交流，文书时间也被大幅压缩。

根据Abridge的官方说法，Abridge平台2026年预计支持超1亿次医患对话，已部署至美国超300家大型医疗系统，合作系统服务患者超2.5亿人。其主要的商业模式是向医院按临床医生数量订阅，并嵌入Epic这样的HIS系统。

正因为痛点明确，环境智能也成为当下美国一个相当热门的医疗赛道。Ambience Health在去年2.43亿美元C轮融资后估值达到12.5亿美元。Heidi Health则在日前刚刚完成共计3.4亿美元C轮融资，估值也已达到9亿美元。其他诸如Suki、Nabla、Tandem等竞对在近年来资本市场上也是颇为活跃。

除了这些初创企业，环境智能更吸引了巨头下场。2021年4月，微软宣布以197亿美元巨资收购Nuance。以语音导航系统、语音转写、实时听写、CDI（临床归档改进）为核心的医疗业务曾在Nuance的营收中一度占据半数之多。

2016年，其医疗解决方案已经覆盖全美72%的医疗机构，客户遍及全球30多个国家和地区，有50多万临床医生以及1万多家医疗机构在使用Nuance的产品和服务。此时，Abridge还未成立，可见Nuance的资历之深。

这笔交易是微软成立迄今第三大收购案，由此可见微软对Nuance，以及背后医疗环境智能潜力的看好。

除了微软，软件巨头Epic和甲骨文同样也开始觊觎这一市场，并上线了自研的原生环境智能功能。

为了应对这些竞争，Abridge在不断扩展其AI的应用场景。2025年2月，Abridge宣布D轮融资的同时也发布了Contextual Reasoning Engine（情境推理引擎），定位是打通临床与财务工作流，在问诊现场同步生成“可计费”的病历。

随后，Abridge在2026年全面提速场景扩展。6月，Abridge Inside进入住院与门诊医嘱场景；同月，又官宣与AHIMA（美国健康信息管理协会）合作，并在3个月后发布CDI/编码质控在住院费用提交前预审功能。

简单来说，除了帮医生省时间之外，Abridge已经谋划帮医院收钱的生意。

这并非临时起意。Abridge的创始人Rao在今年5月接受HLTH采访时道出了原因。他表示，在美国，医生不是为实际提供的诊疗获得报酬，而是为记录下来且被证明提供了的诊疗获得报酬。在这个底层逻辑下，病历只是楔子，却远不是终点。

通过多年积累，Abridge已经建立起一定的护城河。

首先是数据与技术，也是其最为核心的竞争优势。诊室里的医患对话是未经结构化的数据原矿，不仅在颗粒度上高于EHR里的结构化字段，且先发独占。围绕这些数据，Abridge在模型训练上有着先天优势，其所采用的AI模型大部分为自研，只有约三成调用通用大模型。这一优势相当重要，根据Rao的采访，同一个药名有25种念法，通用模型根本无法识别。

其次则是扩充场景进入更多的流程。随着Abridge的场景越来越宽，逐渐嵌入到医生及医院的工作流，用户粘性就会越来越大。

最后则是渠道与信任，Abridge通过与Epic深度绑定、拿下政府部门大额军政订单及不断叠加与医疗系统的合作，渠道分发能力和医院信任的雪球已经越滚越大。

OE搬得动，Abridge搬不动

同样因为AI技术的进步获益，同样在近年关注度飙升，Abridge能否复制Open Evidence的路径，在国内引发下一波仿效浪潮呢？

事实上，环境智能在国内已有巨头涉足。

科大讯飞旗下的讯飞医疗已于2024年底登陆港交所，其病历生成与质控一体化系统实时转写诊室对话、分离医患角色，由医疗大模型生成规范病历并同步质控，形态上与Abridge已无本质差别。到2026年年中，智医助理已覆盖806个区县、超7.7万家基层机构，医院端覆盖600余家等级医院。

另一家已于去年6月登陆港交所的巨头——云知声的进度同样可观。其智慧医疗方案已进入约400家医院，门诊病历生成系统的病历直接引用率接近90%。

与国外一样，环境智能在国内的需求同样十分强烈。《病历书写基本规范》要求首次病程记录在入院8小时内、入院记录在24小时内完成，门诊病历即时完成。同时，DRG/DIP支付改革全覆盖后，医院病案首页质量直接挂钩医保结算。

国家同样鼓励使用AI辅助医生文书工作。2024年11月，《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》中明确列入智能化病历辅助书写。

然而，环境智能面临的真正门槛在生态。

OE之所以能够快速走红，一个重要的原因在于其形态并不涉及对医院系统的改造。医生个人手机就能用起来，绕开医院采购。

Abridge恰恰相反，它必须进院。但中美诊室生态的差异极其巨大。

美国HIS系统集中在少数几家巨头手中，且接口开放，Abridge绑定Epic即获得全国渠道；国内HIS还处于百家分立、信息孤岛阶段，很难打通全国分发的路径。美国病历的核心逻辑连接计费与诉讼防御，写全写准便意味着收入；国内病历连着评级、质控与医保支付，且须医务人员审核签名担责，医院对AI生成内容进病历自然持审慎态度。

支付形态也大不相同。美国医院按数量订阅，投资回报率容易计算；国内医院预算紧张且以项目制采购为主，医生个人更不会自掏腰包，即便想自掏腰包也受到合规限制。

同时，环境智能在国内门诊还需要面对各种方言、嘈杂的诊室和更短的问诊时间，对话数据先天不完整，此外，诊室录音的知情同意、AI病历的签字责任等各种合规才刚进入治理共识阶段。

显然，两国在诊室生态上的差异，决定了Abridge身处的环境智能赛道，在国内并没有那么好走。

下一个OE，但换了形态

客观来说，环境智能赛道的国内需求真实且被政策放大，大模型和大厂能力也已到位，一旦解决生态上的掣肘，完全具有成为下一个OE的潜力。

当然，即便如此，两国路径也将完全不同。Abridge式的独立环境智能公司在国内未必绝迹，但大概率不会以同样的形状出现。更可能的答案，藏在几条已经显形的路径里。

首先，是环境智能内化为HIS厂商的系统功能。卫宁健康、创业慧康及东软等HIS巨头已经在做这样的事。其次，是大模型厂与硬件厂同医院共创。讯飞医疗的智医助理已铺到800多个区县，是这个方向的现成样板。

最后，则是在夹缝中生存的创业公司。全诊医学可能是目前最典型的样本，这家公司在约一年时间里完成三轮融资，其产品全诊通以智能病历为切入点，官方数据已有显著成果。

此外，紫荆智康也在持续探索 AI 在临床工作流中的应用。不仅涉及 AI 对临床文书及诊疗流程的辅助，也进一步延伸至跨专科协作场景，为 AI 融入真实临床工作流提供了另一种实践路径。

其打造的紫荆AI医院（Agent Hospital）以AI医疗Infra底座为核心，通过虚拟诊疗训练、医生AI分身及多智能体协同等能力，支持AI参与病史采集、病历生成、临床推理与诊疗决策辅助等环节。在近期发布的多学科人机协同生态中，主治医生能够根据复杂病例的需求，调度不同专科的 AI 智能体协同分析，AI会将诊疗推理与循证依据呈现给医生参考，帮助识别单一专科视角下可能忽略的风险。

总结而言，在国内，环境智能更可能以功能模块和解决方案的形状，嵌入现行工作流。它多半不会长成某一家公司的故事，更可能内化为医院信息系统的一个功能设置。到那时，下一个OE的问题也会自己失效。因为，基础设施，并不需要对标。