2025年晶泰控股研究报告：全球稀缺AI创新药研发公司，AI模型与自动化实验室深度融合

一、将前沿创新技术为驱动力的 AI 药物研发企业

1.1 人工智能+机器人，晶泰或重塑药物发现和化学合成范式

从核心业务来看，该公司业务主要分为两大板块： 药物发现解决方案：贯穿药物发现及研究全流程，涵盖靶点验证、苗头化合物识别、 先导化合物生成与优化，直至临床前候选化合物推荐，覆盖小分子、抗体、多肽、ADC、 PROTAC 等多种分子形态；同时与药物开发者开展合作项目，若项目达成合约约定的里 程碑（如特定地区成功商业化等），可获取特许权使用费、里程碑付款或有付款。

智能自动化解决方案：聚焦人工智能与自动化赋能的新型药物及材料发现、研究。具 体包括：固态研发服务，专注分析固态材料的物理和化学性质（为药物及材料科学研发的 关键环节）；自动化化学合成服务，帮助加速耗时长且成本高的化学合成过程；此外，利 用机器人自动化能力与专业知识，为制药、材料科学等行业客户提供标准或定制化的自动 化解决方案，以拓展该业务。

从市场机遇来看，公司或围绕四大领域发力： 药物研发领域：众多生物技术与制药公司倾向与人工智能赋能的服务提供商合作，尤 其是同时具备人工智能和湿实验室能力的一站式解决方案提供商，借此加快药物发现进 程、降低研发成本并优化分子。 固态研发领域：全球固态研发服务市场主要覆盖制药、材料科学领域；且全球制药公 司愈发青睐基于人工智能的固态研发服务，以更系统地筛选潜在晶体/盐形态，辅助做出 更明智的决策。 自动化研发实验室领域：自动化是产业升级与改革的大趋势，预计将显著提升研发品 质与效率；自动化研发实验室可覆盖研发过程的合成、结晶，以及通过筛选、条件控制、 品质保证、原位反应分析、即时监控和数据收集服务实现程序控制等环节。 材料科学研发领域：新材料开发推动了可持续能源、微电子等关键领域的研究与技术 创新；伴随技术进步和大数据普及，计算材料科学与工程已成为材料科学研发的重要分 支，有望变革新材料发现模式，缩短研发周期与成本，加速新材料向产品的演进。

从收入模式来看，公司具备多元化的收入来源，主要为以下四种： 来自药物发现合作的收入：包括交易预付款、里程碑付款、或有付款，以及特许权使 用费（当合作项目达成合约约定的里程碑或事件时产生）。 来自药物发现解决方案、固态研发服务的交易服务费：药物发现解决方案通常按事 先约定的定价及付款条款以交易模式收费；固态研发服务可通过交易模式，或依托允许客 户按需下达服务工单的主服务协议收费。 来自自动化化学合成服务的订阅服务费：客户在订阅期内可下达工单，公司根据订 阅协议中约定的全职人力工时费率，进行月度或季度收款。

1.2 大型药企订单纷至沓来，产品竞争力广受认可

DoveTree 是一家创新生物制药公司，基于新一代生物学机理，针对自身免疫、 癌症、神经疾病等重病、慢病领域中尚未满足的临床需求，开发高价值的首创新药 （first-in-class）管线。 2025 年 8 月 5 日，晶泰控股宣布与 DoveTree 完成管线合作签约。具体看： 订单规模：总订单约 470 亿港元（折合 59.9 亿美元），为人工智能（AI）+机器 人新药研发领域全球最高订单规模。 付款结构：晶泰控股已收到 4 亿港元（5100 万美元）首付款，后续还可获约 3.85 亿港元（4900 万美元）进一步付款，以及约 462 亿港元（58.9 亿美元）的潜在里程 碑付款与销售分成。 合作内容：双方针对多款临床前阶段的大分子、小分子创新药资产合作，围绕 DoveTree 指定靶点开展新药研发；DoveTree 拥有相关药物全球范围的独家开发与 商业化权利，合作管线聚焦肿瘤学、免疫及炎症疾病、神经系统疾病、代谢失调四大 领域，瞄准未满足的临床需求。

