AI+机械人鞭策材料科学等行业研发范式改革。公司积极把握新材料财产升级的和 略机缘，持续深化 AI+机械人手艺对材料科学的赋能，凭仗高精度的 AI 及高柔性化机 器人手艺，曾经正在材料科学、农业、消费品等范畴实现手艺落地及告竣合做。公司深度 整合垂曲范畴堆集的大数据、行业领先的 AI 模子能力以及自从研发的智能机械人矩阵， 鞭策保守研发范式的改革。 公司取协鑫集团签订为期 5 年的计谋合做和谈。协鑫将按照项目研发进度，分期 向晶泰控股领取估计约 1。35 亿美元研发费用。1）公司为协鑫供给钙钛矿、超、锂 离子电池、正极材料、碳硅材料等范畴高科技新能源材料研发的订单化办事，开辟差别 化新材料。2）公司为协鑫打制 AI+从动化数智创制系统，实现从新材料/复合物的快速 设想、功能材料的高定制，到工艺的高效开辟使用。3）两边打算正在深圳河套合做区配合 成立新材料研究院， 加速人工智能正在能源行业的贸易化使用落地。 公司取恒健控股、寿光蔬菜签订计谋合做和谈，配合打制“人工智能+种业”立异 结合体。1）扶植智能育种科研平台，正在广东打制人工智能种业科技平台、AI 农业种业 软件研发平台及机械人柔性尝试室，为育种供给高效计较取从动化尝试支撑。2）鞭策智 能育种手艺冲破，使用量子物理取 AI 算法优化基因组选择，提拔精准育种能力，加快 种业研发历程。3）推进财产化落地，整合粤港澳大湾区财产链资本，推进智能育种 的贸易化使用，培育高价值新型种子产物，帮力农业财产升级。

　　固态研发市场使用场景以制药为从，材料科学范畴无望较快增加。全球固态研发服 务市场包罗药物和材料科学两个分部，其市场规模从 2018 年的 13 亿美元增加到 2022 年的 29 亿美元，年复合增加率为 21。4%，按照弗若斯特沙利文预测，估计将从 2023 年 的 38 亿美元进一步增至 2030 年的 209 亿美元，年复合增加率为 27。7%。正在 2022 年， 中国固态研发办事市场规模约为 6 亿美元，占全球市场的 20。1%；美国市场规模约为 13 亿美元，占全球市场的 44。9%；欧盟市场规模约为 7 亿美元，占全球市场的 23。5%。

　　资金、合作压力及兼容性是次要的市场进入壁垒。1）高投资：建制从动化研发实 验室需要对根本设备、设备及手艺进行大量投资。这需要大量的前期成本以及日后的维 护和升级成本。2）取现有市场参取者合作：从动化研发尝试室市场上已有很多成熟的市 场参取者，具有出名品牌、大量办事产物及强大的市场影响力，为新进入者博得市场份 额及取成熟参取者合作形成了庞大妨碍。3）取现有尝试室根本设备兼容的挑和：将从动 化研发尝试室取现有尝试室工做流程、消息系统及数据办理平台整合的过程复杂。为了 利用从动化处理方案，需要对不熟悉从动化的员工进行成本高且耗时的培训。 财产升级需求及人工智能的前进是次要的市场增加驱动要素。1）取保守非从动化 研发尝试室比拟，从动化研发尝试室具有显著劣势，如出产力提拔、精确性、可扩展性 及尺度化提高以及成本下降等。2）人工智能及机械进修算法可阐发复杂的数据集，供给 有价值的看法并支撑数据驱动的决策；云计较则使尝试室可以或许无效解读大量数据。这些 手艺前进可优化尝试室工做流程，实现尝试室扩展性、提高效率及提拔精确性。 多手艺整合及注沉数据安满是将来趋向。将来市场参取者需要供给全面的、先辈的 尝试室从动化处理方案，将保守从动化取人工智能、机械人、基于量子物理的第一性原 理计较及云计较整合。跟着对从动化研发尝试室数据依赖程度提高，市场参取者将施行 全面的数据办理常规、加密手艺及合规框架，确保数据完整性并满脚监管要求。

