口腔市场激增至万亿规模，「微云人工智能」用云端大脑和机器人改进数字化牙科产业链

口腔市场激增至万亿规模，「微云人工智能」用云端大脑和机器人改进数字化牙科产业链

• 来源:网络
• 更新日期:2020-07-13

摘要：拥有一口健康的皓齿，已经是越来越多人的目标。如今，每年有数百万人付诸行动，花费数千甚至数万元进行美牙消费，或是种植牙，或是正畸，又或是医美修复和美白。毫无疑问的是，口腔市场已

拥有一口健康的皓齿，已经是越来越多人的目标。如今，每年有数百万人付诸行动，花费数千甚至数万元进行美牙消费，或是种植牙，或是正畸，又或是医美修复和美白。

毫无疑问的是，口腔市场已经展现出巨大的潜力，是一个巨大的增量市场。最近十年来，口腔市场的平均年复合增长率达 18%，截至 2018 年整体口腔医疗服务市场已突破数千亿规模。与此同时，大量的个体口腔诊所、口腔连锁集团甚至上市公司在这个背景下涌现出来。

36 氪近期接触的「微云人工智能」，是一家以机器人和人工智能技术为核心的医疗智能公司，拥有自己的云端大脑决策系统和智能机器人末端，以及智能工厂，为世界范围内的医生和患者提供数字化牙科工业全系解决方案，致力于构筑数字化牙科产业生态链。

区别于行业众多参与者，微云人工智能通过独家 C2M 模式重塑牙科行业生产力、生产资料、生产关系，通过工业云端大脑的 SaaS、MaaS 和机器人终端矩阵构建了世界级无人化智能工厂，以标准化流程解决非标化需求，产品全面覆盖种植、正畸、修复、美容等全系牙科医疗服务场景 , 以互联网 +Maas+ 自有智能工厂形成完整产业闭环。

公司由机器人领域专家、北航机器人研究所所长王田苗教授天使投资且担任首席科学家，王教授曾成功孵化了 小米九号平衡车 和国内首款获批的神外手术机器人科创板上市公司天智航。公司创始人兼 CEO 刘博士曾就职于微软等知名企业，有成功创业经历。

同时，微云具备一支多维度、跨学科的技术研发团队，具备来自美国、英国、澳洲、加拿大、荷兰、法国、印度，清华、北航、同济、中科大、中科院、北理工等国际知名高校硕博人才和医疗专家，涵盖运动控制算法、机器人开发、机器视觉、互联网、机械电子以及口腔医学等多个学科领域。且具备知名互联网公司、国际自动化和硬件公司经验，如腾讯、微软、阿里、艾默生、西门子、大疆等。团队获得超两百项专利，填补了国内人工智能技术领域的多项空白。

微云智能工厂可在 48 小时内完成产品交付，单品生产时间缩短 90%，同时节省 80% 的人力，产品良品率提升至 97% 以上。

那么，为什么需要自研智能生产设备和系统呢？刘博士表示： 首先我们掌握核心控制系统、云端智能大脑和视觉图形图像算法，具备这样的技术能力，使我们的设备（增材 + 减材 + 机器人 +AGV+ 执行末端 + 视觉末端 +IIoT 传感器）在保证与世界级高精密设备同等级别生产效率和精密度的标准下，成本大幅度降低；同时，也保证了 M2M 之间形成多矩阵联动的可能性，以及低成本规模化的竞争优势。通过这样的方式，才有可能真正解决牙科产业目前的需求侧和供给侧之间的矛盾，以新制造促进新消费，以供给侧改革达到牙科医疗消费满足，完成生态链闭环。

总的来说，微云通过独有的核心技术、软硬件、云端大脑、智能工厂打造了 C2M 生态闭环，帮助该公司达到高产能但低成本无人化。微云在中国和美国、加拿大多地设置了无人工厂，目前每年可以支撑超过百万张订单的产值。36 氪通过行业调研了解到，种植牙每年需求量在接近 300 万颗，隐形正畸每年需求量在 50-80 万套，但是供应商绝大多数是手工完成。相比而言，微云的智能大脑所决策指挥的无人化智能工厂优势明显。

那么，令人好奇的是，具备高产能的微云，如何更大程度地获取订单呢？

刘博士表示： 微云通过多种方式帮助医疗机构提升运营效率及盈利能力，与合作机构之间形成深度绑定。我们有更精准完善的智能终端和多种解决方案，降低机构使用高级设备的门槛，同时也有自研的 AI 引流工具，并且在传播渠道、成本等方面均有综合优势，帮助诊所低成本获客导流。同时，在前端会采用互联网模式的打法，快速拓展市场。

在产品运营和交付方面，微云关注的是如何解决消费者满意度的问题。微云基于积累的百万用户数据，通过人工智能深度学习能力实现 AI 的 CAD /CAM 设计，由云端大脑自动生成工艺和排产策略，再通过智能工厂进行无人化生产，整个过程更为智能化和高时效，真正提升消费体验，让牙科医疗产品变得 所见即所得 和 一触即达 。

目前，微云累计服务诊所数已超数万家，服务病例数超百万例，在 2019 年实现过倍数增长，已经做到正向盈利。今年虽然受到疫情影响，但微云的增长率和活跃度均有稳步提升，依然保持正向增长。

未来，微云还规划推出齿科手术机器人 ( 3 类医疗器械）和齿科示教机器人，并将充分运用人工智能和机器人交叉技术拓展更多的应用领域和场景。