2024 年 10 月 10 日，晶泰控股宣布其旗下大分子药物发现创新部门 AiluxBiologics，已与强生公司（Johnson&Johnson）下属的杨森生物技术公司 （JanssenBiotech,Inc.）签署大分子药物发现 AI 平台授权协议。此次合作由强生 创新（Johnson&JohnsonInnovation）牵头促成，根据协议内容，杨森生物技术及其 附属公司将获得 AiluxBiologics 自主研发的 XtalFold™AI 平台商业授权，用于大分子 药物的发现与工程化设计。 无独有偶，2025 年 1 月 9 日，晶泰控股 AiluxBiologics 与总部位于比利时的跨 国生物制药公司优时比（UCB）签署大分子药物发现 AI 平台授权协议。根据协议， 晶泰控股商业授权 UCB 使用 AiluxBiologics 自主开发的 XtalFold™AI 平台进行大分子药物的发现和工程化设计。XtalFold™是一套基于 AI 的软件平台，能够为大分子药 物研发提供快速且准确的结构信息，在多个研发阶段加速创新。 XtalFold™利用序列信息对生物大分子之间的相互作用进行建模，而这些相互作 用是单克隆抗体等大分子药物发挥药效的基础。在严格的基准测试中，XtalFold™在 整体成功率和难以建模区域（如抗体-抗原界面）的质量方面表现出行业领先的性能。 XtalFold™由晶泰控股于一年前研发成功并不断迭代，已在 30 多个内外部项目中得到 充分验证，在多种应用场景中均取得了显著结果，包括抗原设计、表位识别、亲和力 成熟、pH 敏感性改造和双抗设计等。

二、融合大量创新技术的药物发现平台和软件工具

2.1ID4Inno™：小分子人工智能药物发现平台

晶泰控股自主研发的 ID4Inno™人工智能药物发现平台，将 AI 的效率与基于量 子物理的物理准确性相结合，为全球药物研发团队提供全面高效的解决方案，助力设 计高潜力分子、预测药物性质，提升药物发现的准确性与效率。该平台由 ID4Idea™ 和 ID4Gibbs™两大子平台组成：ID4Idea™是基于 AI 的创新分子生成和性质预测平台， 具备创造性与高效率，能精准预测与训练集相似分子的药物特性，还可生成新颖分子 并快速处理大型数据集；ID4Gibbs™是高精度高通量的计算化学平台，依托第一性原 理等量子物理方法，无需训练即可拓展至新化学空间，基于结构分析实现更精确预测 且具备高可解释性。二者协同，可更快速、合理地在广阔化学空间中发现新化合物。

以晶泰控股在 28 天内开展非共价 GPX4 抑制剂发现的流程为例，主要流程包 括：先经 5 天可行性评估，分析 GPX4 浅平结合位点的成药挑战并完成结合位点选 择与成药性计算；随后 7 天利用高通量自由能微扰（FEP）和主动学习技术，从约 10000 个分子骨架中预测出 GPX4 活性位点的 4 个关键药效团；接着 14 天以药效团 为指导，从 6.4×10¹⁴个潜在化合物分子里筛选出适配自动化合成的分子，通过创新两 步反应策略的自动化平台快速合成，最终获得 124 个化合物；最后 2 天开展生物学 测定，成功发现 3 种 IC₅₀均低于 10μM 的新型高活性非共价苗头化合物。

