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VC持续加码，3000亿元心理健康赛道为何热度不减？

来源：晰数塔互联网快讯时间：2022年05月25日 16:14

后疫情时代，社会心理健康问题备受关注。今年3月，世界卫生组织在简报中指出：“新冠疫情大流行的第一年，全球焦虑和抑郁患病率大幅增加了25%。”疫情的限制加剧了人们的孤独感，增加了灾害地区抑郁和焦虑的发生率，世卫组织总干事谭德塞表示：

“心理健康问题患病率增加的同时，心理健康服务严重停滞，这突显出对心理健康的长期投资不足，给最需要的人留下了巨大的护理缺口。”

在中国，现实情况同样严峻。根据国家卫健委《健康中国行动（2019-2030）》指出，国内抑郁症和焦虑症患者分别占总人口的2.10%和4.98%，而对于如今升学、就业、工作、婚姻都压力山大的年轻人来说，一句时不时挂在嘴边的“我emo了”，则更证明了这一群体中不少人处于心理亚健康状态。

但是，一方面，国内精神科医师数量不足5万人，每10万人平均拥有精神科医师不及国际标准的1/4。另一方面，在中国，相当一部分存在心理健康问题的人群具有较强的“病耻感”，人们对于心理健康问题通常不够关注。

巨大的市场需求和短缺的心理健康资源推动相关领域出现投融资小高峰。2021年来，心理健康赛道共发生投融资事件30起，涉及23家企业，金额超亿元事件7起，不仅B、C轮次投融资项目增多，亦不乏字节跳动、经纬中国等头部VC身影。

众多融资事件当中，利用AI技术解决心理健康问题的初创企业出现，不仅颇受资本市场关注，也在各地疫情中起到愈发重要的作用。2022年1月，清华大学计算机系孵化的人工智能心理健康企业聆心智能通过线上咨询服务驰援西安疫情，为上万人次高校学生解决心理健康问题；4月，西湖大学工学院深度学习实验室孵化的AI机器人“小天”通过“谈话治疗”方式为杭州西湖区隔离人员提供线上心理指导。此外，面部识别技术结合心理学的“面部读心术”，通过声纹、脑电波等识别情绪的技术也开始进入大众视野。

7*24小时在线，不断进化，理解人意，千人千面，避免“病耻感”......众多优点加持下利用AI技术解决心理健康问题似乎为我国分布不均的心理治疗资源提供了理想化的解决方案，体现出AI技术的价值。但该领域发展现状究竟如何？和海外相比有何特殊之处？结合数字疗法的行业前景究竟如何？热潮之下，又有哪些玩家能率先跑出？

AI之匙打开心锁

在心理疾病中，抑郁症是导致失能（因意外伤害或疾病造成身体或精神上的损伤导致生活或社交能力的丧失）的主要原因。随着人类社会走向工业时代，抑郁症患者比例不断提高，在西方国家，抑郁症患者比40年前增加10倍，世界卫生组织认为，到2025年，抑郁症将成为仅次于心血管病的世界性重要疾病。

目前针对抑郁障碍最主流的治疗方案包括三种：药物治疗、物理治疗（重复经颅磁刺激等）和心理治疗。其中心理治疗层面研究最多的当属认知行为疗法（CBT）。使用该疗法时心理医生会通过言语交谈与行为矫正技术相结合的方式，在对话过程中帮助病人识别、检验和改正曲解的概念，通过对“此时此地”心理和境遇问题的比较，以及恰当的思考问题方式的应用，使得病人在症状和行为方面得到改善。

确定用户具体问题——通过共情、理解表达支持——为用户提供解决方案。行为认知疗法的三个核心步骤均能通过AI技术结合自然语言处理（NLP）实现，为AI技术解决心理健康问题提供了基础框架。

2017年，斯坦福大学临床心理学家Alison Darcy基于行为认知疗法发明了情绪聊天对话机器人Woebot，并很快吸引到前百度首席科学家、斯坦福大学计算机系教授吴恩达（Andrew Ng）的加入，在担任Woebot董事会主席一职时，吴恩达表示：“我认为，Woebot 这一心理健康聊天机器人很有可能成为一款杀手级应用程序。”

Woebot是一个Facebook集成的计算机程序，旨在复制病人可能与他或她的心理康复师进行的对话。Woebot以CBT原则为基础，“倾听”用户感受，并判断用户是否正在进行“消极的自我对话”，从而做出合适的引导。

例如一个朋友忘记了用户生日，他可能会告诉Woebot：“没有人会记得我”或“我没有真正的朋友”，而Woebot可能会回应他，是因为陷入了一种叫做非黑即白的极端消极自我对话思维中，其实他有朋友，人们也记得他——只是其中一个人忘记了他的生日而已。

