。比如就在本月，总部在波士顿的创新企业 Perceptive 宣布，一台由 AI 控制的全自动机器人首次对人类患者进行了全套牙科修复手术，耗时 15 分钟，这速度约是人类牙医的 8 倍。一时之间，牙科 AI 机器人是否会替代牙医或成为牙医重要助手引起行业广泛讨论。

  要知道，口腔行业一直是属于 小而美 的赛道。据此前多位口腔行业投资人告诉动脉网，在牙科行业，超过 4000 万美元（或 3 亿元人民币）的单笔股权融资比较稀少，只有少数头部企业在商业化取得一定成果后才能拿到如此高的融资额。

  资本的热捧，无疑是看到牙科 AI 赛道已经走至某个拐点，行业即将迎来一次快速地增长阶段。

  自 2015 年左右 AI 热潮翻滚以来，牙科便成为不少企业入局的重要场景之一。不过，由于此前对行业没有带来太大实质性提升，牙科 AI 一直不温不火。

  前几年，AI 在牙科领域的应用十分零散，更多的是一些上游设备或耗材企业会引入有关技术，以提升自家产品的智能化程度。一家人民币基金的投资总监吴光（应受访者要求为化名）告诉动脉网， 比如作为行业龙头，隐形正畸品牌隐适美的母公司爱齐科技很早就开始使用 AI，旗下产品 Invisalign 为医生提供了一套远程监控解决方案，融合 AI 技术，以帮助医生管理患者佩戴进度。

  同时，一些信息化企业主导的 AI 获客软件也应运而生。它们基于口腔机构后台积淀的过往用户数据或社媒平台导流的数据，对潜在用户进行画像分析，从而为口腔机构提供运营指导，并帮助获客。

  这些 AI 系统的出现，确实为行业带来了一些改变，但远未达到预期。 在吴光看来，与 AI 此前在金融领域的应用或大模型目前在文生图等领域带来的巨大改变不同，AI 在口腔领域还未特别深入，且应用都过于单点。行业更期望的是，从口腔疾病的预防、筛查、辅助诊断，到治疗方案设计、患者随访等全过程，AI 都能参与进来，实现效率的提高。

  也就是说，AI 承担的角色是牙医的重要助手或能重构口腔诊所的整一个流程，即打造 AI 牙医助手，或构建 AI 智能口腔诊所。

  凡事不能一蹴而就。对此，吴光与团队将牙科 AI 的发展大致划分成了三大阶段，并对每个阶段进行了标准分类。

  我们判断牙科 AI 大规模商业化能否起来的关键是，能否让下游的口腔机构们真正获益。吴光认为，在第一阶段，上游厂商对 AI 的运用确实能让产品更优秀、患者获益，但下游的机构特别难看到 AI 对短期营收增长带来贡献，所以导致只有一些大型设备厂商会押注 AI，行业其他牙科 AI 企业由于缺乏买单方，商业进展缓慢。

  改变正在发生。目前一些 AI 牙科企业已经拿出了具有更实质效果的 AI 产品，牙科 AI 赛道逐步跨越第一阶段，向第二阶段演进。

  从今年获得两笔大额融资的牙科 AI 企业（Overjet、Pearl）来看，它们通过 AI 辅助牙医看病的业务切切实实增加了口腔机构的收入，这让下游的买单方有了更大动力投入更多资金到 AI 系统的建设中去。吴光表示。

  根据近期 VideaAl 对美国 100 个牙科诊所，涉及 47 万口腔患者的研究显示，通过 AI 支持牙医更早地识别疾病，并向患者提供第二意见，牙科诊所的平均年净生产率明显提高了 13%。

  与此同时，此次牙科 AI 机器人进行全套牙科手术的速度约是人类牙医的 8 倍，更让口腔行业看到了效率革命正在到来。要知道，牙医的培养周期长，一直是稀缺医疗资源，牙科 AI 机器人的突破将成为牙医的得力助手，弥补这部分空缺。

  在牙科 AI 迈入新阶段的当下，入局的头部企业正在尝试辅助诊疗（如辅助牙医看病、AI 手术机器人）、精准获客（如对话分析系统）、提高生产智能化（如齿科制造自动化）等方向。

