晶泰控股2026年中期业绩电话会议纪要

发布时间：2026-08-20 一、AI总结内容 一、核心要点 1. 行业判断：AI for Science（AIS）是继AI工具后的下一轮高增长贝塔，全球市场空间有望超1400亿美元，公司是该领域唯一A股上市公司，具备先发优势与规模化落地基础，科学自主发现已实现L4级能力（端到端全流程自主），提出L1-L5五级能力分级。 2. 核心技术架构：四层核心体系，包括Agent智能中枢、三体人员科学制成、物理智能（自建规模化机器人实验室）、高质量数据底座（累计超50万条真实实验数据，含80%稀缺负样本）。 3. 业务进展：2026年上半年，AIS智慧解决方案收入1.94亿元，同比增长136.4%；药物发现解决方案收入2亿元（剔除大额管线授权后同比增长约1%）；现金储备86.7亿元，研发费用同比增长66%，经调整净亏损收窄58%。 二、投资线索 1. 管线布局：目前3条管线进入临床，11条处于IND获批/准备阶段，近10条达PCC阶段；预计2027年超10条进临床、超10条处IND阶段、约20条达PCC阶段，覆盖肿瘤、自免、代谢等多领域，部分管线获盖伦奖提名，如抗体项目优化治疗窗口、分子胶项目季度达皮摩尔活性、口服环肽2个月出苗头化合物等。 2. 业务协同：形成药物发现解决方案（平台服务+资产授权）与AIS智慧解决方案双轮驱动，AIS已拓展至钙钛矿、锂电等新材料领域，虚拟化合物库（WaS）获2万个分子订单，智能自主合成平台月产8000个分子、反应成功率超90%，HTC实验周期从3-4周缩至6天。 3. 生态布局：发布XYScience科学智能平台与Genius Agent智能体矩阵，联合26家伙伴成立科学智能开放生态联盟，布局生物学模拟（虚拟细胞、器官芯片）、新材料（钙钛矿、高分子）、消费健康（防脱品牌Grand获天猫新品第一）等领域，投资孵化无界净化等公司。三、风险与关注 1. 行业竞争：需应对OpenAI等大模型公司，核心差异化在于自建规模化机器人实验室、高质量专属数据（含负样本）、实战打磨的专业模型，将依托开源大模型提升能力，持续扩大自动化实验室规模化优势。 2. 盈利与投入：研发投入保持高位，毛利率阶段性受收入结构影响，AIS业务毛利正逐步提升，预计盈利分阶段兑现，短期关注项目结算节奏，中期依赖业务放量与管线资产价值释放。 3. 能力突破：L5级跨学科自主科学发现乐观预期3-6年实现，需突破高质量增量数据不足、Agent持续学习与跨域迁移能力弱、数字与物理世界连接深度等挑战，将通过XYScience平台联合全球研究者加速进化。 二、音频原文（转写） 我是金泰控股的AI陈总，参加我们2026年中期业绩电话会议。今天出席会议的有金泰控股联合创始人、董事会主席兼执行董事温书豪博士、联合创始人、首席执行官兼执行董事马建博士以及首席财务官周飞扬先生。温书豪博士和马建博士将分享我们在战略和业务上的发展。周飞扬先生会就财务业绩提供更多。 说明，下面我们有请公司联合创始人、董事会主席兼执行董事温书豪博士开始发言。好的，谢谢大家，欢迎大 家参加金泰控股二零二六年中期业绩发布会。今天啊，我们将向大家汇报公司二零二六年上半年的经营业绩和战略进展，在进入具体的业务和财务数据。之前呢 我想先简要。 分享我们对于Apple Science。行业趋势的判断。以及金泰在这一轮技术重大变革中的定位。我们就有巨大的机会了。 所以我们呢，希望今天这个交流帮助大家更好的。理解公司。后续的业务布局 呃，增长逻辑。深层次的AI的第一个阶段。 最先在A F扣点。这个里面里面展现出了规模化。生产力的价值 大家都可以看到。创作了创，创造出来前所未有的。 啊。很高市值的。科技公司 但是在2025和2026年，全球顶尖AI领袖已经把下一站明确的指向新的一个方向，就是Apple Science。DeepMind联合创始人哈萨比斯 去判断。 我们正站在科学发现。