该案例的核心难点在于：GPX4 结合口袋浅且平坦，能提供的作用力有限，需在 10 亿级以上的特大化合物库中筛选“能完美贴合口袋、利用有限作用力实现高活性” 的分子。传统做法面临以下困难，湿实验方法（如高通量筛选（HTS）、DNA 编码化 合物库（DEL））覆盖的化学空间远小于特大化合物库，目前还没有任何湿实验方法 能够支撑 10 亿级别化合物库的实体筛选；传统虚拟筛选流程（分子对接→对接打分 →高精度评估→合成测试）对 10 亿级库耗时极久（仅“对接打分”步骤就需约 3 个 月），效率无法满足需求。 晶泰控股的关键做法包括： 以主动学习（ActiveLearning）为核心，结合自由能微扰（FEP）计算（晶泰自 研 XFEP 技术），实现对特大化合物库的高效筛选，一天内完成超 5000 个 FEP 计 算，并用“预测的结合强度”训练 AI 模型，加速化学空间探索效率。 药效团模型驱动筛选：基于 FEP 结果排序片段，构建 GPX4 催化口袋各位置对 应的药效团模型；利用该模型快速检索“6.4×10¹⁴规模的特大虚拟化合物库”，筛选出 8000+“药效团匹配且空间排布正确”的分子。 根据它们的物理化学性质、预测的 ADMET 属性、FEP 打分和 AI 模型预测的可 合成性进行筛选，最后挑选了 159 个化合物进行合成，成功合成了 124 个化合物（纯 度 95%，重量 5mg）。最后，使用商业试剂盒对这 124 个分子的酶活进行了测试，在 这些全新骨架的分子中，有 3 个分子的活性达到了 IC50<10μM，活性最好的分子其 酶活与已报道的共价抑制剂相当。 在高通量 FEP 计算平台和自动化库合成技术的帮助下，整个虚拟筛选+合成的 过程仅用了 28 个工作日。

实际案例层面，与希格生科合作的全球首款弥漫性胃癌靶向药物，获得“医药界 的诺贝尔奖”盖伦奖（Prix Galien Awards) Best Biotechnology Product 提名，获提 名的管线是本次唯一来自亚洲的管线。与希格生科合作的针对弥漫型胃癌的全球首个 靶向候选药物,也是全球首款 AI+类器官赋能进入临床的创新药物。该管线由晶泰的 AI+机器人技术赋能分子发现及设计，6 个多月就获得临床前候选化合物，在合作研 发过程中，晶泰也利用自主开发的 Xpose 技术预测潜在靶点的结合模式、并结合 XFEP 预测分子与靶点的亲和力，成功识别出一个新靶点 SRC（FAK 的协同作用蛋 白）并进行了实验验证。这一发现首次证明了同时抑制靶点 FAK 和 SRC 的协同效应 优于单一靶点的抑制效果。目前该管线在一期临床中进展顺利，第四个剂量组病人已 经全部入组进行药物安全性评估。该管线已获得 FDA 授予的胃癌孤儿药资格认证 (Orphan Drug Designation, ODD)，并于 2025 年 2 月进一步获得 FDA 快速通道认 定(Fast Track Designation)。

2.2 创新性的 AI 软件产品，深度挖掘研发效率提升点

晶泰控股专利数据提取工具 PatSight 可高效、便捷且精准地从专利 PDF 中提 取化合物数据并支持 SAR 分析，为药物研发提供有力支撑。仅需上传专利 PDF 文 件，即可在 1 小时内完成 90%专利的化合物数据提取，结合晶泰云端数据管理与分 析平台 MolValley 平台还能进一步开展 SAR 分析。可以集中、系统的管理分子结构 和活性数据，并提供构效关系分析工具，助力用户高效的解析小分子化合物结构与生物活性间的奥秘。

在识别准确度方面，对表格中实施例的结构识别准确率超 95%，即便面对大分 子、低分辨率结构、带背景分子等复杂场景仍能精准识别，活性数据识别准确率更超 97%，可高效精准提取低分辨率数值、多样式表格等情形下的活性数据，为后续研究 提供可靠数据支撑。