  其中，辅助诊疗是资本押注最热的领域，包括 AI 对各模态数据的智能分析和诊断，以应用于疾病影像学分析、提供辅助决策、智能化诊断报告等。目前有 Pearl、Overjet、Videa Health、领健、DeepCare 羽医甘蓝等创新企业在此布局。

  比如此次拿下牙科 AI 史上最大融资纪录的 Pearl，该企业的目标便是利用 AI 技术，帮助牙医阅读患者的 X 光片，从而为患者提供更准确、更一致、更易懂的诊断报告。

  具体来说，Pearl 研发了一款实时牙科 AI 平台 Second Opinion，其能自动检验测试 X 光片中的多种病症，包括但不限于龋齿、牙石和根尖脓肿等在内的多种常见牙科病症，并为牙医提供第二诊疗意见，以提高放射学诊断的准确性。

  从患者的视角来看，与传统牙科诊疗流程不同，当患者在牙科诊所进行基础检查后，如果被牙医判断有必要进行 X 光片拍摄，则会由 Second Opinion 平台参与分析X 光片拍摄完毕后仅需几秒钟，Second Opinion 的诊断分析结果便会出来，且能发现以前难以检查到的一些微小的牙周病迹象。这不仅大大节约了检查时间，也让检查结果更细致入微。目前，Second Opinion 已成为业内第一个获得 FDA 许可的椅旁人工智能软件，并被《时代》杂志评为最佳发明，且获得 120 个国家 / 地区的监管许可。

  在商业落地上，Pearl 的技术被六大洲的牙科诊所使用，并已覆盖全球超过 50 万家牙科诊所和数百万牙科专业技术人员。同时，全球化的布局为 Pearl 收入的持续增长带来非常大助力，据国外新闻媒体报道，在 2023 年，Pearl 的营收增长了 458%。

  今年年初拿下 5320 万美元融资的Overjet 在业务方向上与 Pearl 类似，都是将 AI 用于诊疗端，即辅助牙医看病。但不同在于，Overjet 是将更精准的诊断意见介入到支付流程中，帮患者节省理赔时间成本，以及帮保险公司控费。

  详细来看，不同的专家常常会对同一张牙科 X 光片给出不同解释，这可能会让医生、保险公司和患者之间的沟通不畅，使患者对牙医不够信任，也使保险公司无法确定是不是支付费用，最后导致患者拒绝治疗。Overjet 介入后，凭借其在数百万个病例上训练的 AI 平台，以及大量临床专家团队的参与，使诊断结果更为精确。

  据 FDA 的研究，几乎每位普通牙医在使用 Overjet 时都能更准确地检测蛀牙和牙结石，并得到近乎一致的结果。这带来的好处是，基于一致的诊疗意见，患者对牙医的治疗更放心，保险公司也能保证支付费用。

  国产创新企业也在该方向发力，如领健推出了 AI 看牙，该应用能基于患者影像数据，通过 AI 算法在 5 秒内显示并记录、分析结果。据领健官网，AI 看牙已接入 50 多个品牌的影像设备，支持门诊拍片后影像数据自动回传至企业另一款产品 e 看牙系统内。

  在诊疗端，AI 手术机器人的出现带来了更多的可能。 在口腔行业，已然浮现不少手术机器人，特别是种植牙方向，但能实现可扩展的全自动治疗方式的机器人特别稀少。 吴光表示，目前在全自动治疗方式上，仅有 Perceptive 等少数创新企业，它们正在通过 AI 使手术机器人实现部分牙科手术的全流程操作，并极大压缩手术时间，这对口腔行业具有革命性意义。

  具体来说，Perceptive 的 AI 手术机器人使用手持式三维容积扫描仪，通过光学相干断层扫描（OCT）建立详细的口腔三维模型，包括牙齿、牙龈甚至牙齿表面下的神经。OCT 只使用光束来建立体积模型，模型的分辨率很高，能自动检验测试出空腔，准确率约为 90%，且避免了有害的 X 射线辐射。不过，Perceptive 的 AI 手术机器人尚未获得 FDA 批准，到真正的完成商业化还需不少时日。