金黄金时代的门口。谷歌前首席科学家G D P 也更是以创业行动在下注。创办了以他为路。 推动AI自动完成科学 与工程的实验闭环。并提出AI的下一代。前言将从回答问题。走向创造发现。 iPhone coding提升的是 现有 已有支持的生产效率。但是Ego sense提升的则是新知识、新药物、新材料以及新工艺的。产生速度。根据行业研究预测。 A F O算是全球市场空间未来有望。超过一千四百亿美金。甚至更大。我们认为Apple Science有望成为继AI 扣点之后。 A I产业下一轮 高弹性增长的贝塔。事实上的一级市场呢？对这个方向的热情已经非常高涨。比如以这个lila science为代表的一批公司啊，成立时间很短。 但是在美国已经看到。已经获得大大规模资本的投入。估值水平也是。呃，一开始 はい。 就已经接近。一百亿美金。他们的核心方向。也一样啊，跟心态非常一致。 不仅 开发AI模型 而是通过将生成式AI与机器人闲时深度结合。形成完整的科研闭环。所以从事实上来看呢。心态在这个方向上。 呃，深耕很多年。而且方向也完全一致。嗯，不仅把数字世界和物理世界的连接真正跑通。我们已经 而且已经在全球头部客户中实现了规模化的商业落地。 所以在这个领域里面，金泰是甚至是唯一一家上市公司，所以具有非常强的这个稀缺性。而且我们已经具备了一定的先发优势。还有产业验证的基础。金泰在这个领域里面，成为全球的头部公司，有非常大的 确定性也 有望受益于。 这一轮产业升级机会里面的这个。高增长型被打的一个机会。基于这些实践呢，我们认为Apple Science的核心 不是模型、机器人或算力的简单叠加。而是建立一套贯穿数字世界和物理世界的。 智能科研基础设施 让人工智能真正从辅助工具走向科学自主发现。科学自主发现是指AI不再只是 按照人的指令。去完成局部任务，而是能够 围绕我。科研目标自主组织任务。 做出专业决策。调用实验进行验证，并根据实验结果持续迭代的优化。科学自主发现是一个能力逐级演进的过程。基于这一判断呢。 我们金泰率先提出了。五个层级。还有一是。工具化使用。 L二是辅助科研人员完成任务。L三是智能体，可以独立的完成部分流程。L四是在特定领域。实现全流程自主。 l的 这是面向。办理与跨学科的。自主科学发现。目前我们已经在多个具体场景中实现了。 实现了端到端的L四的能力。啊。支撑这一套科学自主发现能力的是我们长期打磨的四层核心技术架构。第一层是。 今年是agent的智能中枢。这。他可以理解。伪科学发现流程里的。 大脑和调度系统。他内置了大量的专业技能。skills与工具工具 能够拆解复杂的。科研的目标。 统一编排。科学模型专业工具。研发流程 的数据资源 协调多个智能专业，智能给协。协同执行 长周期的。 可确认了。第二层是三体人员科学制成。科学智能。也就是围绕具体的。 科学问题。来建立专业的模型能力，我们已经在小分子、大分子、多肽、小核酸。嗯。不同的分子类型上。 优化的关键环节。第三层是非呃物理智能。我们以自建的规模化机器人实验室为核心载体。把AI形成的实验方案转化成机器人可执行的。 标准化、自动化可追溯的实验流程。第四层是。非常够高质量。数据底座 科学A的能力啊。 非常关键的，还是最终取决于数据质量。我们融合公开数据、专有数据。和fish A I产生的真实实验数据 形成可追溯的数据资产。目前。 我们的B这个A I体系每月稳定产出五万多条。反映团队数据。而三十多万条过程数据 累计沉淀超过五十万条完整。真实时间记录，而且还在不断增加。 其中约百分之八十。是。公开文献里面非常非常稀缺的。不一样的。 也就是失败的副样本的数据。这些失败的副样本，对于我们的 模型，我们训练可靠模型。识别无效路径。叫什么预层边界？ 非常关键。基于这套技术底座，我们形成了双轮业务体系。一端是药物发现解决方案，另一端是applescience。智慧解决方案 药物发现解决方案包括平台合作服务和自研。 