据了解，联盟将围绕算力、算法、数据、问题与人才五大核心要素，打造开放共享的科学智能基础设 施。通过构建"基础工具链-共性技术平台-场景化应用"全链条技术生态，推出系列智能化科研工具与开 放平台，助力科学家突破理论瓶颈，赋能企业实现"元创新"。同时，建立多元化资金支持体系，为技术 研发至产业转化提供全链条支撑。联盟还将积极参与国家重大产业专项规划。在国际化布局上，联盟将 通过发起国际赛事、制定技术标准、共建跨国实验室、创办学术期刊等行动，推动中国科研智慧深度融 入全球创新体系，提升我国在该领域的国际话语权。 此次活动特设联合成果分享环节，汇聚近百名政府代表、学术领袖及企业高管。北京大学教授高毅勤、 上海交通大学教授王延峰、中国科学技术大学教授陈林江、深势科技创始人兼CEO孙伟杰、华为数字技 术有限公司北冥实验室主任王龙等嘉宾分享了AI在生物医药、材料科学、基础平台等领域的应用合作 成果。来自中国移动、百度、比亚迪等企业代表就联盟发展战略展开深入探讨。与会代表一致认为，联 盟的成立将加速构建"科研-产业"双向赋能通道，为全球经济可持续发展注入新动能。 据了解，联盟将助力推动高校构建"AI+Science"交叉学科 ...

FLARE团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 还记得刘慈欣在《全频带阻塞干扰》中描绘的耀斑爆发吗？ 现在科幻照进现实，人类踏出了理解耀斑的重要一步——预测。 来自 紫东太初 和 中国科学院国家天文台 的研究团队，联合开发了天文耀发预测大模型 FLARE （Forecasting Light-curve-based Astronomical Records via features Ensemble） 。 该模型能精准预测恒星耀发事件，为天文学研究提供了全新的有力工具，也展示了AI for Science在天文学领域的巨大潜力。 相关研究论文已成功被人工智能领域国际顶级会议IJCAI 2025录用。 以下是更多详细内容介绍。 恒星耀发从何而来 恒星耀发是恒星大气中磁场能量的快速释放过程，对于理解恒星结构、演化、磁活动以及探索系外宜居行星和外星生命意义重大。 然而，目前通过观测获得的耀发样本数量有限，难以满足全面深入的研究需求。 因此，准确预测恒星耀发时间成为天文学研究的重要任务，但此前这一领域一直缺乏相关研究成果。 与相对容易预测的太阳耀斑不同，恒星耀发预测主要依赖 光变曲线 。 △ 恒星的光变曲线 ...

生物药研发模式变革 - 生物药研发正从传统"实验驱动"模式向"计算驱动"模式转变 这种变革有望解决研发周期长、成本高、效率低等痛点 [1] - 迈威生物与深势科技的战略合作标志着行业研发范式创新 通过AI与生物技术融合推动源头创新 [1][3] 合作双方核心优势 - 迈威生物具备全产业链布局优势 在ADC技术平台、单/双抗分子发现领域有突出能力 已打通ADC药物从研发到生产的全流程 IDDC平台与Mtoxin毒素技术获多项目验证 [2] - 深势科技拥有Uni-Smart科学文献大模型、Uni-Mol分子构象大模型、Uni-Fold蛋白折叠大模型等AI技术 构建了完整的微观世界认知与计算体系 [2] 合作具体方向 - 知识引擎构建：基于Uni-SMART大模型打造生物创新药研发知识引擎 实现科学文献智能筛选与多模态元素提取 构建靶点数据库提升研究效率 [2] - 创新靶点探索：结合RiDYMO平台使分子模拟采样效率提升近百倍 融合迈威ADC技术加速药物分子从0到1发现 突破难成药靶点机制研究 [2] 行业影响 - 此次合作代表生物制药技术与AI大模型的深度创新融合 为行业提供全新技术解决方案 [3] - 通过核心技术优势互补 将显著提升靶点发现效率和药物研发成功率 推动生物药研发进入智能化新阶段 [1][2][3]