  众所周知，获客一直是口腔行业的重要经营活动之一。如何通过 AI 的方式让获客变得精准是近几年行业发力的重要方向。其中，对话分析系统是新起来的 AI 获客方式之一，从公开资料中看到的入局者并不多，主要有今年刚获得种子轮融资的 Peerlogic 等。

  据 Peerlogic 的官网显示，该企业的 AI 对话分析系统能与口腔机构的管理系统或电话系统配合使用，通过识别患者与机构接电人员的对话，实时捕获、分析对话里的关键信息，并输出更科学的沟通话术，提高口腔机构的经营效率，从而增加获客和收入。自 2020 年成立以来，Peerlogic 在美国已经服务超过 1000 家牙科诊所。

  一直以来，口腔行业繁杂的产品类型（上游市场有数十万的 SKU）导致上游离散程度高。怎么样提高上游的智能化程度，以及在近乎无人工介入的条件下，工厂能自动实现制造全品类牙科产品，将对整个行业带来非常大的质效提升。据动脉网观察，在借助 AI 助力齿科制造自动化上，包括 Oqton 、微云人工智能等创新企业皆有入局。

  以 Oqton 为例，其主要为齿科 3D 打印领域提供 AI 解决方案。具体来说，在过往，许多技工所的牙科技师要为 3D 打印可摘局部义齿（RPD）支架准备数据，常常要消耗数小时，比如手动调整软件生成的支撑。对此，Oqton 开发了 RPD 支架自动分区功能，这一功能非常大地节省了牙科技师的时间，使 3D 打印的流程更加简化。

  又比如国产创新企业微云人工智能，该企业基于 AI 构建了智能工厂，以 全数字化、全智能化、全信息化 的牙科医疗服务模式和自有核心技术能在全流程近乎无人工介入的条件下自动制造全品类牙科产品，覆盖种植、美容、正畸、修复等医疗场景。

  当然，每家牙科 AI 创新企业并不只拘泥于某一个细分方向，而是在原方向上做精做深后，会向更多业务挺进。

  例如，刷新融资纪录的 Pearl 就从诊断出发，持续扩容产品线，现已涵盖保险理赔审批、牙科教育等多方位的牙科诊所解决方案。其中，旗下产品 Practice Intelligence，其能通过深度学习算法分析牙科诊所的患者数据，帮助医生和管理者发现可能被忽视的诊断和治疗机会。这款工具的智能之处在于，它能够识别患者的治疗历史中存在的模式和趋势，预测未来的治疗需求，从而为诊所提供数据驱动的决策支持。

  不难看出，牙科 AI 已经在多个方向开花结果。不过，行业仍存在一些堵点、痛点，因此在动脉网此前的访谈中，就有不少投资人表示，牙科 AI 的成长，亟需整个产业链上的每一个入局者行动起来，才可以获得更大的成功。

  在牙科 AI 的产业故事不断翻开新篇章的过程中，多位业内人士也提到，要提前规避和正视正在到来一些新的风险。

  首先，由于 AI 模型是靠数据驱动，因此性能与数据关系紧密。在这样的一个问题上，AI 研发企业要注重扩大样本量和增加数据多样性，从而在某些特定的程度提升 AI 模型的泛化能力。

  再者，一旦由 AI 引发口腔诊疗事故，如何划分责任也是关键。对此，一家口腔数字化企业高管告诉动脉网，一般来说，AI 开发者需提供完整的原始数据，证实开发和生产的全部过程没有纰漏，在此基础上，使用者对结果正确与否负责。从这个方面，AI 只能成为辅助工具，牙医永远是最终临床端的拍板决策者。所以，牙医的价值不可替代。

  最后，用户数据的隐私和安全性保证至关重要。收集和分析更多高质量的口腔健康数据是 AI 模型能变得更精准的核心，这里面包括影像、病历记录和治疗结果等，如何为数据安全做好严密的防火墙，以及不被滥用，是每家牙科 AI 企业都需回答的问题。

  既重视风险，又敢于创新，牙科 AI 将持续为口腔行业的质效提升带来助力：一方面提高与提升供给端质量，另一方面为需求端的口腔患者们提供更优秀的齿科护理和治疗技术，从而保障全民口腔健康。

  正如 AI 当前在多个领域带来的巨大革新一样，在技术的持续跃迁中，一个崭新的数智化口腔时代正加速到来。