实际案例层面，以一篇 FGFR2 相关的化合物专利（WO2020231990）为例，该 专利包含 1500 个分子的结构与活性数据，涉及到的分子已进入临床阶段。为了寻找 更深入的构效关系分析，晶泰将专利文件上传至 PatSight，1 小时内提取专利中所有 实施例的化合物编号、结构、Assay 信息、活性值。通过 MolValley 的 SAR 分析模 块，迅速识别出了三个主要的高频片段，然后结合活性数据、靶点口袋等信息，迅速 找到多个潜在的构效关系模型，这对相关项目的后续开发至关重要。

XFEP——全球领先的亲和力预测平台。自由能微扰（FEP）是药物研发中定量 分析分子结合强度的关键方法，而晶泰控股的 XFEP 平台则对其进行了智能化升级。 其中，FEP 基于分子动力学模拟，可预测分子系统的自由能变化，为药物小分子与靶 标的结合强度分析提供解决方案；XFEP 作为自主研发的智能计算平台，不仅通过可 视化交互界面简化了复杂分子模拟的操作，还融合并行计算、GPU 加速与智能云任 务调度技术，实现了从算法到算力的全链路提效。

Multi Agent 引领化学合成变革：从千亿级化学空间探索到全流程自主决策系统 构建。 晶泰正在将多智能体系统逐步部署于化学合成业务的全流程中： 2025 年上半 年晶泰发布成功搭建了高性能、低成本的数据平台，可支持千亿规模的化学空间可合 成性预测，并结合多智能体加速推动全流程自主化的化学合成试验执行。晶泰的多智能体系统涵盖了采购决策智能体、自动化实验执行智能体、反应过程决策智能体、以 及数据管理与质量检查智能体等多项模块，并与专属 AI 模型工具协同运作。该系统 不仅实现了合成流程的自主决策和高效执行，还显著提升了合成通量及数据积累效率， 最终构建起高通量自动化合成数据闭环。 XMolGen 是一款集成化分子设计软件，涵盖分子生成、分子筛选、分子对接及 商业化合物库智能检索等功能模块。传统药物化学方法基于高通量筛选、合成化学及 结构优化技术体系，长期面临效率迟滞、化学空间探索局限与研发成本高企等痛点， 受已知化合物库与人工合成路径双重约束。XMolGen 通过 R 基替换、骨架重构、全 新生成三大生成引擎，结合多场景适配能力与算法驱动的高通量生成优势，提升分子 多样性，系统性突破传统化学空间探索维度。 此外，XMolGen 还具备多重优势：支持多场景应用：可实现基于配体的 R 基替 换、骨架替换，以及基于受体结合口袋的分子生成；真实项目广泛验证：晶泰控股在 过往真实药物研发项目中，基于该平台探索广阔化学空间，生成的分子结构新颖合理、 可合成性高；成熟 AI 模型：集成逆合成、片段拼接、等排体替换等传统算法，及创 新 AI 系列算法；拓展药化专家思路：支持从头生成全新分子，助力药物化学家探索 未知化学空间。

三、机器人及自主实验、合成平台驱动研发智能变革

晶泰控股聚焦实验室智能化与自动化领域，其解决方案深度覆盖石油化工、新能源、 新材料、生物医药等多个高成长赛道。在核心产品与服务层面，公司构建了“智慧实验室 一站式建设服务+机器人工作站”的多元矩阵：一方面，已成功落地药物研发、催化剂研 究、无机材料研究、电解液配方研究等多类智慧实验室，实现场景化能力的全面突破；另 一方面，针对特定自动化应用场景，推出了 XmartChem® 智能合成工作站、 XtalComplete®智能结晶工作站、ChemPlus®桌面型固体加样仪等具备品牌与技术辨识 度的机器人工作站产品。整体来看，公司凭借跨行业的场景渗透力与差异化的产品矩阵， 有望在实验室智能化自动化的高景气赛道中持续巩固竞争优势，释放成长价值。