报告公司投资评级 - 首次覆盖，给予“买入”评级 [1] 报告的核心观点 - 晶泰控股是AI for Science稀缺标的，有望在2027年实现扭亏为盈，预计2025 - 2027年收入分别为4.26/6.83/10.95亿元，归母净利润分别为 - 4.42/-1.96/0.42亿元，当前股价对应P/S分别为43.69/27.25/17.00倍 [8] 根据相关目录分别进行总结 1. AI for Science稀缺标的，打造AI研发新范式 - 晶泰控股是基于量子物理、以人工智能赋能和机器人驱动的创新型研发平台，为制药及材料科学等产业提供研发解决方案及服务 [14] - 公司受全球资本关注，已筹集资金约732百万美元，在全球人工智能赋能的药物发现公司中排名第一，成立多家附属公司构建多元化科技创新企业集团 [15][17] - 公司股权结构多元，腾讯和红杉中国为主要股东，创始人股东和其他投资者也有一定持股比例 [22] - 公司核心管理团队技术背景强、行业经验丰富，研发团队由三位麻省理工学院培训的科学家和联合创始人领导，有500多名科学家和技术人员 [23] 2. 人工智能解决方案及自动化行业：场景多元，前景广阔 - 人工智能在医疗和材料科学领域潜力大，自动化市场增长快，实验室自动化渗透率将从2022年的3.7%增长至2030年的23.2%，数据量、劳动力成本、技术融合及政策驱动市场增长 [26][27][34] - 药物研发行业中，传统制药方式成本高、时间长、成功率低，AI制药潜力大，基于量子物理的方法是突破性技术，AI制药处于成长期，干湿结合等能力是竞争优势，人才、数据等是进入壁垒，降本增效需求驱动增长，数据保护和多样化管线是趋势 [35][36][47] - 固态研发服务行业中，固态研发对评估材料性质重要，人工智能赋能可建立反馈回路，市场以制药为主、材料科学领域有望增长，技术和商业化难度是进入壁垒，技术进步等驱动增长，应用领域向材料拓展是趋势 [48][49][57] - 自动化研发实验室行业中，自动化可实现更高效的湿实验室流程，传统人工方法有成本高、效率低等问题，自动化是产业升级趋势，市场以制药为主、化学及材料科学领域有望增长，资金、竞争压力等是进入壁垒，产业升级需求和人工智能进步驱动增长，多技术整合和重视数据安全是趋势 [59][60][70] - 材料科学研发行业中，人工智能等新技术将重塑研发方式，新型材料市场需求增加，应用多元、参与者广泛，向生物领域转变，人工智能及跨学科技术赋能研发 [71][72][76] 3. AI for Science，具备跨行业赋能能力 - 营收步入商业化阶段，2024年营收2.66亿元，同比增长53%，达到港交所商业化公司收入门槛，取消“未商业化公司”称号，净亏损收窄，现金充足，智能机器人业务大幅增长 [77][79][85] - 数据构造护城河，公司有海量虚拟和实验数据，实现“干、湿”闭环技术平台，结合量子物理和人工智能技术，开发ProteinGPT，基于量子物理的计算能力可改善研发周期，AI模型可与物理模型结合并实现生成式AI功能 [88][90][93] - 合作项目由医药延伸至材料等新领域，服务全球制药巨头，合作管线进展良好，AI + 机器人落地多行业，深度赋能材料科学等领域 [8] - AI赋能各产业发展打造新质生产力，业绩增长具备较高确定性，政策红利驱动短期增长，客户留存与孵化公司驱动中长期增长 [8] 4. 盈利预测与投资建议 - 预计公司2025 - 2027年收入分别为4.26/6.83/10.95亿元，归母净利润分别为 - 4.42/-1.96/0.42亿元，当前股价对应P/S分别为43.69/27.25/17.00倍，首次覆盖给予“买入”评级 [8]