实际上，在聊天对话过程中，AI不但能够通过字句、措辞等判断用户的情绪，用户的打字速度、句子长度、语法等其他参数也可以作为衡量情绪的依据，也因此Woebot情绪聊天机器人在检测危机语言方面的准确率达到了98.9%，通过自然语言处理（NLP）并学习常规精神科医生在会诊时的反应，Woebot不但能和用户进行对话，甚至会记得上一次谈话内容。

2019年，加拿大阿尔伯塔大学计算机系教授Eleni Stroulia开发了一种方法，利用声学线索结合机器学习算法，可以从声音信号中识别抑郁症。Stroulia指出，利用这项技术可以开发手机应用，从而根据用户说话时的语音样本跟踪情绪指标，“就像手机上的计步器，人们可以在使用手机时根据声音来设置一个情绪指数。”尽管该研究仍处于早期，但同样表明AI技术与心理健康领域结合的可能。

更深入探究AI技术的还有谷歌。2020年，谷歌旗下Alphabet X实验室成立的“Amber”项目发表了关于“AI分析脑电波诊断抑郁症”的研究文章，研究人员提到，AI技术的加入可以让脑电波像血糖监测一样变得容易理解，并将抑郁和焦虑情绪转化为客观、精准的测量值，支持抑郁症的诊断。而为了更方便收集相关数据进行AI分析，团队耗时3年创建了一个低成本、便携式的脑电图系统装置，患者通过佩戴就能进行脑电波信号的采集和分析，从而可以在临床实践中发挥价值。

实际上，心理健康领域初创公司都在瞄准AI技术即将掀起的革命，行业正处于快速成长期。据海外机构Fierce Healthcare统计，到2021年，海外心理健康领域初创公司累计融资额达55亿美元，同比增长139%。行业“新星”不断出现，前有成立于2011年的Ginger.io，将机器学习和临床治疗结合在一起，提供7*24小时在线CBT、正念和康复培训，先后融资11轮，共计2.2亿美元。后有从Facebook聊天对话程序中走出，成为独立App的Woebot，累计融资共1.233亿美元，成为不容忽视的行业独角兽。

尽管我国在传统心理健康领域与西方的差距较大，但在新技术浪潮下，借助AI技术发展的心理健康行业探索却并没有落后很多。2018年，清华大学计算机科学与技术系博士黄民烈就提出情感对话生成技术、情绪支持对话框架等技术，并于2021年开发出中文对话系统领域大模型和共情聊天机器人Emohaa。

2021年，黄民烈教授创立聆心智能，尝试通过建立AI数字疗法体系，为临床患者和心理亚健康人群提供个性化、全天候、高质量、低成本的心理健康服务方案。这是中国心理健康领域初创公司的冰山一角，但在模式探索上，却在尝试中国企业自己的方向。

和海外大多数以临床为主，面向心理问题患者开展AI+CBT治疗的初创公司不同。聆心智能面向轻度、亚健康人群提供AI方案，这其中不仅包含CBT，也有DBT（辩证行为疗法）、IPT（人际关系疗法）、正念等多种方案，黄民烈教授认为：“本土化的CBT研究没有发展的很好。”所以更需要结合实际经验，并最终采用认知、情绪和行为三个维度，将逻辑做融合，再用AI去实现。

近几年，尽管国内心理健康赛道成为VC们关注的领域，但真正围绕AI做文章的初创企业并不多，一方面是其中的技术难度，另外一方面也在于尚未出现成熟的商业模式，因此风险较大。但正因如此，聆心智能的出现无疑凸显了自己的独特价值。

AI情绪聊天机器人Emohaa面向所有线上用户群体，具备7*24小时服务和不断更新进化的机制，这是聆心智能相较于传统心理健康行业所具备的优势。尽管前期需要大量数据做支撑，但随着产品不断迭代，其价格低且易于部署的优势便会显现出来，而在行业中，AI情绪聊天机器人也可以作为心理咨询师的资源补充，填补国内心理健康资源“木桶短板”。

目前聆心智能尝试的方向，便是结合AI情绪聊天机器人Emohaa和线上心理康复师的各自优势，围绕心理健康问题前、中、后期的需求进行全方位覆盖。而开发独特的数字疗法，不断完善AI情绪聊天机器人的技术则是重中之重。

在黄民烈教授看来，自然语言处理一方面作为理解用户需求的最基本工具，结合其需求相契合的循证算法模型，为用户提供医学上最有用的数字疗法解决方案；另一方面，聆心智能的自然语言处理技术本身在生成模型上就带有情感支持的能力，因此本身也会作为数字疗法的一个组成部分，这是市场上所独有的技术。

