晶泰调研：AI for Science奇点时刻即将到来

通过软硬件结合+头部客户深度合作打造护城河

在近期举行的晶泰控股2025业绩发布大会中，公司管理层温书豪博士、马健博士就AI在垂直领域的竞争壁垒构建、机器人实验室业务的研发与商业化进展、Agent技术在科研领域的创新应用、从药物发现到新材料研发的技术迁移、生发产品的市场优势与长期潜力，以及在手现金的未来投入规划等多个方面进行了深入解答。

晶泰控股通过软硬件全栈技术能力的打造、与全球头部企业的深度合作，以及持续的技术创新与场景拓展，正稳步推进其作为AI+科研领域领军企业的战略布局，为投资者描绘了一幅充满增长潜力的未来蓝图。

以下为调研问答实录：

问：公司如何构建AI在垂直领域的竞争壁垒？

答：一是构建软硬件全栈综合技术能力；二是通过与全球最头部企业合作，以其高标准驱动技术壁垒打造。

在算法层面，在生物医药材料等垂直行业，算法的精确性、稳定性比通用性更重要。晶泰将持续基于创始团队的量子物理背景，构建垂直行业独有的高精度物理原理算法模型，并在全球比赛中保持领先。

在硬件层面，现在大模型发展势头很猛，纯算法的企业都感受到了前所未有的危机，因此硬件能力反而是一个非常重要的竞争壁垒。晶泰在智慧实验室领域的技术进展，既有“灵动勺”，处理硬件的设备，也有通过智能体等实验室的短流程串联起来的系统。这些都是在硬件层面非常重要的一个公司竞争壁垒，再结合中国供应链的能力和成本优势，构成了独特的硬件能力和规模化能力。

总结来说，未来如何不具备行业独特算法和硬件能力的公司易被大模型公司淘汰。晶泰具备这两方面优势，甚至在大模型基础上叠加自身能力，并基于此产生数据壁垒，这反而带来巨大增量机会。

同时，与全球顶级药企、材料企业的合作，不仅能以高标准驱动技术提升，还能获取行业最有价值的数据合作，进一步增强竞争力。

问：机器人实验室作为AI for Science领域核心的一环，目前该块业务的交付和研发进度怎么样？如何展望2026年机器人业务的相关增长？

答：过去两年，行业越来越多意识到机器人实验室、智能自主实验室对于AI for Science领域发展的基石性的作用，也认识到科学实验是具身智能落地的重要场景。产业的共识正在快速形成，而技术的拐点和产业应用的拐点，将会在未来两年内到来。

回到晶泰自身来说，机器人实验室是晶泰将AI的设计、预测与物理世界的行动相融合的关键环节。一方面，大幅增加实验数据的通量；另一方面，实现高精度、高质量的数据收集，而且现在不只是应用于内部，更是从药物发现领域，向更广泛的AI for Science领域延伸，为行业整体赋能。

2025年，公司的机器人实验室在商业化方面取得了很多成绩。在生物医药、新材料这两大核心领域，拓展了多家标杆客户（如巴斯夫、全球头部药企）。从技术发展的角度来看，我们的产品很多是在生物化学的实验场景下，第一次将视觉、机器人控制、仿真、AI的强化学习，这一整条的“lab in the loop”体系在行业内真正地跑通。

未来两年，对于机器人实验室业务的增长，我们有非常强的信心。一方面是源于这套体系会成为更多大型的制药企业的研发基础设施；另一方面，也是来源于在新的应用场景下的落地，接单要都接不过来了。在过去这段时间，大的国际药企到晶泰来谈合作，公司也会陆续有一些重点项目实现交付。总而言之，晶泰集成业务，已经进入商业验证与技术创新持续迭代的新阶段。

今年的核心是将已验证的技术能力转化为更广泛的商业化落地，通过深化大客户交付，拓展新场景应用，驱动该业务的规模化还有高质量增长。

问：公司如何看待Agent在科研领域的应用？以及公司自研Agent的进展与商业化落地的情况？

答：OpenClaw通用智能体非常火，这对行业发展肯定是好事，标志着AI正从被动工具向主动推理和执行演进，这与晶泰对AI for Science的判断高度一致，科研探索正迎来由智能体驱动的新范式。Agent并非简单的AI工具升级，而是重构科研范式的核心力量。目前来看，像OpenClaw这样主打本地优先、轻量自动化，适合个人小团队，无审计无权限等负责方面的管控需求。

现在很多Agent还是面向个人为主，特点就是灵活，但在大型企业和复杂行业的运营框架下不完全可控，当进入真实的药物或者材料研发场景，决策依赖多维度数据来源和领域知识，需要调度智能体解决幻觉、安全、权限等问题，来实现可信、可验证、可依赖，有更高的复杂性，以及需要更加科学的管控。晶泰基于自研的AI模型，行业深度认知，还有领域知识图谱，企业级上下文管理能力，数据资产与机器人实验室的底层能力，自主开发了一系列能够覆盖药物发现全流程的智能体，如靶点分析智能体X-B，自动获取这个靶点全维度的情况来提升研发效率；小分子药物发现智能体More Agent，整合核心工具来实现专利挖掘，构效关系分析，分子生成和筛选的自主闭环等；机器人调度中枢智能体，规划实验路径，调度实验室机器人完成各类高通量实验。最终，这些智能体，一个扮演Commander角色的Genius Agent进行整体管理和统筹，打通从前期准备、设计到交付的全流程，实现全流程自主决策。

