2026年晶泰控股公司研究报告：AI for Science核心标的，跨越式进展不断

量子物理 + AI + 机器人三位一体，创新价值不断兑现

量子物理 + AI + 机器人三位一体，AI4S 价值不断兑现。晶泰控股是一家基于量子物理， 以人工智能赋能和机器人驱动的创新型科技公司，公司成立于 2015 年，并于 2024 年 6 月 作为 18C 第一股在港股上市。公司利用量子物理、人工智能、云计算、机器人实验等前沿技 术领域打造了面向未来产业的创新型研发平台，凭借平台的共性技术集成优势，为生物医药、 新材料、石油化工、新能源、农业等领域提供高效研发解决方案。

股权结构多元。根据 2024 年报，公司的大股东包括三位联合创始人以及腾讯、中国人 寿等投资机构。截止 2025 年 6 月，按最终控制人记，董事长温书豪直接持股 2.02%、间接 持股 16.67%，执行董事马健直接持股 1.13%、间接持股 4.53%，执行董事赖力鹏直接持股 0.8%、间接持股 2.18%。

核心团队技术背景深厚，具有丰富的行业经验。晶泰控股由三位出身麻省理工学院的物 理学家联合创始，拥有超过 100 位各类学科背景的博士，研发人员占比超 70%。团队涵盖 物理、化学、生物、工程等多个领域，共同为公司的研发带来了见解和经验。

营收持续攀升，2025H1 扭亏为盈。2025 年上半年，晶泰控股在收入端迎来大幅增长， 其中，智能机器人解决方案收入对比同期增加 95.9%，药物发现解决方案收入对比同期增加 615.2%。公司在 2025 年上半年实现归母净利润 8279.5 万元，与往年同期相比扭亏为盈， 主要受益于与 DoveTree 的大额 BD 直接增厚利润。费用方面，公司 2025 上半年的研发费 用及销售费用均有所增长，主要是由科研人员及销售人员人数的增长所带来的。现金方面， 截止 2025 年 6 月 30 日，公司账面现金余额 23.12 亿元，现金储备充足，为公司未来的业务 发展和持续增长提供保障。

AI 与机器人双重赋能，打通全链条药物发现能力

2.1 AI 药物研发前景广阔，BD 合作实现新跨越

据不完全统计，全球运用 AI 技术开展药物发现与研发的企业约有 900 家，其中中国企 业数量超过 100 家，产业规模和参与主体持续扩张。全球 TOP20 跨国制药企业均已将 AI 纳入研发体系，围绕靶点发现、分子设计、临床试验优化等环节系统布局 AI 研发管线。自 2016 年美国 FDA 首次接收包含人工智能/机器学习要素的新药临床研究申请以来，相关申报 数量迅猛增长，2021 年已超过 100 件，AI 在药物研发领域的应用由试点走向加速扩张。 药物研发是一个系统性的流程，需要运用跨学科知识设计安全、有效且具备商业可行性 的药物，可分为三个主要阶段：早期药物发现、临床前研究及临床研究。而药物发现分为四 个阶段：包括 1）靶点确定：确定直接分子靶点；2）靶点验证（靶点至苗头化合物）：验证 预测分子靶点；3）先导化合物生成（苗头化合物至先导化合物）：评估靶点分子并进行有限 优化以确定有效化合物；4）先导化合物优化：确定初始靶点化合物后设计候选药物的流程。

药物研发具备典型的长周期属性，一款药物从研发启动到实现商业化落地，通常需耗时 十年以上，其全流程在上市前可清晰划分为四大核心阶段，各阶段均有明确的时间周期与研 发重点：其一为药物发现阶段，整体耗时 4-6 年，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）三个关键环节，是 药物研发的基础核心阶段；其二为临床前候选化合物阶段，完成先导化合物的成药性验证与 优化，耗时 1-2 年；其三为临床试验阶段，通过人体试验验证药物的安全性、有效性与剂量 合理性，耗时 6-7 年；其四为监管审批阶段，完成药品上市的官方审核与认证，耗时 0.5-2 年。而在药物发现这一研发前端核心环节，人工智能技术与基于量子物理的计算方法的融合 应用，已成为行业技术升级的核心方向，可有效压缩研发周期、降低研发成本，大幅提升药 物发现的整体效率与成功率，传统人工方法与 AI 驱动方法在药物发现环节的效率差异显 著。

