AI4S（科学智能）行业市场研究报告

说明：本报告基于公开渠道可获取的信息编制，旨在为索乐咨询的猎头业务战略布局提供行业全景视角。报告中涉及的薪酬数据、人才分析系基于招聘平台公开信息和行业调研的综合推断。

一、行业市场总量与头部企业分析

1.1 全球市场规模

AI4S（AI for Science，科学智能）已被学界列为继实验科学、理论科学、计算科学和数据科学之后的“第五科研范式”，被英伟达列为与大语言模型、具身智能并列的三大AI关键方向之一。2024年，AlphaFold核心研发者凭借AI4S成果斩获诺贝尔化学奖，标志着该领域的硬核科研价值获得最高级别认可。

全球AI4S市场正处于爆发式增长阶段。根据不同研究机构的统计口径，市场规模数据如下：

口径一：狭义AI4S软件与服务市场（QYResearch等机构统计）——2025年全球市场规模为45.38亿美元，预计2032年将达到262.3亿美元，2026-2032年复合增长率（CAGR）为28.9%。

口径二：广义科学智能市场（涵盖AI驱动的科研全产业链）——2025年全球科学智能市场规模达到1578亿美元，同比增长35%。长江证券研报进一步预测，全球AI4S市场预计从2020年的378亿美元爆发式增长至2035年的近5万亿美元，2025-2030年复合增长率达60.5%。

两种口径的差异源于对“AI4S市场”定义范围的界定不同：狭义口径仅统计AI4S工具、平台和服务的直接收入（2024年全球约33.63亿美元），广义口径则包含AI4S所撬动的下游生物医药、新材料等产业的整体价值量。

1.2 中国市场规模

中国AI4S市场增速领跑全球。2020年中国科学智能市场规模为98亿美元，至2025年增至499亿美元，期间复合年增长率达到38.5%。预计到2035年，中国AI4S市场规模将从98亿美元增至约1.8万亿美元。

政策层面，中国已将“人工智能+科学技术”列为国家六大重点行动之首。2026年6月，北京市委教育科技人才工作领导小组印发《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案（2026-2028年）》，成为国内首个覆盖自主实验室、科研智能体、科学大模型、科学数据中心等完整体系的AI4S中长期实施方案。与此同时，2026年国内6万卡AI4S计算集群正式投用，算力基础设施加速落地。

1.3 主要头部企业

国际层面：

国内层面：

1.4 主要上市公司近3年财务表现

晶泰科技（2228.HK） ——AI4S领域首家实现全年盈利的港股上市公司：

2025年药物发现解决方案业务收入达5.38亿元，同比大幅增长418.9%，成为最主要的增长动力。公司已形成“AI+机器人+Multi-Agent”的全栈技术能力，拥有超200个AI垂类模型，AI多智能体每周独立推进实验超过10000次，累计服务全球前20大药企中的17家。

英矽智能 ——AI制药领域另一重要企业，2024年营收约8583万美元，但大客户集中度极高，仅对第一大客户Exelixis的对外授权收入就达5199.5万美元，占比高达60.6%，前五大客户收入占比达94.5%。

诺禾致源（688315.SH） ——测序平台服务是收入支柱，2025年贡献10.62亿元，占总营收48.08%，但同比仅增长0.63%，毛利率32.50%，同比下降1.88个百分点，三大板块中毛利率垫底。

第四范式（06682.HK） ——2024年全年总收入52.61亿元，同比增长25.1%；毛利22.45亿元，毛利率42.7%，亏损有所收窄。

总体来看，AI4S上市公司呈现“营收高增长但盈利分化”的特征：晶泰科技已跨过盈亏平衡点，英矽智能等仍处于大额亏损阶段。行业整体处于商业模式验证向规模化兑现阶段过渡。

二、行业主要产品与营收分析

2.1 产品分类

AI4S行业产品可划分为两大类型：

闭环AI（Closed-loop AI） ：将AI模型与自动化实验设备深度耦合，实现“设计—构建—测试—学习”的干湿实验闭环。代表产品包括晶泰科技的机器人自动化实验平台、深势科技的DeepModeling开源生态、科理新序的科学基座模型+自动化实验平台。

人机交互AI（Human-in-the-loop AI） ：AI作为科研人员的辅助工具，提供预测、模拟和优化建议，人工参与决策和验证。代表产品包括Schrödinger的计算药物设计平台、各类分子动力学模拟和材料计算工具。