3.1 全自动高通量合成筛选工作站 XmartChem®智能合成工作站

化学合成是制药、材料、石油化工等众多高价值领域的核心工艺，尤其在制药赛 道，药物研发的 DMTA（设计-合成-测试-分析）周期里，合成环节正面临严峻挑战： 过去十几年新药分子结构愈发复杂，而该环节高度依赖经验丰富的有机化学家，要靠 大量文献研究和实验条件筛选才能完成，这既耗费巨量人力与时间（严重拖慢新药开 发进度），又推高药价让患者难以承受。 行业趋势上，“自动、智能、精准”的化学合成已成破局方向，目的是突破传统 模式局限，实现“反应条件简单、反应快、产率高、后处理简单、操作标准化”，为 化学家打造高效工作环境。再聚焦药物筛选环节，化合物库构建是重要基础（先导化 合物获取的 6 大途径中，化合物库筛选占比达 80%），但传统构建方式依赖大量重复 人工操作，存在后处理费时费力、数据易出错等问题，“高通量、自动化”的化学合 成方式成为必然解决方案。 在这样的产业背景下，晶泰控股推出全自动高通量合成筛选工作站 XmartChem®智能合成工作站，精准契合客户多元化学合成应用场景，有望凭借技术 优势切入行业核心痛点环节，为公司在实验室智能化、自动化赛道的成长提供有力支 撑，也顺应了行业降本增效的长期发展逻辑。

具体案例看，某客户提出在 4 周内完成 400 个分子的项目需求，对研发效率形 成挑战。晶泰控股采用“人机结合”的服务模式破局，配置 1 名研究员、1 名自动化 实验室操作员及自动化合成工作站，通过人机协同提效。 从落地成果看，线上共开展 600 个反应，自动化合成工作站仅用 5 天就完成所 有建库平行反应（传统实验室完成同类工作约需 3 周，效率提升超 4 倍）；后续纯化 与化合物管理团队在 9 天内完成项目整体交付，最终交付 392 个目标化合物，既满 足客户短周期要求，也验证了“人机结合”模式在提升研发效率上的显著优势。

3.2XtalComplete®智能结晶工作站和 Xtalgazer™药物结晶研发平台

获取结构稳定、性质优良的可开发晶型是药物研发的必要过程之一。如何利用更少的 样品，更短的研发周期，来获取更精准的晶型筛选结果，是结晶研发人员一直在探索的方 向。但长期以来，结晶都被认为是一门由研究者经验驱动的科学，当前的理论方法难以预 测真实的结晶过程。 以高质量数据为基础建立的模型可以较为准确的推荐出结晶溶剂。2019 年，辉 瑞使用随机森林、支持向量机、神经网络三种模型对其内部 11000 左右的小分子结 晶实验数据进行了建模。研究证明，通过机器学习来进行结晶溶剂推荐有较高的可行 性。晶泰控股研发人员利用文献调研时获取的高质量结晶数据（高通量设备获得的 5710 组数据，包含 319 个化合物，18 种溶剂，且结晶结果标注清晰）进行机器学习 研究时发现，当数据质量好同时数据量足够时，较易推荐可获取结晶样品的溶剂条件。 而借助晶泰控股 XtalComplete®智能结晶工作站，则可实现自动完成加样、过滤、 搅拌和检测等流程，实验过程实时监测，全面提升实验效率，实现先进、优质、高效 的晶型、盐型和共晶筛选。

Xtalgazer™是晶泰控股推出的新一代药物结晶研发平台，该平台利用晶泰控股自 主研发的晶型预测技术、结晶策略推荐技术和自动化实验技术，旨在突破固态研发领 域长期依赖人工经验试错的限制，将传统研发模式中的“经验设计”转变为更为科学 和精准的“理性设计”，提升固态研究的效率及质量，推动整个行业向新的高度迈进。 改平台主要包括： 1）晶型预测（XtalCSP®）平台，能够对目标分子及其可选组份在指定晶体空间 进行全局搜索，预测该空间内热力学稳定的晶体结构（包括实验结构）并进行稳定性 排序。