　　保守制药体例面对成功率低、时间长、成本高的压力，AI 制药潜力庞大。保守的药 物研发流程成本高且耗时，整个流程凡是至多需要约 10 年时间及跨越 10 亿美元的投 资；药物发觉阶段一般需要约一至两年时间及约 4 亿美元至 4。5 亿美元的投资。正在药物 研发过程中使用人工智能等新手艺，可显著削减药物研发所需的时间及成本，并提高成 功率。跟着人工智能正在药物研发各个阶段的使用日益添加，全球制药公司已成立本身的 人工智能平台，或已取人工智能公司合做进行药物研发。

　　客户留存高，驱动中持久增加。因为超卓的研发能力以及对客户和合做方的奇特价 值定位，很多客户和合做方取公司买卖或持久合做。2021 年、2022 年及 2023 年， 客户留存率别离约为 67。5%、51。4%及 64。9%。较高的客户粘性，无望持续带来营收增加。

　　手艺和贸易化难度是次要的市场进入壁垒。固态研发手艺要求较高，且通过长时间 的现实工做经验中堆集研发经验。持续参取各类化合物的结晶项目标公司堆集了较多经 验，提高手艺熟练度及办事质量取效率。此外，正在需要合适严酷监管要求的受监管行业 中，恪守平安、质量及律例可能复杂且耗时，对不熟悉监管框架的新进入者来说， 可能耽搁其贸易化历程。 手艺前进、外包添加及使用范畴扩展是次要的市场增加驱动要素。1）量子物理及 人工智能的成长提高了固态研发的速度和成本效益。人工智能赋能的固态研发可快速详 尽地预测晶型及特征、确定成心义的晶体布局，提高成功率、支撑环节研发决策，并显 著缩短晶体布局研究的周期。2）生物手艺取制药公司将越来越多的研发勾当外包给拥 有固态表征、配方优化及其他相关办事专业学问及资本的第三方供给商。3）扩展使用领 域的趋向将继续鞭策固态研发办事市场的增加。 固态研发办事的使用范畴由药物向材料拓展是将来趋向。固态研发办事包罗晶型筛 选及结晶工艺开辟，正在很多行业中阐扬主要感化，特别是正在需要切确节制晶体材料性质 的行业，例如制药和农用化学操行业。固态研发有帮于优化农用化学品中的活性成分，提高产物的功能、平安性及耽误保质期。此外，固态研发办事有帮于开辟具有高强度、 耐用性或导电性等特定属性的新材料，已普遍使用于电子及建建等行业。

　　公司将人工智能能力整合到多个焦点手艺中，包罗从动化化学合成、晶体布局筛选 以及涵盖小、多肽、ADC、PROTAC 和抗体的多模态药物发觉平台，以优化手艺 效能和机能。分歧于合作敌手，公司连系基于量子物理的第一性道理计较和人工智能技 术。基于量子物理的计较方式研起事度大且耗时，而人工智能有局限性，难以推算取训 练集不类似的。通过连系这两者，公司能够快速处置数据并计较出超呈现有能力及 数据的特征。此外，公司开辟了专有的 ProteinGPT，这是一种基于人工智能的生物 医学生成东西，旨正在预测和筛选卵白质序列，并通过将大型言语模子（LLM）纳入算法， 生成合适特定尺度的卵白质候选药物。公司操纵 ProteinGPT 做为发觉和研究大药 物和新材料的一般策略，包罗：(i)生成连系特定靶卵白序列的卵白，(ii)按照特定尺度生 成抗体库，(iii)优化现有抗体以满脚特定改良要求。

　　公司的固态研发办事具有显著劣势， 小晶体布局预测项目中成功率达 100%。 通过连系先辈的理论计较取湿尝试室的尝试能力，可以或许高效识别和优化药物的晶体形态， 确保其具有优良的热力学不变性和生物利费用。比拟保守依赖经验的尝试筛选方式，公 司的研发流程愈加科学、系统，可以或许无效降低多晶风险、提高原料药的消融度取不变性。 此外，公司是全球少数可以或许同时供给晶体布局预测计较和多晶筛选尝试办事的企业之一， 正在小晶体布局预测项目中成功率达 100%，充实表现了公司办事的专业性取靠得住性。

　　人工智能正在数据处置和决策优化方面潜力庞大，医疗和材料科学范畴尤为凸起。人 工智能处理方案正在大规模、多源异构数据的质量、处置效率、深度阐发和尺度化方面表 现出庞大潜力。人工智能可以或许从动完成过去需要人工进行的反复性工做，并通过锻炼生 成比人类更精确的成果，帮帮做出更好的决策。正在人工智能处理方案市场中，医疗保健 和材料科学（包罗农业、美容和化妆品、石化。