资产授权。服务类合作 为公司 贡献相对稳定的现金流。资产B D则能够提供 非常具有高弹性的，有爆发性的收入空间。iPhone 3S 智慧解决方案则面向客户提供A国上市的基础设施。 包括机器人实验室。以及。智能。嗯。 这几个业务并不是割裂的。而是深度协同，互相促进的。要我们发现。场景持续产生数据。 和验证需求，反向驱动Apple Size能力升级。O F上沉淀的通用技术底座，因为药物发现提供。更高效的。研发基础设施，这样就形成了一个场景牵引。 实验验证数据回流 能力进化者。自己买闭环。同时，我们的平台能力。不只是用于药物研发，也在向新材料消费健康。 等更多赛道的延伸，变成了跨行业。复用的能力呢，我们也看到这种业务模式具有确实具有非常好的粘性，所以有非常多的这个客户都有老复购啊。今年上半年我们取得了多项的业务亮点。首先在 Air ForceSENSE 基础设施方面，我们是业界唯一贯通机器人实验室、科学智能体和自主合成能力的全站 Air Force SENSE 基础设施体系，并且已经率先实现了规模化商业落地。 报告期内啊，Air Force SENSE 智慧解决方案业务是快速放量，收入同比增长啊。达到百分之一百三十六点四，增速非常强劲。其次，在药物研发的平台方面，我们构建了小分子、大分子、多肽、小核酸四大核心技术平台，是行业行业内啊极少有的技术。国泰覆盖 这些药物的 这个分子类型最全面的企业之一。 每个平台都沉淀了。高质量。标准化的专有数据。并且训练了行业领先的。 生成与预测模型。这构成了我们。最核心的技术底座 第三，在管线建设方面呢。我们已经 相对于去年，我们已经有非常 高速的进展，我们已经 高效建立起丰富而且高度差异化的合作和自研管线组合。 目前。已经有三条管线。进度延长。阶段。 十一条处于安低获批或安低准备阶段。坚持调达到P C C阶段。展望到2027年。我们预计将有超过十条短信进入到临床阶段。 超过十条。安利货品或安利 准备。阶段。约二十条达到P C阶段。 这个速度是在行业内是非常快的。但我们在这里要特别强调一点，静态不止关注速度，我们对于这个。管线的质量和未来的价值也是高度关注的。你可以看到最近的。 我们有多条管线的。我们孵化和辅助研发赋能的管线。获得了行业引入。呃，诺贝尔奖的支撑的这个盖伦奖提名。 所以我们觉得AI更重要体现在这个环境的质量上。第四，我们想强调。我们的AI的实战及能力 他已经在多个药物模态中突破了传统的研发瓶颈。比如在抗体项目中，我们实现了。 机制创新和治疗窗口的优化 部分分子胶的管线在一个季度之内。就实现了皮膜耳机的。打仗呗。这样有活性，大家都知道分子胶是非常呃创新，也非常厉害的。 还是。你好。这点是。是非常的，非常具有这种。 呃，一个现象级的一些进展啊。口服环太项目在靶点确定后，仅仅两个月。就发现了苗头不好。I G N肾病的小核酸项目启动七个月就取得了优异的 这一人。 灵长类 要求数据。这些例子都说明我们的AI是能够真正的。不只是推动项目高这个快速的前进。而且我们能够 这个能做出高质量的这种。 呃，管线的高价值的。这个管线。很多都是。呃，first in class的创新的研发 创新药物的研发。 第五。在客户的合作方面。我们持续深化与全球头部客户的合作。合作内容。 已经从 单一 服务拓展到平台服务。模型授权管线交易 以及F三基础设施部署等多个维度。海外项目的交付和头部客户的复购啊，充分验证了我们商业模式的先进性。第六，在技术突破上，我们推出了自净化AI逆合成系统，修路把化学幻觉降到了百分之四点六，只有业内前沿大模型的这种呃幻觉的六分之一。 就是我们的这个模大模型呢，在科学的幻觉方面是最低的。首条推荐路线的准确率甚至达到了百分之七十四点三，是现有专业模型和通用模型的二点二到三点五倍。这显著提升了AI辅助合成、化学合成、药物合成路线设计的可靠性和研发转化效率，这也是非常重要的技术突破。第七，我们正式发布了X Y