2）结晶策略推荐平台，基于自动化产生的高质量数据，构建了内嵌结晶动力学 知识的机器学习智能预测模型，能够结合与实验密切相关的操作信息，预测不同条件 下的结晶概率。通过准确推荐配体/反离子/溶剂/结晶条件制备目标共晶/盐型/多晶型， 将固态研究传统的经验为主的筛选模式升级为理性设计模式。 3）以 XtalComplete®智能结晶工作站等设备为基础的自动化固态化学筛选平台。 多线程并行实验，人机结合，降本增效，加速药物研发进程。

值得注意的是，晶泰控股智能自主实验平台聚焦数据资产的全生命周期管理，从 收集、治理到应用，构建了一套完整的数据资产管理体系。“数据→模型→应用→解 决方案”的正向循环：高质量的数据通过训练 AI 模型产生智能自主能力，模型能力 转化为具体行业应用场景，最终落地形成可复用的解决方案。这一闭环体系确保了 AI 技术能够持续从数据中学习、优化并创造价值。

四、AI+自动化正在成为药物研发的核心动力之一

4.1 相比传统方案，AI 研发大幅度提高药物发现效率

药物研发是跨学科系统流程，分为早期药物发现、临床前研究、临床研究三大阶 段，早期药物发现是研发基础，又细分为四个递进阶段： ①靶点确定：明确治疗靶点（基因/蛋白质）的功能及在疾病中的作用，依托靶基 因发现、生物信息学等学科； ②靶点验证：检验靶点是否直接参与疾病进程且具治疗潜力，借助功能基因组学、 病理学等验证； ③先导化合物生成：从早期筛选的“苗头化合物”中，通过化学合成、高通量筛 选等技术，优化出初步有效“先导化合物”； ④先导化合物优化：围绕“更强效力、更低脱靶、更合理药代动力学（如 DMPK 分析代谢特性）”改造结构，结合药物化学、SAR（结构-活性关系）评估等提升成药 属性。 全程以跨学科协作推进，阶段间层层递进，逐步缩小研发范围、提升候选药物成 功概率，为后续临床前与临床研究奠定核心基础。

药物研发实现商业化通常耗时逾十年，全流程可拆解为四大阶段：首先是长达 4- 6 年的药物发现阶段，细分为“靶点至苗头化合物”（约 25 个月）、“苗头化合物至先 导化合物”（约 25 个月）、“先导化合物优化”（约 10 个月）三个子环节；其后进入 1-2 年的临床前候选化合物阶段，接续 6-7 年的临床试验阶段，最终经历半年至两年 的监管审批。不过，在药物发现阶段引入人工智能与基于量子物理的计算技术，可显 著压缩时间、降低成本，突破传统研发的效率瓶颈。

公司的 AI 辅助创新药研发业务，一是可以以效率远高于传统人工的方式承接药 物研发外包业务（CRO）；二是承接临床前全流程的药物研发工作，向海外创新药企 BD 创新药联合研发项目。

4.2 药物研发支出及外包市场规模稳健上行

近年来，全球药物研发支出持续快速增长，弗若斯特沙利文预计，2018–2022 年从 1740 亿美元攀升至 2415 亿美元，复合年增长率（CAGR）达 8.5%；预计 2023– 2030 年将进一步从 2605 亿美元增长至 3943 亿美元，CAGR 为 6.1%，延续扩张趋 势。 尽管美国、英国等地区在药物及材料科学研发的技术应用、规范构建与政策激励 方面领先全球，但在国内技术迭代、政府强力支持及创新战略驱动下，中国药物研发支出展现更强增长动能：弗若斯特沙利文预计，2018–2022 年从 174 亿美元跃升至 326 亿美元，CAGR 高达 17.0%；预计 2023–2030 年将从 366 亿美元增至 675 亿 美元，CAGR 维持 9.1%的较高水平。