　　中药及电解质机械人处理方案放量，公司智能机械人营业大幅增加。2024 年公司来 自智能机械人处理方案收入为 1。63 亿元，较上年同期的 8670 万元增加 87。8%；次要由 于 XtalPi 研发处理方案（如中药及电解质机械人处理方案）的大幅增加，及从动化化学 合成办事发生的收入添加所致。2024 年公司来自药物发觉处理方案收入为 1。03 亿元， 较上年同期的 8770 万元增加 18。2%。

　　基于第一性道理的量子物理方式无望成为人工智能辅帮药物研发的冲破性手艺。基 于量子物理的计较方式逐渐兴起。这种方式源于量子物理的第一性道理，用于计较药物 取靶卵白正在和原子层面的彼此感化力，被认为是下一次手艺冲破，将对药 物研发发生严沉影响。取常见的需要充脚尝试数据的人工智能方式分歧，基于量子物理 的计较可以或许自行生成可扩展的数据，降服了药物研发晚期阶段的数据匮乏问题，并显著 提高预测的精确性。它不只为化学和生物对象及其彼此感化供给更相关的模子，还能够 正在没有任何锻炼集的环境下计较出超越现有行业学问和数据的特征，从而显著改善 晚期药物发觉。此外，基于量子物理的算法还能指点生成式人工智能，以更快、更精确 的体例高效发觉立异候选药物。

　　公司取希格生科合做研发的新靶点孤儿药（SIGX1094）获得 FDA 快速通道认定。次要用于医治洋溢性胃癌及其他晚期实体瘤。这款药物基于希格生科自从发觉的全新医治靶点，连系公司的 AI+机械人药物发觉平台，是全球首个整合类器 官和 AI 手艺研发的一类立异药，无望填补洋溢性胃癌靶向医治空白的冲破性药物。 2）SIGX1094 是全球首个进入临床阶段的 FAK/SRC 双靶点剂。FAK 和其环节 的连系因子 src构成复合物阐扬激活下逛通的感化，所以正在药物开辟过程中，单一 的 FAK 或 src会被对方代偿性的弥补，从而大大加强了其药物的抗肿瘤结果。 3）SIGX1094 进入临床阶段，获得 FDA 孤儿药、快速通道认定。2024 年 6 月，希 格生科颁布发表其自从研发的全球首款用于医治洋溢性胃癌的靶向药管线提前获得美国 FDA 的新药临床试验（IND）批件。2024 年 11 月，SIGX1094 获 FDA 孤儿药（ODD） 认定之后的新的资历认定。 4）SIGX1094 目前一期临床进展优良。2025 年 2 月，SIGX1094 获得 FDA 快速通 道认定。2025 年 3 月， SIGX1094 正在一期临床的剂量爬坡试验中平安性表示优良并呈 现初步药效，正在第二个剂量 12。5mg（方针剂量 200mg 的 1/16）给药的恶性转移性晚期 实体瘤患者呈现 SD (Stable Disease，疾病节制)，目前患者病情不变。

　　人才、数据、一坐式及贸易化办事能力是次要的市场进入壁垒。1）兼具 AI 学问取 药物发觉专业布景的人才稀缺，该类人才能够使模子设想中更多考虑生物医药道理，避免药物研发模子“数据黑箱”。2）大量的现实世界数据对于进一步伐整药物研发模 型至关主要，新进入者缺乏先辈的人工智能能力及高质量数据。3）新进入者往往不具备 尝试室从动化及贸易化办事的能力，难以满脚用户的多元化研发需求。 新药研发的降本增效需求是次要的市场增加驱动要素。全球生齿老龄化及心血管病、 代谢病、癌症及神经变性疾病等发病率的上升，刺激了对新型疗法及更高效药物发觉的 需求。保守的药物研发项目效率低、研发周期长、失败率高且成本昂扬，火急需要新技 术来降低成本、缩短研发。人工智能正通过模仿及预测潜正在成果帮帮研究人员削减药物 研发所需的尝试人力，同时提高识别合适的药物靶点的效率。通过筛选更有可能成功的 ，人工智能有可能显著缩短药物研发流程并降低成本。 数据和多样化管线是人工智能药物研发的将来趋向。1）数据是人工智能药物 研发公司的壁垒，同时部门临床数据会涉及患者现私，因而数据平安取现私是将来 趋向。2）人工智能赋能的预测东西的前进曾经并将继续提高药物研发及临床前测试的 精确性及效率，将进一步最大限度地削减药物研发的失败率，同时鞭策管线的多样化发 展，因而人工智能赋能的制药公司更具备结构多样化管线、避免同质化的能力。