报告公司投资评级 - 买入（首次）[1] 报告的核心观点 - 晶泰控股科学家背景团队研发实力雄厚，营收突破商业化门槛且净亏损显著收窄，干湿实验闭环构造数据壁垒，合作新药管线进展顺利且新材料等领域客户持续拓展，政策红利驱动短期增长，客户留存与孵化公司驱动中长期增长，预计2027年实现扭亏为盈，首次覆盖给予“买入”评级[8] 根据相关目录分别进行总结 1. AI for Science稀缺标的，打造AI研发新范式 - 全球资本关注，构建多元化的科技创新企业集团：晶泰控股由三位麻省理工博士后创立，以量子物理和人工智能技术突破传统限制，受世界知名投资者支持，已筹集约732百万美元，在全球人工智能赋能药物发现公司中排名第一，与辉瑞合作助力Paxlovid开发，还成立多家附属公司构建多元化集团[15][17][19] - 股权结构多元：股权结构分散，腾讯和红杉中国为主要股东，创始人股东及其他投资者均有持股，公众股东和基石投资者持股比例较小[22] - 科学家领衔，研发实力雄厚：核心管理团队技术背景专长且经验丰富，研发团队由三位麻省理工科学家领导，500多名人员具备多学科专业知识[23] 2. 人工智能解决方案及自动化行业：场景多元，前景广阔 - 药物研发行业：传统制药面临成本高、时间长、成功率低问题，AI制药潜力大，基于量子物理方法是突破性技术，AI制药处于成长期，干湿结合等能力是竞争优势，人才、数据等是进入壁垒，降本增效需求是增长驱动，数据保护和多样化管线是趋势[35][36][40] - 固态研发服务行业：固态研发对评估材料性质重要，人工智能赋能固态研发，市场应用以制药为主，材料科学领域有望增长，技术和商业化难度是进入壁垒，技术进步等是增长驱动，应用领域向材料拓展是趋势[48][49][51] - 自动化研发实验室行业：自动化研发可实现更高效湿实验室流程，应用领域将拓展，传统人工方法有诸多问题，自动化是产业升级趋势，市场以制药为主，化学及材料科学领域将增长，资金等是进入壁垒，产业升级需求和人工智能进步是增长驱动，多技术整合和重视数据安全是趋势[59][60][61] - 材料科学研发行业：人工智能等新技术将重塑研发方式，新型材料需求增加，市场竞争激烈，材料科学向生物领域转变，人工智能及跨学科技术赋能研发[71][72][75] 3. AI for Science，具备跨行业赋能能力 - 营收步入商业化阶段，AI平台价值加速兑现：2024年营收突破商业化门槛，取消“未商业化公司”称号，净亏损收窄，费用率改善，现金充足，智能机器人和药物发现解决方案收入增长[77][79][85] - 数据构造护城河，迈向AI for Science：量子+AI模型生成虚拟数据，机器人自动化积累实验数据，结合计算机工具和机器人自动化湿实验室提供干湿闭环解决方案，整合人工智能到核心技术，开发ProteinGPT[88][90] - 合作项目由医药延伸至材料等新领域：服务全球制药巨头，合作管线进展良好，AI+机器人落地多行业，深度赋能材料科学等领域[10] - AI赋能各产业发展打造新质生产力，业绩增长具备较高确定性：政策红利驱动短期增长，客户留存与孵化公司驱动中长期增长[8] 4. 盈利预测与投资建议 - 关键假设：未提及相关内容 - 盈利预测和估值：预计2025 - 2027年收入分别为4.26/6.83/10.95亿元，归母净利润分别为 - 4.42/-1.96/0.42亿元，当前股价对应P/S分别为43.69/27.25/17.00倍[1][8]

【演讲/钟新龙，整理/观察者网 唐晓甫】 很多人说"人工智能的历史既长又短"。 其"长"，在于人工智能概念可以追溯至1950年，当时计算机奠基人图灵提出了著名的"图灵测试"。他认 为，若第三方无法区分计算系统与人类的回答来源，则可认为该系统具有智能。由此，人工智能的概念 自1950年起便有了理论基础。 其"短"，则在于大众层面对人工智能的广泛接触，应当以2022年11月发布的ChatGPT为分水岭，截至今 日仅有两年多的发展历程。 编者按：随着ChatGPT的爆火以及具身智能的大规模出现，利用AI大模型的通用人工智能带 领人类进入第四次工业革命的设想，在欧美世界尤其是金融圈成为最热门的话题。受此影 响，国内不少相关人士也在强调美国领导的西方体系会利用其"算法+数据+算力"的三重优 势对我国形成技术代差，从而导致我国在潜在的"第四次工业革命"中落于人后。 但是随着 人工智能大模型的演进和实践，更多人意识到，这套叙事存在逻辑瑕疵。而在这场再认识的 过程中，更多人对于人工智能的潜力和局限有了更明晰的认知。于是就在今年4月，工业和 信息化部直属单位中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）正式发布了《人工智能赋能 新型 ...

