晶泰控股（02228.HK）2026年中期管理层讨论与分析

证券之星消息，近期晶泰控股（02228.HK）发布2026年中期财务报告，报告中的管理层讨论与分析如下：

业务回顾：

1.业务总览
      随着人工智能在内容生成及软件编程等数字化场景率先展现生产力价值,其应用边界正加速由数字世界延伸至科学研发及真实物理世界。AIforScienc(eAI4S,AI赋能科学创新)贯通科学发现与技术创新;无论是全球科技产业领军者,还是顶尖科研机构的学术领袖,均将其视为人工智能下一阶段最具变革潜力的前沿方向,有望重塑科研范式、拓展人类知识边界,并开启新一轮技术革命与产业跃迁。据行业研究预测,AI4S市场空间有望突破1,400亿美元,当前渗透率仍处于极低水平;长期来看,随着AI4S能力向下游产业链及更广泛的科研场景延伸,有望进一步打开万亿美元级的终端市场空间。本集团认为,AI4S的核心在于构建贯通数字世界与物理世界的智能基础设施,形成覆盖从科学推理到实验验证的全流程能力,推动人工智能由辅助科研的单点工具迈向「自主科学发现」。在这一模式下,人工智能不再仅根据指令完成局部任务,而是能够在实际科研活动中自主承担任务组织、专业决策、实验验证及迭代优化等更广泛的科研职能。
      据此,本集团率先提出将科学自主发现划分为五个层级:L1Tools(静态工具)、L2Co-Pilots(辅助人类)、L3Agents(独立完成部分流程)、L4Domain-SpecificAutonomou(s领域全流程自主)及L5GeneralAutonomousAI4S(泛领域自主AI赋能科学创新)。该分级体系明确了本集团对科学自主发现的核心判断:其本质并非模型、机器人或算力资源的简单叠加,而是人工智能自主承担真实科研任务、独立作出专业决策并持续推进科学发现的能力。
      依托长期真实项目实践及能力积累,本集团已在多个研发场景中实现端到端的L4自主发现能力,通过智能体统一调度科学模型与自动化实验设施,形成涵盖任务规划、实验验证及反馈迭代的研发闭环。以高通量实验及分子库合成等代表性场景为例,AgenticHTE(智能自主高通量实验)平台可根据自然语言定义的反应目标,自主完成实验条件匹配、方案生成、自动化实验调度、结果分析及后续实验规划,实现反应条件的闭环优化;AgenticSynthesi(s智能自主分子合成)平台则可围绕目标分子需求,贯通原料核验、项目创建、实验条件生成及自动化执行全过程,支持分子库合成任务的端到端自主推进。
      推动科学自主发现从特定领域及具体任务流程向更复杂的科研任务和更广泛的应用场景延伸,仍面临三方面关键制约:一是高质量科学数据供给不足,可复用评价标准及工程化基础仍待完善;二是人工智能生成的科研方案与真实实验执行之间尚未充分贯通;三是人工智能在持续学习、自我进化、跨领域迁移及原创发现方面的能力仍需提升。为突破上述制约并构建科学自主发现所需的全链条能力,本集团持续推进研发体系AI赋能及AI原生组织建设,将科学智能体逐步嵌入研发、项目管理及组织协同流程。依托十余年AI4S研发与产业实践,本集团已构建贯通数字世界与物理世界的一体化科研基础设施,并在真实项目中持续验证、迭代及升级。
      1.1技术引擎:贯通数字世界和物理世界的产业级AI研发范式
      围绕复杂科研任务的全流程,本集团依托长期内部研发项目及外部服务项目的持续实践,逐步形成由GeniusAgen(t智能中枢)、ScientificAI(科学智能)、PhysicalA(I物理智能)及DataMoa(t高质量数据底座)构成的四层核心技术架构。该架构并非单点技术的简单组合,而是在真实产业研发流程中持续运行、验证及迭代形成的工业级一体化科研基础设施。
      –GeniusAgen(t智能中枢):统一编排复杂科研任务
      GeniusAgent作为核心调度中枢与研发矩阵,构建了兼具全局规划与特定场景执行能力的多智能体体系,内置专业技能与工具。针对需要持续开展假设检验、多目标优化及实验迭代的探索型场景,以及分工明确、流程相对标准化的流程性场景,GeniusAgent可拆解复杂科研目标,统一编排科学模型、专业工具、研发流程及数据资源,协调不同专业智能体执行任务,并依托项目上下文持续推进长周期研发。