　　晶泰控股的焦点办理团队具备各自特长的手艺布景和丰硕的行业经验。这种由手艺 专家领衔的办理团队，为晶泰控股正在药物发觉和 AI 研发范畴的持续立异奠基了基 础。晶泰控股具有强大的研发团队。研发团队由公司的三位麻省理工学院培训的科学家 和结合创始人带领，由 500 多名科学家和手艺人员构成。他们正在算法设想、物理、生物 学、化学、制药研发以及从动化和机械人手艺方面具有多学科的专业学问，配合为公司 的研发带来了看法和经验。

　　《晶泰控股(02228)AI for Science稀缺标的，研发范式打开庞大市场空间-东吴证券[朱国广，张良卫，赵骁翔，张家琦]-20250512【40页】》。

　　供给固态研发办事的公司次要分为三类：专业固态 CRO、大型 CRO，以及晶泰控 股等聚焦于人工智能的手艺公司。因为固态研究的复杂性及所需的先辈设备，生物手艺 取制药公司凡是选择将固态研发外包。

　　营收冲破贸易化门槛，成功删除股份标识表记标帜。2024 年公司营收为 2。66 亿元，同比增 长 53%。2024 年度公司营收达到了港交所贸易化公司 2。5 亿港元的收入门槛。因而，公司按照上市法则向联交所申请打消“未贸易化公司”的称号，已获得核准。获核准后， 公司将被视为贸易化公司，其股票简称中的「P」标识表记标帜将被移除。新的英文股份简称为 “XTALPI”，中文股份简称为“晶泰控股”。

　　材料科学向生物范畴改变，人工智能及跨学科手艺赋能材料研发。对可持续成长的 日益注沉鞭策了对影响较小的先辈材料，研发的沉点可能从石油基材料转向生物基 材料。材料科学研发依赖保守的“试错”尝试方式进行勾当，数据阐发及机械进修手艺 的利用将加速材料的发觉、优化及性质界定过程。跨学科研发推进对材料的全面领会， 并鞭策新型功能的开辟，从而鞭策材料科学研发的立异。

　　从动化研发尝试室市场参取者以机械报酬从，人工智能功能无限。大型从动化研发 尝试室公司次要供给从动化设备/高通量筛选办事，因为缺乏人工智能功能，大都公司仍 利用保守从动化机械人系统，不具备或仅具备无限的智能数据处置能力。因而，晶泰控 股等具备人工智能赋能的及时尝试进度及数据处置功能、先辈的人工智能赋能的自 动化系统及数字化 LIMS 的公司无望超越保守的从动化研发尝试室。

　　政策盈利带动 AI+、机械人+相关投资，驱动短期增加。近年来国度及各地对 AI、机械人的财产使用持续关心，推出了系列支撑政策。公司产物涉及 AI+、机械人+的 医药、材料等范畴使用，可充实遭到政策盈利带来的机缘，短期内无望送来快速增加。

　　公司的化学合成办事具有显著劣势，无效提高合成效率。相较于保守耗时且成本高 的非从动化合成体例，公司依托自从研发的从动化系统 XtalDynamics，大幅提拔了化学合成的效率取平安性。该系统可实现尝试流程的尺度化，削减报酬干涉取操做误差，全 天候不变运转，显著提高数据产出取质量。尝试人员只需设定参数，如试剂添加挨次、 加热温度和反映时间，系统即可从动完成合成流程。公司还连系先辈的 LC-MS 阐发技 术，及时合成过程，确保数据精准靠得住。基于从动化办事堆集的大量高质量数据， 公司可以或许持续优化反映前提，提拔方针化合物的合成效率，同时借帮高通量筛选平台， 加速两头体合成及化合物库的扩展，全面提拔客户的研发效率取速度。 公司尝试室智能化从动化处理方案已从 AI 医药迈向 AI forscience，目前已使用于 石油化工、新能源、新材料等行业。从动化产物取办事包含：聪慧尝试室一坐式扶植服 务、从动化尝试岛、机械人工做坐等，已为客户落地建立了中药新药创制平台聪慧尝试 室、无机合成前提筛选和库合成从动化尝试室、无机材料制备从动化尝试室、特种高分 子材料研发从动化尝试室、电池材料制备和表征从动化尝试室等，特定使用场景的机械 人工做坐包含 XmartChem® 智能合成工做坐、ChemPlus® 桌面型固体加样仪、催化剂 合成工做坐、电解液配制和表征从动化工做坐等。