根据弗若斯特沙利文测算，全球药物研发支出预计将由 2023 年的 2,605 亿美元增至 2030 年的 3,943 亿美元，CAGR 为 6.1%。中国的药物研发支出预计将由 2023 年的 366 亿 美元进一步增至 2030 年的 675 亿美元，CAGR 为 9.1%。

晶泰控股作为兼具 AI 技术内核与全流程医药外包能力的 AI FOR SCIENCE 企业，构 建了覆盖药物发现、临床前研究、临床研究的 CRO 服务体系，并延伸至小分子药物及生物 制剂的 CMO/CDMO 生产环节，形成了从早期研发到商业化生产的完整服务闭环。 从全球市场维度看，药物研发外包行业正处于稳健扩容阶段：2018-2022 年整体市场规 模从 867 亿美元增长至 1330 亿美元，年复合增长率（CAGR）为 11.3%；预计 2023-2030 年将延续加速增长趋势，规模从 1512 亿美元攀升至 3632 亿美元，CAGR 提升至 13.3%。 其中，药物发现作为研发前端的核心赛道，增长动能尤为突出：2018-2022 年市场规模从 76 亿美元增至 112 亿美元，CAGR 为 10.3%；预计 2023-2030 年将从 123 亿美元进一步扩 张至 325 亿美元，CAGR 达 14.9%，增速显著高于行业整体水平，反映出全球药企对前端创 新效率提升的迫切需求。 中国市场凭借研发成本优势与能力升级，成为全球外包产业的核心增长引擎。中国药物 研发外包市场预计 2023-2030 年将从 269 亿美元增长至 871 亿美元，CAGR 维持在 18.3%。 细分至药物发现领域，中国市场预计 2023-2030 年将从 35 亿美元增至 122 亿美元，CAGR 达 19.6%，持续领跑全球细分市场。

公司的 AI + 机器人药物发现平台获得国际权威认可，开启了业务增长新纪元。2023 至 今已实现 10 笔就技术平台达成的 BD 交易，其中与 DoveTree 达成重大药物研发合作，AI 药 物发现合作订单总规模达 59.9 亿美元，创下新高。

公司管线合作已实现多个里程碑式跨越。2023 至今已实现 8 笔就管线达成的 BD 交易， 与希格生科的弥漫型胃癌靶向药进入 I 期临床，获 FDA 孤儿药资格、快速通道认定及 NMPA IND 批件，并获盖伦奖提名。与智擎生技的 PRMT5 抑制剂完成 IND 申报并启动临 床，依托 AI + 计算化学实现理性药物设计；与莱芒生物的代谢增强型 CD19 CAR-T 成功 治疗红斑狼疮患者，公司 AI 技术助力实体瘤 CAR-T 项目加速推进。2026 年 1 月 26 日与 东阳光药达成数亿元战略合作，通过共建 AI+机器人联合实验室与非临床药物大模型，解决 长期困扰药物研发的诸多挑战，实现底层技术与新药管线开发及商业化的全方位合作。

2.2 一站式药物发现构筑核心护城河，涵盖多种药物类型

公司定位于全球领先的 AI 驱动药物研发平台，已形成覆盖小分子、大分子及复杂分子 固态研究的全链条能力。全相较于传统需自建实验体系的 Biotech，公司采用以订单为核心 的服务模式，为下游客户提供从靶点验证、苗头化合物发现、先导化合物生成与优化直至临 床前候选化合物（PCC）交付的一站式药物发现解决方案，覆盖小分子、抗体、多肽、抗体 偶联药物、蛋白降解靶向嵌合体等多种药物类型。公司的核心技术壁垒来自其自研的“AI + 量 子物理计算”底层范式，在此基础上，公司构建了系统化的计算产品矩阵，包括： 1） AI 驱动模 型：小分子药物发现平 台 ID4Inno， 大 分子及抗体药物设计模型 ProteinGPT，以及抗体发现与优化模型 XupremAb； 2）量子物理计算模型：用于药物发现的 XFF、XFEP、Xpose 等高精度计算模块，以 及面向固态研发的晶体结构预测平台 XtalCSP； 3）自动化模型：ChemPlus 平台，支撑固态研究与自动化化学合成的流程设计与执行， 实现计算与机器人实验的紧密耦合。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）