除了赋能内部研发效率提升之外，在商业化上面，正在完成多个智能体系统的产品化改造，目前已有一些商业化落地。例如，已与某国际头部大药企达成合作，为其部署自主条件筛选系统，整合Multi-Agent、机器人实验室及化学领域模型，实现从AI反应条件推荐到实验参数自主设计，再到机器人高通量执行与化学反应条件优化的全流程闭环迭代。

展望未来，Agent在科研领域的应用刚起步，成长空间巨大。晶泰的核心优势在于对应用场景的深度了解，将Agent技术与自身科研积累，还有机器人实验室能力、行业资源深度整合，不是单纯的技术开发，而是聚焦解决实际科研问题，创造商业价值。未来将持续加大自研Agent研发投入，重点优化多智能体协作、长周期任务处理等能力，进一步拓展在生物医药、新材料、新能源等领域的应用场景，持续释放Agent价值。

问：钙钛矿项目进展，如何看待从药物发现切换到新材料研发的共同点？

答：钙钛矿电池在光伏领域潜力巨大，特别是太空光伏可能带来新爆发点。与晶科的合资公司已成立，晶泰占40%股权。计划共同建设基于人工智能和机器人的高通量钙钛矿叠层电池研发实验线，目标数个月内完成建设，三年左右实现一定规模量产，2028年后开启GW级大规模商业化量产。

晶泰科技的AI制药能力、AI药物发现的能力与材料设计的能力有很多底层的相通性，归根结底，底层逻辑是一样的，包括分子/材料设计、配方优化、工艺开发，从实验室到器件制备的全流程技术迁移，都是一个“设计－制造－测试－分析”的持续迭代优化过程，都需要用到自下而上物理驱动的理性设计和自上而下数据驱动的研发迭代模式，也都需要借助AI进行高效预测、生成和多目标优化。

基于这些底层的共通性，所以公司技术是很直接的从生物医药往材料方向去牵引，具体有三个方面。

第一是复杂构效关系建模能力，晶泰在药物行业已验证这方面的能力，也在全球物质结构预测比赛中（包括药物和材料分子）获得第一名。

第二是解决数据稀缺性能力，在材料方向同样构建了从材料结构、配方、工艺到器件制备的自动化实验与数据迭代系统。

第三是快速建模与工程放大能力，药物/材料都是从微观原子理论到算法再到实验室给做出来，这整套能力已构建。

总结来说，研发的底层逻辑和方法论都是一样的，另外底层构建的基础能力，包括自动化实验室设备的通用性和模块化，都使得公司的能力可直接跃迁至材料方向。

关于项目进展，第一是算得更准，通过高精度量子物理算法，大幅提高筛选高潜力配方的效率，将无效组合体数量减少50%—90%。第二是试得更少，通过带物理约束的机器学习模型，将材料性能预测准确率提升至90%以上，相比传统试错法，实验次数减少90%。第三是做得更快，使用集成自动化平台，每天可完成1000+次实验，比人工实验效率提高100倍以上，有望将研发周期缩短70%以上。

问：生发产品的优势以及长期市场空间？

答：这款产品现在的复购率超过95%，虽未大规模发力渠道，但从复购率可以凸显产品相比于消费领域的其他产品，最重要的优势是功能性。这是用过去十年帮助大药企做最难药物研发的积累，来做消费品分子。针对生发领域开发一款小分子，基于NPK靶点，有效激活毛囊和一款多肽，通过全局优化，促使头发产生I/IV/VII型胶原蛋白，延长生长期，是“医疗级效果，消费级产品”。

多数用户反馈，使用约3天去油效果非常明显，98%以上的人能有非常高效的去油效果；约1周防脱效果明显；使用60—90天，即使长期脱发用户也能长出非常多绒毛。起效快、效果明显、复购率高。

正在创造“科技消费品牌”。除功能性分子外，还配套智能硬件，一把带微摄像头的梳子，可促进精油渗透并通过AI分析微观生发效果，形成“分子+硬件+软件分析”的全新产品形态。用户可通过APP复购，未来有望形成订阅制商业模式。

全球受脱发困扰人群约25亿，中国超2.5亿。目标未来3—5年，APP注册用户过亿。通过订阅模式，该业务有望成为晶泰未来非常重要的增长曲线。

首款消费品验证了该方向的能力，未来可从生发拓展至其他皮肤相关更大市场。

问：在手现金未来的支出投入规划是什么？

答：截至2025年底，公司现金余额约人民币70亿元，再加上2026年1月新发的可转债金额是人民币25亿元，因此，在手资金非常充沛，为公司长期战略和业务布局提供坚实后盾。

关于现金支出和投入的计划，有两个方向：

第一，持续加大核心技术研发投入，这是公司维持行业领先地位的一个核心支撑。将在三大关键领域保持稳定投入——AI模型、机器人实验室、Multi-Agent技术。在AI模型领域，将持续优化和迭代核心算法，提升分子设计精准度和效率，进一步拓展AI在生物医药、新材料等赛道的应用场景；在机器人实验室方面，持续升级机器人设备与系统，提升自动化效率，加快数据采集速度，为AI模型的快速迭代提供有力的支撑；在Multi-Agent技术方面，将持续深化研发投入，优化协同调度能力，推动其与AI算法、机器人实验室深度融合，构建更高效流畅的研发闭环。

第二，在保障核心研发投入和业务稳健前提下，会保持一定的战略灵活性，在适当的时机筛选并投资具有强协同效应的标的和潜在公司，包括孵化项目。重点关注与公司核心业务，AI赋能药物研发、新材料发现、机器人自动化等高度契合的投资机会，优先选择能实现资源互补、提升整体业务竞争力的合作对象。通过投资与合作，完善产业链和生态链布局，放大协同价值，推动公司长期高质量发展，为股东创造更大回报。

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