更进一步的技术探索已在路上。目前，聆心智能正结合声纹音频特征和自然语言对话算法，借助对话沟通方式解决心理亚健康问题。每个人的声音信息均包含丰富的数据，利用并分析这些数据，便可以确定声音特征映射的特定的心理健康状况，如此一来AI情绪聊天机器人Emohaa不仅能够突破小小的屏幕限制，解锁更多使用场景，更能进一步抵达黄民烈教授所构想的能在多领域多场景综合运用多技能的类人对话系统目标。

据了解，聆心智能也成为目前国内唯一融合自然语言处理与声纹音频特征等多模态技术提供AI心理问题解决方案的服务商，凭借这样的核心技术，聆心智能才有可能结合行为练习、书写练习、自动化思维训练等一系列AI驱动的轻量级心理健康方案进一步完善产品，对于心理健康资源比较丰富的海外而言，这些或许不用结合AI也能完成，但对国内而言，却往往需要借助机器来更好实现。

AI个性服务直面行业痛点

艾瑞咨询《2021年国民运动健康洞察报告》显示，人们对自身心理健康的关注度从疫情前的48.8%提升到了60.6%，远高于其余8项健康问题的关注度。

然而，国内用户面对心理健康问题，往往存在费用昂贵和效果不确定等困扰。麦肯锡的报告指出，在认为自己有心理健康问题，但未接受治疗的人中，有60%的人表示传统方案在价格上难以负担，因此科技产品就成为了替代的好选项。如何解决行业资源短缺，相关费用较高，效果不明确等问题，成为国内初创企业面临的挑战。

据统计，2021年以来，国内心理健康赛道共发生投融资事件30起，涉及23家企业，领域包涵数字疗法、SaaS服务、健康生活方式、心理咨询师职业服务等领域，然而，涉及数字疗法，以及AI技术相关的心理初创企业仅有6家，占比26.1%。

根据国家相关政策规定，远程医疗和在线医疗不可以对患者进行首诊，不得确诊病症、开具处方、建议用药等。因此，众多初创企业从心理测试、心理咨询师培训、心理健康交流社区等侧面切入赛道，一些以线下临床业务为主的企业则通过线上业务完善服务流程。而作为专注于线上心理健康服务平台，聆心智能瞄准了AI技术与心理健康问题结合的路线，以线上个性化服务直面行业痛点。

纵观海外AI+心理健康赛道初创企业，可以看到，自然语言对话系统成为技术商业化落地的基石，不论实验室中的语音识别亦或是谷歌临床探索中的AI+脑电波，都处在技术的初级阶段，尚不具备商业落地的可能。显然，通过结合声纹音频特征和自然语言对话算法的多模态对话系统，聆心智能找到了技术商业化落地的方向。

聆心智能从评估和筛查开始入手，为用户提供自我觉察与自助干预方法，包括但不限于CBT、DBT、IPT、ACT等等一系列的循证心理治疗手段。并在恢复期过程中，对用户状态进行跟随管理，进而降低复发率。同时，聆心智能利用AI技术提供个性化的干预方案，并能够根据用户自身状态变化而对方案进行动态优化。其中，算法模型会根据用户的说话方式感知背后的思维方式和逻辑链路。在黄民烈教授看来，情绪聊天机器人Emohaa和日常时面对的Siri、Alexa等语音助手最大的不同便在于此。

Emohaa机器人具备情绪识别、策略应对、共情表达三大特色，从而能够完成复杂的情感交流任务，而作为其技术核心的三阶段理论模型则成为聆心智能的优势所在。即第一阶段先确认用户的具体问题，第二阶段通过共情、理解表达支持，第三个阶段为用户提供解决方案或建议。在每一个阶段都设计了相应的策略，如提供信息、直接指导、挑战、解释等。

AI技术和心理学的融合如今依然面临挑战，心理咨询理论已经发展一百多年，形成了相对成熟而完整的理论，心理学家对于用户能够因人而异提供针对性的“标签”分类心理服务，但如何将相应理论运用于AI模型却始终是行业面临的困难之一。常见的对话机器人通常采用六个情绪类别：喜、怒、哀、乐、悲、其他，这种分类方式在部分场景是适用的，比如客服机器人。但人类的情绪远不止六种，在精神心理专业领域需要更全面的分类标准。但分类过度又会导致AI学习进度缓慢甚至学不会的情况。

聆心智能在平衡资源、成本的同时，通过与专业心理咨询机构合作，重新设计出更适合AI学习的多分类情绪的标签体系，在保证专业性和有效性的同时，也为AI模型的进一步落地奠定基础。综合来看，AI技术和心理学的结合，将体现三个关键价值点：