药物研发外包市场规模有望持续提升。 药物研发外包服务涵盖 CRO 服务（药物发现、临床前研究、临床研究）与 CMO/CDMO 服务（小分子药物及生物制剂）。弗若斯特沙利文预计，全球药物研发 外包市场规模 2018–2022 年从 867 亿美元增长至 1330 亿美元，复合年增长率 （CAGR）达 11.3%；预计 2023–2030 年将从 1512 亿美元进一步扩张至 3632 亿 美元，CAGR 提升至 13.3%，呈加速增长趋势。 其中，弗若斯特沙利文预计，药物发现外包服务表现尤为突出：2018–2022 年 从 76 亿美元增至 112 亿美元，CAGR 为 10.3%；预计 2023–2030 年将从 123 亿 美元跃升至 325 亿美元，CAGR 高达 14.9%，增速显著快于行业整体，折射药物发 现环节的外包需求正快速释放。

中国药物研发外包服务市场规模增长迅速，弗若斯特沙利文预计，2018-2022 年 从 78 亿美元增至 211 亿美元，复合年均增长率（CAGR）达 28.2%，预计 2023-2030 年将从 269 亿美元进一步提升至 871 亿美元，CAGR 为 18.3%；尤其在药物发现细 分领域，2018-2022 年从 11 亿美元增至 27 亿美元，CAGR 为 24.3%，2023-2030 年预计从 35 亿美元增长至 122 亿美元，CAGR 达 19.6%。

4.3 固体形态（晶体）研发及垂类自动化方案市场快速扩张

固态研发围绕五大核心环节展开：（i）晶体结构预测、（ii）固态筛选及评估、（iii） 晶体结构确定、（iv）固态测试及分析、（v）结晶工艺。 相较于传统纯实验方法，人工智能与自动化驱动的新技术，可构建“计算预测→ 实验验证→反馈迭代”的闭环机制：通过算法整合数据、模拟结构，再以实验验证修 正模型，最终在更短周期内实现更高精度的研发输出（后续将通过对比表具体呈现技 术优势）。 晶泰在该领域具有较为突出的先进性：一方面，公司聚焦人工智能技术，与其他 以传统实验为核心的 CRO 企业形成鲜明差异；另一方面，在核心能力上，晶型筛选 环节实现“人工智能赋能算法与传统实验相结合”，结晶工艺开发环节达成“高精度 技术与自动化实验相结合”，而其他企业大多依赖纯传统实验，甚至部分无相关功能。 这种“人工智能+实验技术”的创新融合，让晶泰在技术模式上超越了传统企业，推 动领域从单纯的实验驱动向“智能算法+自动化实验”的高效、精准模式升级。

受药物研发需求驱动，固态研发市场规模持续增加。 全球固态研发服务市场涵盖药物与材料科学两大分部，弗若斯特沙利文数据显示， 其规模从 2018 年的 13 亿美元增长至 2022 年的 29 亿美元，复合年增长率（CAGR） 达 21.4%；预计将从 2023 年的 38 亿美元进一步提升至 2030 年的 209 亿美元， CAGR 为 27.7%。从区域格局看，2022 年中国固态研发服务市场规模约 6 亿美元， 约占全球市场的 20.1%；美国市场规模约 13 亿美元，占比达 44.9%；欧盟市场规模 约 7 亿美元，占比 23.5%。随着固态研发在国内更多行业的持续渗透，中国固态研发 服务市场规模预计将从 2023 年的约 8 亿美元增长至 2030 年的约 59 亿美元，CAGR高达 32.1%。

