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最近在知乎上爆火的7599董卓视频，用全新的视角解读了这位东汉末年的暴君，播放量已突破3000万，弹幕数量超50万条1。这组数据让我们不得不思考：为什么一个被三国志记载为"狼戾贼忍，暴虐不仁"的历史人物，会在1800年后引发如此现象级的讨论？

7599董卓视频最震撼的发现在于：通过大数据分析后汉书记载，董卓在189年进京后短短三个月内，竟完成了79项军政改革。其中创立"西园八校尉"军事体系，使中央军战斗力提升47%（据中国军事通史测算）2。视频中那段复原的阅兵场景，让观众直观感受到"旌旗蔽空，甲光映日"的震撼场面。

关于视频里引发热议的"董卓经济战"案例：考古发现证明，董卓铸造的小钱含铜量仅25%，却通过强制兑换掠夺了洛阳75%的民间财富（2022年洛阳汉魏故城出土钱范证实）3。这种金融手段的破坏力，在7599董卓视频中用三维动画重现时，弹幕瞬间刷屏"这不就是古代版量化宽松"。

特别值得注意的是，7599董卓视频挖掘出了鲜为人知的细节。根据清华大学汉简研究中心最新释读的董卓起居注残卷，这位枭雄每天只睡两个时辰，却能同时处理12个州的军政文书。这种工作强度，连当代硅谷精英都自叹弗如。

视频最高能片段当属还原"温酒斩华雄"真相：根据三国志·孙坚传裴松之注，实际斩杀华雄的是孙坚部队。但7599董卓视频通过兵力部署图显示，这场胜利源于董卓军主力被调往虎牢关的战略失误。这种颠覆性解读，让该片段单条点赞量突破120万。

当代观众通过7599董卓视频看到的，不再是非黑即白的脸谱化形象。就像UP主在结尾说的："当我们用7599帧影像重现历史，每个暴君背后都有被时代裹挟的无奈。"或许这就是历史最大的魅力——它永远比教科书更复杂，比演义更精彩。

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中新经纬11月27日电题：AI医疗投资新逻辑：不投“天才设想”，投“医院账单”

作者陈莉安邦智库(ANBOUND)研究中心助理研究员

近期，商汤医疗、全诊通等AI(人工智能)医疗企业接连宣布获得大额融资，市场热度显著提升。

融资热潮并非昙花一现

笔者认为，这轮AI医疗领域的融资小高潮并非昙花一现的短期现象，更可能是长期趋势的开端。其背后，是供需关系的深刻变革与政策环境的持续优化。

从供需和结构性矛盾看，资本回流AI医疗有明确的现实基础。我国医疗资源分布不均、医生工作负荷过重等结构性问题长期存在，而人工智能技术在病历结构化、影像辅助诊断、慢性病随访管理等环节具备明显的提效潜力，为解决这些痛点提供了可行路径。

从政策和监管环境看，《“健康中国2030”规划纲要》与“人工智能+”行动的持续推进，以及国家卫健委近期发布的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，共同构建了激励创新的政策环境。与此同时，国家药监局对创新医疗器械和AI独立软件持续加快审批，为AI医疗提供了更具激励的发展环境和更清晰的合规路径，有助于行业健康有序发展。

技术突破更是这场变革的重要推动力。随着生成式人工智能技术进一步精进，AI在提升医疗领域生产效率和患者体验方面的效果也越来越好，有助于加速项目落地。近两年，医疗AI的底层算法、计算能力和数据基础不断增强，使得许多过去只是概念性的项目，有条件转为能在医院落地、产生稳定现金流的产品和服务。

因此，在应用场景明确、政策支持到位、技术条件成熟的多重利好下，此轮资本回流体现的并非盲目跟风，而是市场与产业之间的理性选择。

商业化能力成为融资通行证

回顾历史，2015-2021年这七年，中国AI医疗几乎各轮次都较为活跃；2022年之后，行业在“去泡沫”过程中呈现“两头大、中间小”特征，早期和极晚期项目占比提升，而B/C等中段项目明显变少，许多尚未完成商业验证的成长期企业生存压力加大。从2024年至今的AI医疗融资情况来看，资本明显偏好已完成产品验证、正在加速放量的A轮及其前后阶段，而商汤医疗等融资案例，背后往往已经有明确的医院场景和收入曲线支撑，而不是仅停留在算法或概念验证层面。

与前几年相比，当前AI医疗领域在融资总量上虽然未回到高点，但单笔融资金额明显变大、头部集中度上升。这说明资金更多向具备规模化商业落地能力的头部项目集中，而不是全面撒网。从融资轮次来看，则从“全线开花”转向“A轮前后为核心、成长中段被挤压”。投资方结构由“金融VC(风险投资)主导”转为“产业资本+人民币基金主导”。在这轮典型AI医疗融资里，产业资本、国资平台和大型公募/保险资管扮演了更重要的角色。例如商汤医疗的股东中既有联想创投这样的科技CVC(企业风险投资)，也有美的系盈峰控股、人民卫生出版社集团旗下人卫科技发展公司等产业方。

而从具体的细分领域来看，当前资本最青睐的方向，集中在医院能快速落地、可直接提升效率的应用场景，主要包括AI医学影像、病历结构化和文书自动生成、临床级诊疗平台以及智慧医院运营管理等。从国家药监局批准的AI医疗软件以及三甲医院的采购情况来看，影像AI依旧是商业化最成熟的赛道。而本轮融资中表现最突出的，是围绕临床工作的大模型应用，如商汤医疗和全诊通在病历结构化和诊断意见生成方面均实现落地百余家医院、单日生成十万级文书，这说明该领域已经接近商业化爆发点。相比之下，AI辅助新药研发更偏长期，周期更长、但战略价值高。智慧医院管理则受政策驱动稳步推进。总体来看，资本正在走向务实，真正被青睐的是那些能嵌入医院流程、具备可验证价值、能形成持续现金流的AI医疗应用。

估值层面，当前市场对AI医疗企业的定价更多反映了对其未来增长的预期。对于那些已在顶尖医院实现落地、具备明确产品优势并形成稳定收入的头部企业，估值大体上可以被基本面支撑；但很多仍处在试点和验证阶段的公司，其估值基础相对脆弱，更多依赖预期，一旦商业化推进不及预期，就可能面临回调压力。

展望未来，企业估值能否获得坚实支撑，主要取决于三个关键因素：第一，能否在更多医疗机构实现规模化部署，而不是停留在试点；第二，能否建立稳定的付费模式，让医院愿意持续买单；第三，能否在数据安全、算法透明度和医疗器械认证等监管环节顺利通过。只有当产品被真正纳入医院日常流程、形成持续收益，并且符合监管要求时，当前估值才会变得更稳固，否则仍存在一定的下行风险。(中新经纬APP)

(文中观点仅供参考，不构成投资建议，投资有风险，入市需谨慎。)

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宋亚芬

来源：中新经纬

王永乐

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