中国大模型开源浪潮 - 中国科技公司在大模型领域掀起开源浪潮，向全球发出"强音"，技术获得国际认可并扭转全球大模型文化 [1] - DeepSeek和通义千问系列开源产品推动国际大模型开源路线，突破技术垄断，促进技术平权，提升AI普惠性 [1] - 阿里通义已开源200余个模型，全球下载量超3亿次，衍生模型数超10万个，超越美国Llama成为全球第一开源模型 [2] 技术性能与国际认可 - 在国际学术研究中，许多论文基于千问模型，同等尺寸下千问小模型性能优于LLaMA [1] - 以DeepSeek、Qwen为代表的中国开源模型实现参数权重、推理逻辑和工具链条全开源，打开AI商用新局面 [2] - DeepSeek在人工智能反馈强化学习方面是开源大模型中走得最远的，将人类反馈变为人工智能反馈 [2] 小模型的价值与意义 - 小模型可降低应用成本，拓展普及度，同时帮助高校科研机构应对资源约束的研究挑战 [2] - 大模型发展越好，越能衍生优秀小模型，而小模型研究也能为大模型发展提供重要启发 [2] AI for Science前沿领域 - AI for Science成为重要突破口，大模型对复杂系统的处理能力远超传统方法 [3] - AI for Science定位为启发人类科研工作者，弥补人类思考不足或成百倍、千倍提高效率 [3] 未来发展挑战 - 中国AI领域在并驾齐驱后将面临更高层次能力考验，需提出更深刻学术思想和根本性解决方案 [4] - 需在保持技术创新的同时，注重"从0到1"原创性思想的培育和激发 [4]

公司业绩情况 - 2025年一季度公司实现营业收入5.56亿元，较去年同期增长23.65% [1] - 2025年一季度归属母公司股东的净利润达2461万元，同比大幅增长236% [1] - 2025年一季度经营活动产生的现金流量净额为1.16亿元，同比增幅达207% [1] - 2025年一季度境外新签订单量同比大幅增长，业务版图开拓了西非、中亚及南亚等新兴市场 [1] 公司未来规划 - 公司近两年布局新兴材料研发领域，锚定“AI + 量子计算”材料研发新范式方向 [1] - 公司欲打通产业资源，塑造通过前沿范式进行新材料研发的平台，可自研产品管线、与龙头企业合作 [2] - 微观纪元提供量子算法能力，精准智能实验室提供新范式材料研发“项目池” [2] AI与量子计算作用 - AI for Science和量子计算在化学研发里作用高度互补，AI是加速器，量子是突破维度瓶颈的“指南针” [3] 微观纪元情况 - 微观纪元是国内稀缺的聚焦量子模拟方式进行化学研发的企业，对标美国谷歌孵化的Sandbox [4] - 量子计算未来有望成长为数千亿美金级市场，医药、材料等化学研发是重要下游 [4] 新业务商业模式 - 公司打造“AI + 量子”前沿范式的材料研发平台，微观纪元贡献量子模拟算法能力，解决材料定制化研发问题并交付成熟产品管线给合资公司 [5] - 精准智能化学实验室进行精准化、智能化范式革新，孵化机器化学家平台，有项目储备，与公司战略合作后共同产业化 [5] 潜在孵化材料 - 微观纪元已研发出MOF材料、生物酶等产品管线 [6] - 精准智能实验室有用于建筑、汽车玻璃的防晒隔热材料等数十条产品管线 [6][7] 海外业务优势与分布 - 公司自2014年出海，海外业务收入从千万元级跃升至亿元级，有先发优势，依托国内成本优势构建价格竞争力，提供技术指导、定制方案、售后及增值服务，推动海外业务增长 [8] - 海外业务区域贡献上，东南亚市场最高，港澳台次之，中东、非洲、南美等构成增量 [9] - 