　　干湿连系、数据生成取从动化是人工智能辅帮药物研发中亟需处理的问题。具备以 下能力的人工智能辅帮药物研发公司将正在将来合作中具备劣势。1）干湿尝试室连系能 力：大都市场参取者缺乏将湿尝试室取干尝试室连系起来的分析能力，导致研发周期更 长且成本更高。2）高质量、大规模数据生成能力。基于量子物理的计较及人工智能均有 其本身的严沉，例如，以研发为目标开辟基于量子物理的计较既坚苦又耗时，而人 工智能模子则受其锻炼集的，由于它们无法推算取锻炼集并不类似的。虽然如 此，将基于量子物理的计较取人工智能能力相连系能够大规模快速处置数据并计较超越 当前行业能力及数据的特征。3）尝试室从动化能力：从动化能使湿尝试室快速验证人工智能模子发生的预测并大规模生成数据以进一步锻炼人工智能模子。经改良的人工 智能模子反之可以或许为湿尝试室尝试的设想和机能供给更好的影响。因而，整合人工智能、 量子物理及从动化湿尝试室能力的人工智能药物研发公司，可以或许通过创制数据生成、学 习和确认彼此推进的良性轮回，不竭加强其药物研发能力并超越不具备这些能力的合作 敌手。

　　量子+AI 模子生成虚拟数据，机械人从动化堆集尝试数据。截至 2025 年 4 月，公 司虚拟数据包罗：1）650 万+高精怀抱化数据；2）10 万+力场参数；3）FEP 数据 约 50 万对，靶标 150+；4）卵白轨迹为 50×10⁴×500×12 = 3×10⁹帧。尝试数据包罗： 1）合成方面，已笼盖了 80%的药化常用反映类型，且持续添加；2）机械人科学家 7× 24 小时运转，每月堆集 20+万条反映过程数据，数据收集效率是保守数据收集体例的 40 倍；3）自建 20+种 AI 反映性/尝试前提预测模子，对尝试性阳性成果预测精确率跨越合 成专家人员预测程度的一倍；4）自建了 UV 谱图预测模子和基于 LCMS 谱图的产率预 测模子，精确率跨越 90%，极大提拔了数据标注效率。 公司连系计较机东西和机械人从动化湿尝试室，供给干湿闭环处理方案。平台由高 机能云计较支撑的计较机东西（包罗基于量子物理的计较和人工智能）和以专业学问为 后援的机械人从动化湿尝试室尝试构成。

　　公司的晶体布局预测办事具备显著劣势，可供给分析处理方案。保守多晶型研究从 要依赖尝试筛选，容易遭到时间和原材料供应不脚的影响，难以全面识别药物的最 佳晶型。通过连系量子物理计较取人工智能手艺，供给先辈的晶体布局预测办事，可以或许 高效识别不变晶型，并精确评估分歧晶型正在 0K 至 400K 温度范畴内的热力学不变性。 同时，公司不只供给的计较或尝试办事，还可按照客户需求，融合计较取尝试专业 学问，供给量身定制的分析处理方案，全面支撑固态研发流程。目前，公司已成功交付 多项办事，包罗先导筛选、消融度提拔、高难度结晶开辟、多晶风险评估及仿 制药专利冲破研究，充实表现了晶体预测范畴的手艺深度取使用能力。

　　AI 制药处于成持久，潜正在市场空间广漠。从 2022 到 2025 年，AI 制药的规模还相 对无限。这一情况无望正在 2035 年获得改不雅，一方面，自研管线可变现数量有所添加； 另一方面，因为 AI 制药的手艺能力预期到时会正在国际及国内获得更为批量化的证明， 合做管线数量将有大幅添加。同时，软件和节点式付款变现可能更为常见。2022 年自研 管线 亿人平易近币，对外合做管线 亿人平易近币，总市 场规模约为 27 亿人平易近币。按照量子位的预测，到 2025 年，自研管线 亿人平易近币，对外合做管线 亿人平易近币，总市场规模约 67。7 亿人平易近 币；到 2035 年，自研管线 亿人平易近币，对外合做管线研发市场规 模将达到 1353 亿美元，叠加其他相关收入，总市场规模达到 2039。6 亿人平易近币。

