相比于数据，在吴博眼中，实打实的成果更重要一些。他认为，IP不仅在娱乐或游戏领域很重要，医疗领域也是很看重IP，更加IP驱动的。一个疗法或产品一旦脱胎于学术成果，后续的产品落地和商业化，更加有生命力。

为此，j2直播，宜远智能旗帜鲜明地打出“科研服务／合作”牌子的公司，与不同的医院/医生寻求合作。“很多公司号称在打造产品，落到实处就是是科研课题，这个走不了捷径。”吴博告诉雷锋网，“坦白了说，就是这种做法，最心安理得，我也不是不做产品，我们团队的产品基因和经历都很丰富，我们时刻把产品和平台摆在心中重要位置，只不过，现阶段以课题的形式切入。”

“我们团队有学术背景，本身对学术有追求。针对前期的CADe，与拥有数据的医院或科研谈科研服务方面的合作，还是比较稳妥和保险的事情。”他说。

医疗数据非常稀缺，非常宝贵，为此，AI公司与医院/医生联盟时，选择权一般握在后者手中。广东省人民医院影像科刘再毅教授曾表示，在选择AI公司时，会仔细斟酌：能不能以医生为主导？团队是否优秀？是否愿意配几个人给我？无独有偶，深圳市第二医院影像科蒲主任曾称，与AI公司合作时会考虑团队素质，以及是不是以医生为主导？这也是大多数医生与工科团队合作时的诉求。

对于谁来主导的问题，吴博表示，“科研合作医生主导天经地义，但是不是要主导产业化，要看医生是不是有‘企业家精神’，否则完全可以把专利授权给合作方。”

据公司合伙人刘凯博士介绍，公司的面部皮肤问题识别上已经“取得惊奇效果”，面向皮肤护理和敏感肌肤护理保养市场，“吸引了不少美容行业大公司谈合作”。

能押多少资金，就能接多少活儿

在这种打法下，商业公司的“项目”变成了学术上的“课题”，双方的投入与收益少了“铜臭味”，那么创业公司何以为继呢？换言之，商业模式是什么？

早在今年3月成立公司前，吴博曾称，“通过近期研究大量医疗医药上市公司，我发现牛的多靠布局，而不是单品打磨。”目前看来，宜远智能确实未专注在某个单品上，而是画一个圆，团结一切可以团结的力量，与不同医院（医生）进行科研合作。

他认为，通过与医院合作，对某种疾病进行医学影像智能分析，也许能获得比目前任何人都要多的数据。通过将数据集中，他们可以很好地构建AI系统，你建造的东西要够好，这样才会让你进入一个良性循环，可以随着时间的推移积累更多数据，并继续前进，最终做成一个与众不同的小生意。

“ 像国外的Zebra、Enlitic等对标企业，也是多病种切入。有些机器学习算法是通用型的，你只需要使用不同的数据进行训练都能快速得出解决方案，这也是为什么在今天机器学习被接纳得如此之快的原因。”他说。

吴博告诉雷锋网，总体上，公司的发展路径是清晰的，就是从CADe（计算机辅助检出）到CADx（计算机辅助诊断）再到CADp (计算机辅助预后)。现阶段，以科研服务为切入点，相对来说，商业周期会慢一点，所以模型队伍和商务队伍有精力做多个领域，但仍是医学领域的相关范畴。“我们把它分解成几个子问题，分阶段往前推进。”

着眼在资金上，目前公司的打法是：一方面落实融资；一方面与医院形成合作提供服务。“融资方面稳步进行，目前已落实几个来自有实力医疗集团的TS。其间还暂时谢绝了一些朋友的资金，因为对方不懂医疗和AI，教育成本高。”吴博说。

“我们做了这么久，发现没有想象中的耗钱。”吴博告诉雷锋网，毕竟跟医院的合作有产学研三方，能分担成本。他认为，本质上，未来医疗AI是toB的生意，精髓在于有多大本钱做多大生意，能押多少资金，就能接多少活儿，你有1倍的本钱，就能接到2倍的单子，其中可以赚取0.5倍的利润。“toB的生意很好赚钱，以后多接点业务，让营收增大一点。”

从长远看，吴博表示，“将会尝试不同方式，看行业内可能出现哪些收费模式，但toB业务，万变不离其宗，做好服务，收益就上来了。”要么与硬件绑定，要么是独立的软件系统，可以尝试不同的收费方式。他认为，医疗不同于互联网产品，3~6个月就可以上线，估计到最后可以推广的营收状态需要1年半~2年时间，“但并不意味着全部在烧钱，toB的业务非要收钱，机会也很多。”