      –ScientificAI(科学智能):提供专业科学计算与预测能力
      本集团围绕药物发现、化学研究及材料研发,持续构建覆盖小分子、大分子、多肽及小核酸药物等不同分子模态和专业任务的AI能力体系,并推出一系列行业领先的自研模型及专业平台。以自进化AI逆合成系统SureRoute为例,在350个真实工业分子的评测中,其将逆合成AI最核心的化学幻觉率降低至4.6%,仅为业内前沿大模型的六分之一;首条推荐路线准确率高达74.3%。
      –PhysicalAI(物理智能):智能机器人实验室连接物理执行与验证本集团以自建的全球领先的智能机器人实验室作为PhysicalAI嵌入研发流程的核心载体,将科学模型及智能体形成的实验方案转化为可由机器人执行的标准化、自动化及可追溯实验流程,系统记录实验结果及过程数据,并反馈至科学模型与智能体,支持后续预测、决策及实验迭代。过去数年,本集团持续迭代自主实验平台,已在全球部署逾300台自动化工站,覆盖20余类研发场景。相关能力既服务本集团内部的新药及新材料研发,也面向外部客户提供自动化平台部署及相关技术服务;本集团已与美国及韩国多家大型药企开展合作,支持药物研发及化学反应条件优化,并将应用范围进一步拓展至新能源等领域。
      –DataMoa(t高质量数据底座):支撑模型验证与持续优化
      本集团持续建设融合公开科学数据、专有研发数据及PhysicalAI真实实验数据的高质量数据底座。通过对文献、专利及实验记录等进行结构化治理,形成覆盖实验结果、过程参数及失败样本的可追溯数据资产。本集团已围绕不同药物分子模态建立专有数据集,部分关键数据类型相较公开数据集具备数倍至数十倍的规模优势。PhysicalAI的持续运行进一步推动数据底座在真实项目中动态扩展:相关体系已服务逾100个新药及新材料发现项目,每月稳定产出5万余条反应产率数据及30万条过程数据,累计沉淀逾50万条真实实验记录,其中约80%为公开文献中较为稀缺的失败负样本。相关数据持续用于垂直模型训练、效果验证及研发方案优化,有助于识别无效路径、校准预测边界并提升复杂研发任务中的可靠性。
      技术引擎:四层核心架构
      1.2商业模式:深度协同的业务布局
      基于贯通数字与物理世界的研发体系,本集团形成了以药物发现解决方案与AI4S智慧解决方案为核心的双轮业务体系,实现了兼具持续现金流与资产价值释放潜力的复合商业模式。
      (cid:129)药物发现解决方案围绕AI制药能力展开,涵盖平台合作服务项目及自研资产对外授权。其中,平台合作服务项目依托公司的AI药物发现能力为客户提供研发服务,贡献稳定现金流;自有管线资产则通过对外授权、合作开发等方式,有望获得授权首付款、里程碑付款及潜在销售分成,持续释放资产价值并打开长期增长空间。
      (cid:129)AI4S智慧解决方案为客户提供AI4S基础设施,包含AI4S智能机器人实验室(PhysicalAI)和AI4S智能服务。AI4S智能机器人实验室(PhysicalAI)为客户提供面向科研场景的智能化实验基础设施,支持标准化、高通量的实验执行,系统性产出高质量、可追溯的实验数据,为干湿一体、自主迭代的研发闭环高速运转提供核心支撑;AI4S智能服务依托创新分子砌块、VAST虚拟化合物库及高通量自主合成平台,为客户提供广阔化学空间拓展及从分子设计到实物合成的快速验证能力。
      两大业务深度协同,实现自进化闭环:药物发现解决方案作为核心应用场景,持续产生高质量数据、实验验证需求及技术迭代动力,反向驱动AI4S智慧解决方案的能力升级与场景延展;AI4S智慧解决方案沉淀的通用技术底座与标准化实验能力,则为药物发现业务提供更高效、可复用的研发基础设施,创造高价值的药物资产。二者在真实研发场景中持续交互,形成「场景牵引-实验验证-数据回流-能力进化」的自进化闭环,推动平台在科学预测、实验执行与智能调度等维度持续自我优化,共同巩固集团平台化竞争优势。