　　现金充脚，财政形态优良。截至 2024 年 12 月 31 日，公司的现金及现金等价物、 按期存款、按公允价值计入损益的金融资产的流动部门以及受现金总额为 31。02 亿元，相较 2023 年同期添加 2。74 亿元。2025 年 1 月 24 日公司完成 11。25 亿港元融资；2 月 19 日公司颁布发表，拟以每股 6。10 港元，最多配售 3。42 亿股，募资 20。88 亿港元。因而， 公司目前现金储蓄优良，财政情况可应对后续投入。

　　新型材料的市场需求持续添加。全球材料科学研发开支从 2018 年的 400 亿美元增 至 2022 年的 664 亿美元，年复合增加率为 13。5%。按照弗若斯特沙利文的预测，估计将 从 2023 年的 763 亿美元进一步增至 2030 年的 1，779 亿美元，年复合增加率为 12。8%。 中国材料科学研发开支从 2018 年的 73 亿美元增至 2022 年的 148 亿美元，年复合增加 率为 19。3%。估计将从 2023 年的 178 亿美元进一步增至 2030 年的 585 亿美元，年复合 增加率为 18。5%。

　　晶泰控股于 2015 年创立，是一个基于量子物理、以人工智能赋能和机械人驱动的 立异型研发平台。公司采用基于量子物理的第一性道理计较、人工智能、高机能云计较 以及可扩展及尺度化的机械人从动化相连系的体例，为制药及材料科学(包罗农业手艺、 能源及新型化学品以及化妆品)等财产的全球和国内公司供给药物及材料科学研发处理 方案及办事。

　　材料科学使用多元，参取者普遍。材料科学研发市场所作激烈，既有成熟行业， 也有手艺驱动型公司等新进入者。新兴参取者操纵先辈的计较能力，供给人工智能赋能 平台、软件处理方案及从动化系统，办事于制制业、生物手艺及制药行业、根本设备行 业、农业以及化妆操行业等各个行业的终端用户，加快材料科学研发历程。

　　人工智能等新手艺将沉塑材料科学研发体例。材料科学是摸索材料性质、布局、性 能及加工的跨学科范畴，旨正在发觉具有加强及定制特征（如强度、导电性及柔韧性）的 新型材料。保守的材料科学研发流程遵照科学摸索、尝试、评估及制制的系统化这一既 定流程，将新材料贸易化的时间较长。计较材料科学取工程无望完全改变新材料的发觉， 削减研发时间及成本，并加快新材料正在贸易产物中的使用。

　　公司的智能机械人湿尝试室使尝试室可以或许从动化约 80%的保守尝试步调。湿尝试 室不只合成化合物，还通过评估预测成果弥补计较机东西，生成实正在世界数据以改良这 些东西。公司堆集了大量高质量数据，为构成闭环大型模子奠基根本，方针是通过人工 智能赋能的智能机械人替代保守人工方式，实现尝试的从动化。相较于保守湿尝试 室，公司的智能机械人湿尝试室具有更高通量、更简练流程、最低报酬错误、低营运成 本、高不变性和更高数据质量，这些劣势支撑人工智能模子的迭代锻炼、药物及材料筛 选和工艺优化。

　　基于量子物理的计较能力能够更精确地预测和模仿的布局、性质和行为，供给 电子和原子层级的机制看法。这些能力通过以下体例改善药物及材料科学研发周期：1） 加强合理设想：更精确地描述系统的彼此感化，供给机制看法，发生和验证新假设。 2）决策支撑：预测环节特征，如连系亲和力、消融度、渗入性、毒性和代谢不变性，协 帮候选药物的决策。3）数据生成：生成切确的计较机数据用于人工智能模子锻炼，处理 数据稀缺问题。4）优化研发流程：操纵人工智能模子优化候选药物的选择和优先级，降 低研发成本和时间。5）研发模式改变：鞭策从数字化研发到基于模仿或计较机式药物发 现的改变。