第一，机器人相较于人，在心理沟通环节上更容易让人打开心扉。

第二，心理问题在语言上能有很强的映射，给语义理解技术创造了应用空间，并通过分析语言来发掘更好的解决方案。

第三，AI驱动的服务，可在一定程度将昂贵的心理健康服务费用降低到可负担状态。

在黄民烈教授看来，当前对话系统理论和技术日益成熟，再结合声纹音频特征，下一代类人对话系统应同时具备完成任务和情感链接的能力，在知识、个性和情感三个方面实现拟人化的语言交互，也能通过识别用户面部和肢体动作，进一步实现心理健康服务能力的突破。

解决社会心理健康问题任重道远

对于AI技术和心理健康领域的深度结合，也存在一些争议。部分观点认为AI的发展最终会导致心理治疗师失业，但实际上，AI技术的进步并不是取代而是增强，情绪支持机器人对话系统，是根植于数字疗法这棵大树的枝叶之一，AI技术的出现一方面能够提高心理治疗师工作效率，另一方面，也让这个过去资源分布极不均衡、社会感知不明显的行业重新受到重视。

对于AI技术和心理健康领域的深度结合，也存在一些争议。部分观点认为AI的发展最终会导致心理治疗师与咨询师的失业。而实际上，AI技术的进步并不会取代传统心理学领域，反而通过相互合作来达到治疗效果提升的目标。情绪支持机器人对话系统，是根植于数字疗法这棵大树的枝叶之一，AI技术的出现一方面能够帮助心理治疗师量化指标，找出心理问题的最优解，另一方面，也让这个过去资源分布极不均衡、社会感知不明显的行业重新受到重视。

根据2018年的《中国城镇居民心理健康白皮书》的调查数据，我国有73.6%的人处于心理亚健康状态，16.1%的人存在不同程度的心理问题，即使保守估计，最少仍有1.9亿人需要心理健康服务。另外据不完全统计，在医院的大量科室都存在着受到器质性病变与心理健康问题共同困扰的病人。与之相对应的，则是市场端严重供不应求。AI与心理学的融合，将进一步拓宽心理治疗师的发展道路，而国内依然亟需有相关技术和使命感的企业探索前进。

行业发展也离不开政策支持：2020年，国家药品监督管理局便开启了数字疗法审批通道，尽管相较于德国对数字疗法从分类界定、临床验证、审批获证、医保谈判、支付目录等流程均有明确说明的审批过程，国内相关政策仍在明确中，但心理健康问题已成全民焦点。2021年，广东省将心理治疗纳入医保，教育部将抑郁症筛查纳入学生体检，在国民经济和社会发展十四五规划和2035年远景目标纲要中，也都提到了要健全社会心理服务体系和危机干预机制，其中“十四五”提及心理共19处，是“十三五”的3倍，政府对于心理健康问题的重视程度不言而喻。

2022年两会期间，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰《青少年心理健康教育专项方案》中提到，要借助人工智能技术，及时筛查青少年抑郁症患者。刘庆峰认为，抑郁症与人脸表情、语音、文本语气、姿态行为等人体表现具有较强的相关性，可通过人工智能的感知技术建立多模态辅助筛查机制。

资本市场也用实际行动表现出了对心理健康领域的关注，过去一年，心理健康赛道出现多起大额融资。2021年9月，专注于CNS（中枢神经）及精神心理健康领域的互联网医疗平台“好心情”，宣布完成2亿元C轮战略融资，领投方为字节跳动，1个月之后又完成1亿元C+轮融资。12月，壹点灵完成2亿元人民币B+轮融资，简单心理完成了2亿人民币B轮融资......种种迹象表明，当疫情严重影响VC们对新消费、文娱等板块期望值后，心理健康成了又一个“香饽饽”。根据2020年全球健康研究所（GWI）《定义精神健康经济》报告显示，全球心理健康市场规模已经达到1210亿美元的规模，业内人士预估，中国心理健康领域市场规模在3000亿元级。

面对后疫情时代，中国市场成长空间及增长潜力更加巨大。好心情平台《2022数字化精神心理健康服务行业蓝皮书》中指出，以其平台为例，心理健康相关支出自2017年人均346.12元升至2021年人均1905.07元，4年时间增长450.4%，可见心理健康领域前景广阔。

关于AI切入心理健康赛道的未来，黄民烈教授与刘庆峰的观点不谋而合，在他看来，结合声纹音频特征和自然语言对话算法的多模态对话系统，不但让情绪聊天机器人得以进入人们的虚拟空间，帮助解决心理问题，更让AI与心理学结合有了更多可能，在未来，面部表情、语音、姿态行为等都将为国民心理健康起到重要作用。而当下，结合AI技术，为更多人提供个性化的心理健康解决方案之路依然任重而道远。