自动化研发解决方案有望实现大幅优于传统方案的效率为多个行业注入研发动 力。借助自动化技术，在生物制药、化学及材料等诸多行业中，实现自动化液体处理、 样品制备、合成及结晶等湿实验室流程的更迅速、更高通量与更准确化；不仅能用于 分析和优化每天 24 小时运行的大规模数据，还能保障职业安全，提升研发质量与效 率。尽管当前自动化反应器械主要应用于制药行业（覆盖小分子、多肽、抗体、 PROTAC、ADC 等领域，可深入研究新药物的安全性及其他物理/化学性质，并优化 相关生产流程），未来或广泛延伸至材料科学（涵盖有机电子学、聚合物材料、半导 体等领域，能以更低成本快速发现新型分子，并通过分子建模及模拟优化生产流程）、 农业以及杀虫剂、兽药、化妆品等众多领域。 这一尖端技术有望有望彻底变革研发流程，缩短新分子合成时长，加深对反应的 理解并优化大规模生产——比如在诸多“其他”领域，可实现高通量筛选分子以加快 速度，还能为危险化学反应提供安全保障及监控。 从市场规模看，弗若斯特沙利文预计，全球自动化研发实验室市场规模在 2018 年为 18 亿美元，2022 年增长至 42 亿美元，2018 年至 2022 年的复合年增长率 （CAGR）达 23.6%；预计 2023 年将达 59 亿美元，到 2030 年更将增至 607 亿美 元，2023 年至 2030 年的复合年增长率为 39.6%。细分来看，解决方案领域 2018- 2022 年的复合年增长率为 48.7%，2023-2030 年预计达 51.8%；系统领域 2018-2022 年复合年增长率为 18.0%，2023-2030 年预计提升至 30.4%，整体市场展现出强劲 的增长态势。

4.4 国内整体创新药研发实力快速提升，BD 项目日益增多

2025H1 我国 BD 规模显著增长，跨境合作呈现“量稳质升”的显著特征。药 财社数据，2025H1 披露交易数量（72 笔）仅为 2024 全年（94 笔）的约 76%， 但披露总金额已达 600 亿美元（超 2024 全年的 519 亿美元）；高质量交易占比大 幅提升，≥5000 万美元首付款的交易占比较 2024 年的 27%提高超 13 个百分点 至 40%以上，超 10 亿美元的大额交易数达 18 笔（较 2024 年主流估算的约 15 笔 增加 1-3 笔，增幅 7%-20%）；同时，首付款在交易总额中的比值从约 10%升至 14%-16%，提升 4-6 个百分点。整体来看，跨境合作的金额规模、交易质量及前 期资金投入意愿均明显增强，反映出行业对创新成果的价值认可度进一步提升。

从行业数据与交易结构维度观察，中国创新药领域跨境合作正呈现“规模扩容 +结构优化”的显著特征，其本质是国际资本对国内创新药项目的认可度实现阶段 性跃升。具体来看，交易介入阶段出现明显前移趋势——过往国内药企通常在新药 临床后期或临近上市、风险相对可控时才开展对外授权，且交易定价弹性有限；而 当前海外大型制药企业已展现出更早介入国内创新药企项目的积极性，同时首付款维度的投入力度显著加大，2025 年上半年单笔交易首付款超 5000 万美元的占比 突破 40%，较 2024 年的 27%有大幅提升。 此外，出资节奏的“前置化”特征也更为突出，此前跨国药企多聚焦于药物上 市或临床关键进展节点后再进行大额资金投放，而当下越来越多的跨国药企选择在 项目前期阶段就释放更多资金，这一变化实则反映出国际产业资本对国内创新药企 的技术迭代能力与管线创新价值，已形成更强的长期信心。整体而言，交易模式与 出资逻辑的双重演进，有望为国内创新药企提供更充足的前期资金支撑，进而加速 创新管线的研发与商业化进程，长期利好行业创新生态的持续升级。 对晶泰而言，上述行业趋势有望帮助其获得更多国际药企的大额合作，最典型 的就是与 DoveTree 的管线合作签约，总订单规模约 470 亿港元（59.9 亿美元）， 目前已收到协议约定的首付款约 4 亿港元（5100 万美元）。值得关注的是，此次合 作创下了人工智能新药研发（AIDD）领域订单规模的新纪录。除首付款外，晶泰 控股还有权获得约 3.85 亿港元（4900 万美元）的进一步付款，以及金额达约 462 亿港元（58.9 亿美元）的潜在里程碑付款及销售分成。此前，公司还和辉瑞、默 克、优时比、莱芒生物等分别建立了合作关系，未来有望带来更多 BD 突破。

编辑：火腿肠