　　净吃亏收窄，扭亏为盈拐点可期。2024 年公司经调整净吃亏为 4。57 亿元，较上年 同期的经调整净吃亏下降 0。65 亿元。同时，公司费用率环境持续改善，2024 年公司销 售、办理和研发费用率共计 340。47%，较上年同期下降 140。63pct。跟着公司营收规模进 一步扩大，公司利润端无望送来扭亏为盈的拐点。

　　公司鞭策 AI+机械人正在生命科学范畴的使用，赋能的管线实现了里程碑逾越。药物发觉方面，公司 2024 年取希格生科等公司的合做管线进展优良，显示了公司 AI 驱动研 发能力；并正在中东扶植首个从动保守药物现代化研发尝试平台，公司 AI+机械人出海实 现了初步冲破。从动化尝试室方面，公司 2024 年成功完成广东省省级尝试室中药新药 智能从动化融合立异平台的阶段付；并取协鑫集团签定了为期 5 年的计谋研发合做 和谈，配合开辟多种新能源材料范畴的 AI 大模子，优化钙钛矿等新能源新材料。

　　从动化研发处理方案通过使用从动化手艺，正在生物制药、化学及材料行业等多个领 域实现更敏捷、高通量及更精确的湿尝试室流程，如从动化液体处置、样品制备、合成 和结晶。这些处理方案可用于阐发及优化每天 24 小时运转的大量数据，提高研发质量 及效率。从动化反映器械目上次要用于制药，将来使用将向材料科学、农业等范畴拓展。 从动化研发无望完全改变研发流程，缩短合成新所需的时间，并更好地舆解反映过 程，优化大规模出产。

　　智能从动化营业营收快速增加。从 2021 年到 2023 年，公司的固态研发办事项目数 量从 166 个添加到 283 个，营收从 2，329。6 万元增加到 4，218。4 万元。从动化化学合成服 务项目数量从 1 个添加到 137 个，公司固态研发 办事和从动化化学合成办事的收入及项目数量添加，反映了公司计谋性地注沉智能从动 化处理方案。基于公司打算供给尺度或定制的从动化处理方案，公司估计相关收入和项 目数量将进一步增加。

　　赋能多家 biotech，驱动中持久增加。晶泰已持股多家草创生物科技公司，通过“技 术入股+生态投资孵化”模式，取从停业务构成手艺互补，强化 AI 算法正在药物发觉中的 使用闭环，建立护城河。后期跟着孵化公司管线成功推进，公司中持久增加天花板无望 进一步打开。

　　保守人工方式受限于成本高、效率低、平安现患及精确度低等问题。跟着生齿老 龄化，劳动力成本不竭添加。复杂的尝试流程使得资历培训期漫长，进一步加剧了成 本问题。此外人工尝试出产力不脚，人类无法全天候持续进行尝试，复杂耗时的测试 流程了人工无法无效处置大量样品，持久反复操做导致效率及切确度降低。平安 现患也显著，手动尝试容易导致交叉污染、化学品泄露及样品污染风险添加。不靠得住 的成果源于手动操做中的报酬错误，导致精确性降低和成果不分歧，且获取的尝试数 据缺乏可逃溯性，这些问题配合影响尝试的全体质量和靠得住性。 从动化手艺是制药和材料科学财产升级的支流趋向。从动化使用范畴包罗药物及 材料科学发觉、化学合成和质量节制等。通过整合机械人平台、先辈仪器及智能软件， 从动化手艺可简化并加速药物及新材料的发觉过程，提高化学反映和合成效率。从动 化手艺还优化了及时数据捕捉和阐发，并持续监测尝试室的平安参数及潜正在风险。 从动化研发尝试室使用场景以制药为从，化学及材料科学范畴无望较快增加。全球 从动化研发尝试室市场规模从 2018 年的 18 亿美元增加到 2022 年的 42 亿美元，年复合 增加率为 23。6%。按照弗若斯特沙利文预测，估计将从 2023 年的 59 亿美元进一步增至 2030 年的 607 亿美元，年复合增加率达 39。6%。目前，从动化研发尝试室次要用于制药行业，2022 年占全体市场的 86。4%。跟着制药行业以外的化学及材料科学行业（如石化 行业、新能源行业等）对从动化研发尝试室需求的添加，全球市场估计将正在 2022 至 2030 年期间快速增加，其他行业估计到 2030 年将占全球从动化研发尝试室市场的 44。5%。