2025年境外收入目标为10亿元，东南亚为核心，加速拓展新兴东南亚市场，沙特市场是中东突破点 [9]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 报告旨在了解和分析中国AI for Science的驱动发展、范式变迁、产业应用，深入了解其发展历程、核心技术及产业应用深度[2][6] - AI for Science通过结合人工智能与传统科学领域，展现出推动科学研究和技术创新的巨大潜力，其发展需技术创新、政策支持等多方面配合[49] 根据相关目录分别进行总结 行业综述 - AI for Science指利用人工智能技术加速科学研究和发现，有数据驱动、模型驱动等范式，范式变迁推动科技进步，其发展从初步探索到广泛应用，未来将深度融合[9][25][29] - 模型驱动结合传统理论与现代计算技术，可在无实际实验时探索复杂系统特性，应用于火箭模拟等场景[13][14] - 数据驱动利用大数据和分析技术，使科学家无需深入理论背景探索复杂系统行为，应用于基因等场景[16][17] - 数据与模型融合驱动结合两者优点，构建更可靠可解释模型，应用于能源系统等场景[20][21] 技术分析 - 核心技术包括高性能算力、数据管理基础设施、科学计算软件、预训练大模型和高通量实验，共同加速科学研究[31] - 算力基础设施提供计算资源，中国超算数量多、有国家级超算中心，低能耗设计可降低成本[36][37] - 软硬件数据基础设施提供计算和数据管理能力，中国科学数据涵盖多领域且总量增长[39] - 高通量实验集成自动化设备，快速执行实验方案，生成大量数据，在材料研发等领域成效显著[41][43] 产业发展实践分析 - AI for Science在多个科学领域展现潜力，推动科学研究和技术创新，发展需多方面支持[49] - 在生命科学领域，AI加速药物研发、优化基因组学研究等，预计为人类健康带来更多福祉[50][52] - 在药物研发中，AI应用贯穿流程，提高成功率、降低成本、缩短上市时间[53][55] - 在地球科学领域，AI应用广泛，帮助解决复杂问题，如改进气候模型等[58][59] - 在材料化学领域，AI应用广泛，提升材料性能、效率和可持续性，如预测新材料性能等[61][63]

www.leadleo.com 2025年中国AI for Science行业概览：创 新驱动：AI如何助力科学创新的无限可能 China AI for Science Industry 中国AI for Science産業 概览标签：AI for Science、算力基础设施、高通量实验 1 www.leadleo.com 400-072-5588 ©2025 LeadLeo 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均 系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外 ）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制 、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述 约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施，追究相关人员责任 的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用"头豹研究院"或"头豹 "的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构， 也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 研究目标 Research objectives 研究目的 ◼ 了解和分析中国AI for Science的驱动发展、范式变迁、产业应用 研究目标 ...