我國算力總規模位於全球第二 全國一體化數據市場正在加快構建
2026-02-08 00:35 6,517次浏览羊城晚報記者 陳澤雲 國家醫保談判「靈魂砍價」多年來，「30萬元不進，50萬元不談」幾乎已經成了隱形門檻，基於保基本的原則，超高價藥品想以一個接近醫保談判平均降幅的價格水平被納入國家醫保，幾乎是不可能的。不過，2025年的國談，正通過商保目錄的形式在給「難支付」的天價創新藥打開一扇窗。 8月12日，國家醫療保障局公布了2025年國家基本醫療保險、生育保險和工傷保險藥品目錄及商保創新藥目錄的通過形式審查藥品名單。今年共有534個藥品過審(基本目錄)，創下歷年新高。值得注意的是，首次設立的商保創新藥目錄形式審查也迎來大爆發，141個申報藥物中有121個順利過審。記者梳理發現，衝刺商保目錄的不乏「百萬」級別明星抗癌藥身影。 5個獲批上市產品進入 增設商保創新藥目錄是2025年國談創新之舉，國家醫保局明確，2025年制定第一版商保創新藥目錄，主要納入超出「保基本」定位、暫時無法納入基本目錄，但創新程度高、臨床價值大、患者獲益顯著的創新藥。 這一次，創新藥支付的主角變成了商保。從當前通過初審的品種看，商保創新藥目錄覆蓋了大量罕見病用藥、細胞與基因治療產品以及高端腫瘤免疫療法。 其中，多次參加國談但未成功納入的「百萬」級別的CAR-T品種幾乎全員集結——在滿足申報條件的6款已經獲批上市產品「上榜」了5個，包括復星醫藥旗下復星凱瑞的阿基侖賽注射液、合源生物科技的納基奧侖賽注射液、藥明巨諾的瑞基奧侖注射液、馴鹿生物的伊基奧侖賽注射液、愷興生命科技的澤沃基奧侖賽注射液。其中納基奧侖賽注射液、伊基奧侖賽注射液、澤沃基奧侖賽注射液不僅通過了創新藥商保目錄形式審查，亦通過了基本醫保目錄形式審查。 實際上，作為高值創新療法的代表，「一針超百萬」的CAR-T經過近幾年的探索，已基本形成了以商業醫療保險為主體、特病特藥保險為補充、金融分期及各類救助方案為輔的多元支付格局。據統計，截至2024年12月，復星凱瑞的阿基侖賽注射液已被80餘款商業醫療險產品納入；藥明巨諾的瑞基奧侖注射液已被70餘款商業醫療險產品納入。同樣，惠民保也以特藥責任或單獨的CAR-T責任為其提供保障，目前超過60%的惠民保項目提供了CAR-T保障。 除了備受關注的CAR-T，恆瑞醫藥旗下的阿得貝利單抗注射液、正大天晴的貝莫蘇拜單抗注射液、北海康成的維拉苷酶β等本土重磅創新藥均在列。此外，諾和諾德的司美格魯肽片，羅氏的阿替利珠單抗注射液、強生的埃萬妥單抗注射液、衛材的侖卡奈單抗等進口創新藥亦通過了商保創新藥目錄的初審，整體來看，跨國藥企參與熱情滿滿。 打通創新藥最後一公裡 值得注意的是，形式審查作為國談流程的第一關，主要對申報藥品是否符合當年的申報條件及信息完整性進行核查，並不等於最終目錄。據介紹，商保創新藥目錄在前期均要經過形式審查、專家評審，分類形成建議名單，並提交商保評審專家進行複評，形成最終意見。而與申報基本醫保目錄藥品進行談判或競價不同，申報商保創新藥目錄的藥品需經過「價格協商」。參與商保創新藥目錄調整整個流程的專家主要通過相關部門、行業學協會、商保公司和省級醫保部門、人力資源社會保障部門推薦，包括評審專家、測算專家、價格協商專家三類。專家開展測算評估後將提出協商價格的評估意見，國家醫保局組織企業進行現場價格協商。 此前，國家醫保局醫藥服務管理司司長黃心宇在7月醫保局舉辦的新聞發布會上表示，商保創新藥目錄將充分尊重商保公司的市場主體地位，在方案制定、專家評審、價格協商等各環節，保險公司、行業專家等將充分參與。商業健康保險專家對藥品是否進入商保創新藥目錄以及價格協商具有重要決策權。 而進入商保目錄的創新藥將享受哪些政策紅利？黃心宇也在前述新聞發布會上總結稱，對商保創新藥目錄藥品將給予「三除外」的支持，即不納入基本醫保自費率指標、不納入集採中選可替代品種監測、相關商業健康保險保障範圍內的創新藥應用病例可不納入按病種付費範圍。 據《中國創新藥械多元支付白皮書(2025)》數據，從人均創新藥支出金額來看，我國2023年人均創新藥支出是20美元/人，遠低於美國、歐洲、日本等成熟市場。當前，創新藥高昂的價格、醫保基金有限的承受能力，以及商業保險等多元支付體系尚未形成有效承接機制，使得不少臨床價值明確的創新藥仍未能打通應用的「最後一公裡」。 在基本醫療保險「保基本」邊界逐步釐清的背景下，支持商業健康保險在保障能力上與基本醫保進一步銜接和協同，或能成為破解高值創新藥支付難題的新路徑。西南證券研報指出，2025年國談方案的核心突破是建立「基本醫保+商保創新藥」雙軌制，通過商保目錄吸納高價值創新藥，緩解基本醫保基金壓力，同時滿足多層次需求。新增價格協商機制和商保專家團隊，體現政策協同創新藥發展，整體看，這是醫保從「保基本」向「多層次+創新支持」的戰略轉型，將進一步平衡創新藥的可及性與可持續性。 相關連結 中國創新藥在加速 根據最新統計，僅今年上半年，中國本土創新藥企對外授權交易與合作就超過了660億美元大關(源自中郵證券分析報告)。這是一個什麼概念？拿去年的全年數據比較一下：2024年，在這樣的交易模式下國內藥企的總金額為519億美元。短短半年，已遠遠超過了上一整年的數據。而在2019年，這一數字還不到90億美元。 (鍾和)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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