　　晶泰控股具有布景过硬的创始团队，研发实力雄厚，凭仗量子物理取人工智能手艺， 正在药物及新材料设想范畴冲破保守，实现高效立异。 自成立以来，晶泰控股受世界出名股权和计谋投资者的鼎力投资取支撑，已筹集资 金约 732 百万美元。截至 2023 年 12 月 31 日，晶泰控股正在全球的人工智能赋能的药物 发觉公司中排名第一。 公司由三位麻省理工学院的博士后物理学家于 2015 年创立，以基于量子物理的第 一性道理计较及人工智能能力为支持，寻求以跨越保守的替代方式的速度及规模改变药 物及新材料的设想取发觉体例。2016 年，晶泰控股加入了辉瑞举办的全球晶体布局预测 （「晶体布局预测」）盲测并实现精确预测，从而取辉瑞正在手艺立异和药物研发方面成立 了持久的计谋主要合做伙伴关系。此后，就手艺劣势而言，晶泰控股逐步成为供给固态研发计较办事的全球带领者。公司的晶体布局预测能力及取辉瑞的持久合做，最终可以或许 帮帮缩短确认用于 Paxlovid 开辟及出产的最佳结晶药物形式所需的时间，正在全球抗击 SARS-CoV-2 的环节时辰成为全球首个获得 FDA 核准的 COVID-19 口服疗法。

　　办事全球制药巨头，公司手艺获得普遍承认。截至 2024 年 6 月，公司已为全球 300 多家生物手艺取制药公司及研究机构供给办事，此中，公司办事已涵盖全球前 20 大生物手艺取制药公司中的 16 家。全球第一款获 FDA 核准上市的口服固体新冠药物 PAXLOVID 由辉瑞研发，此中晶泰控股取其展开了环节合做，显著缩短研发时间，仅用 六周就确认了该候选药物的劣势晶型。

　　固态研发对于评估固体材料的物理及化学性质至关主要。例如，生物药效率、消融 度、溶出率及不变性等特征对候选药物的成功至关主要，由于这些特征会影响人体接收 药物的程度及正在前提下储存药物的体例。需要进行全面的固态形式筛选，以确定最 佳的盐/共晶及多晶型并确定其特征，从而选择药理/物理上最可行的晶型，同时使药物 免受仿制药合作的影响。全面的固态研发工做有帮于最大限度地提高可行候选药物的成 功率，并降低对较弱候选药物做出过度投资的风险。 人工智能通过正在计较预测取尝试验证之间成立反馈回，无效赋能固态研发。固态 研发涉及五个环节方面，包罗晶体布局预测、固态筛选及评估、晶体布局确定、固态测 试及阐发以及结晶工艺。保守固态研发方式正在预测特定的准确晶体布局方面存正在局 限性，难以按照过往数据和刊物无效预测，仅能对数量无限的配体进行筛选和评估，难 以确定最佳的盐或共晶型及多晶型。此外，保守方式无法通过人工阐发精确确定晶体结 构，仅能依托尝试阐发进行固态测试和阐发，无法获得特定晶型的细致特征，只能通过 “试错”决结晶过程中的问题，花费大量时间和成本。比拟于保守的纯尝试方式， 新手艺赋能的方式，特别是人工智能及从动化赋能的方式，能够正在计较预测取尝试验证 之间成立反馈回，从而正在更短时间内供给更高的功能及切确度。

　　公司 AI 模子可取物理模子连系，并实现生成式 AI 功能。截至 2024 年 6 月，公司 建立了跨越 200 小我工智能模子，用于全面评估化合物的环节特征，并正在基于量子物理 的计较算法中嵌入这些模子，以提高计较效率和精确性。次要劣势包罗：1）人工智能取 物理模子连系：公司的人工智能系统连系物理模子，可以或许提拔高通量数据阐发和情景评 估的精确性和效率。公司操纵这些模子进行活性和 ADMET 特征预测、新药及材料骨架 设想、新连系口袋发觉和结晶倾向等研究，并供给一个包含数百亿的拜候库，推进 新模子的开辟。2）公司将生成式人工智能用于小和卵白质设想：公司的算法不只可 以复制专家设想的，还能专家发生新设法。公司的 ProteinGPT 是一个次要的生 成式人工智能模子，雷同于 ChatGPT，可以或许正在研发过程中自从决策。