      与此同时,平台底层能力已成功延伸至新材料、消费健康等医药以外赛道,进一步验证了技术底座跨行业复用的商业潜力,为集团打开更广阔的增长空间。
      1.3近期业务亮点:技术底座持续验证,业务进展加速兑现
      随着技术平台在药物发现及AI4S场景中的持续落地与商业化验证,集团药物管线发现与推进效率显着提升,业务取得多项重要突破。
      引领AI4S基础设施发展:业界唯一贯通机器人实验室、科学智能体及自主合成的全栈AI4S基础设施体系,并率先实现规模化商业落地,报告期内AI4S智慧解决方案业务快速放量,同比增长136.4%。
      最全面的AI药物研发平台:构建小分子、大分子、多肽及小核酸四大核心技术平台,在各细分领域均已沉淀高质量、标准化的专有数据,并据此训练形成行业领先的生成与预测模型。
      高效建立差异化、丰富管线:建立丰富且高度差异化的合作及自研管线组合,已有3条管线进入临床阶段,10+条管线处于IND获批及IND准备阶段,近10条管线达PCC阶段;预计到2027年,10+条管线处于临床阶段,10+条管线处于IND获批及IND准备阶段,约20条达到PCC阶段。
      「实战级」AI突破传统药物研发瓶颈:在多种药物模态中持续验证复杂研发问题解决能力,包括抗体项目实现机制创新、治疗窗口优化、安全性与成药性突破,部分分子胶管线在一个季度内实现皮摩尔级靶蛋白降解活性,口服环肽项目在靶点确定后两个月内发现苗头化合物,以及IgA肾病小核酸项目启动约七个月即取得优异的非人灵长类药效数据。
      头部客户的高度认可和全方位合作:持续深化与全球头部客户的全方位合作,合作内容覆盖平台服务、模型授权、管线交易及AI4S基础设施部署等多个维度;集团业务的海外交付与头部客户复购,充分验证公司商业模式的先进性。
      推出自进化AI逆合成化学系统:将「化学幻觉」率降低至4.6%,仅为业内前沿大模型的六分之一;首条推荐路线准确率高达74.3%,达到现有专业模型和通用模型的2.2至3.5倍,显着提升AI辅助合成路线设计的可靠性与研发转化效率。
      全球首个实现PhysicalAI闭环的综合科研开放平台:正式发布XtalPiScience科学智能平台与GeniusAgent科学智能体矩阵,推动内部科研能力标准化、平台化升级,构建可供全球产业伙伴及科研机构按需调用的AI4S底层基础设施。
      布局领先的生物学模拟技术:通过投资、孵化等方式布局虚拟细胞、人源器官芯片及类器官等生物学模型与验证能力,推动研发能力由分子设计延伸至细胞及组织层面的机制研究、转化预测和药效验证,进一步提升临床前研发的转化成功率。

业务展望：

前景展望:完善的产业布局,获益于AI驱动的产业爆发
      AI4S产业,尤其AIDD领域,正处于高速爆发阶段,公司依托从研发基建到自研资产的全链条布局,有望受益于以下业务驱动因素:
      AI制药的快速扩容带动新分子合成与研发数据需求显着增长。公司凭藉AI原生实验体系以及领先的智能实验室,有效承接行业头部药企增量订单,推动业务实现可持续的高速增长。
      中期:海内外药企创新管线补充需求持续旺盛,对高端研发服务及优质资产的需求同步扩大。公司一方面通过平台技术服务获取稳定收入,另一方面依托管线交易输出自研优质管线资产,形成‘平台服务+资产变现’的双增长动力。
      中长期:依托AI高效研发优势,公司持续孵化高质量自研管线。随着管线逐步进入申报及临床阶段,公司将形成‘研发服务+自研新药’双轮驱动格局,突破传统业务增长上限,带动业绩实现跨越式提升。
      长期:AI4S正推动医药研发由经验试错向数据智能驱动转变。公司全链条智能研发体系可显着提升研发效率、降低成本并提高成功率,同时持续沉淀独家数据与算法优势,构筑高壁垒核心竞争力,长期把握行业变革带来的发展红利。

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