按应用领域划分，AI4S主要覆盖四大方向：生物与制药（当前最大市场）、工业制造、材料科学、其他（能源、地球科学等）。

2.2 营收按品类划分

以晶泰科技为例，2025年营收8.0亿元中：

药物发现解决方案：5.38亿元（占67.3%），同比+418.9%

AI for Science智能解决方案：约2.65亿元（占33.1%），涵盖智能机器人解决方案等

其他业务：约0.01亿元

公司在医药领域以外持续拓展边界，已成功向全球化工巨头巴斯夫交付配方稳定性测试自动化工作站。

2.3 营收按区域划分与海外业务占比

以晶泰科技为例，2025年中国大陆地区收入约2.26亿元，海外市场（含美国、欧洲等）收入占比显著。根据财务数据，晶泰科技AI4S智能解决方案2023-2025年收入分别为8669万、1.63亿、2.65亿元，增长稳健。从更广泛的行业看，百普赛斯等AI4S上游供应商海外占比超过60%，近岸蛋白则侧重国内AI制药+CDMO双布局，反映不同企业在区域策略上的分化。

美迪西（CRO企业）2024年境外客户收入占主营业务收入38%，并力争将海外业务占比提升至40-50%。

2.4 大客户集中度分析

AI4S行业普遍面临大客户集中度高的特征。英矽智能前五大客户收入占比高达94.5%，其中仅第一大客户就占60.6%。这一特征在行业早期阶段具有普遍性：AI4S企业客户多为头部药企和科研机构，单个项目金额大、交付周期长，导致收入高度集中。

随着平台型企业的商业模式成熟和客户数量增长，客户集中度有望逐步下降。晶泰科技2025年客户数量同比增长62%，累计服务前20大药企中的17家，客户结构正在优化。

2.5 利润分析

AI4S行业整体仍处于“高投入、高增长、盈利分化”阶段。晶泰科技2025年毛利率达69.67%，较2024年的46.33%显著提升，受益于药物发现业务的高价值收入确认和规模效应。但大多数AI4S企业仍面临研发投入巨大、盈利周期长的挑战。行业利润分配呈现“微笑曲线”特征：上游算力与芯片环节技术壁垒最高、利润最厚；中游模型与平台环节市场空间大但变现周期长；下游垂直应用环节竞争激烈。

三、产业链分析

AI4S产业链可划分为上游算力支撑、中游模型平台、下游场景应用三大环节。

3.1 上游：算力支撑（“心脏”环节）

上游涵盖算力集群、AI芯片、数据资源与底层框架，是技术壁垒最高、价值占比最大的环节。

算力与芯片：GPU/ASIC/FPGA等AI加速芯片，智算集群建设。中科曙光已发布中国最大AI4S计算集群。

数据资源：高质量科学数据是AI4S的底层基础。2025年中国数据生产总量达52.26泽字节，占全球27.44%。

底层框架：PyTorch/JAX等机器学习框架，VASP、LAMMPS等科学计算软件。

上游关键趋势：AI正在加速早研阶段的“设计—构建—测试—学习”循环，“AI越会设计，实验室反而越忙”的逻辑驱动实验需求爆发。金斯瑞生物科技等上游产业链早期公司受益于市场扩容，作为“卖水层”订单加速兑现。

3.2 中游：模型平台（“大脑”环节）

中游核心聚焦科学大模型、计算引擎与研发工具，是连接算力与应用的枢纽。

科学大模型：需要深度融合物理、化学等领域知识，而非简单的通用模型微调。通用大模型难以捕捉复杂的科学规律。

计算引擎：跨尺度计算引擎（如分子动力学、第一性原理计算）与AI框架的融合。

实验闭环平台：干湿实验闭环平台，实现AI预测与实验验证的实时反馈迭代。

中游代表企业包括深势科技（DeepModeling开源生态+DeepPotential）、晶泰科技（AI+机器人+Multi-Agent全栈平台）、英矽智能（Pharma.AI平台）等。中游环节市场空间大，但变现周期长，需要持续的技术投入和商业模式验证。

3.3 下游：场景应用（价值落地环节）

下游覆盖生物医药、新材料、新能源、半导体、航空航天等领域的实际应用场景。

生物医药：当前AI4S最大应用领域，覆盖靶点发现、分子生成、ADMET预测、临床试验设计等。以临床前33%价值量占比测算，AI4S可触达市场规模约1082亿美元。

新材料：实验室样品到量产工艺的量化过渡、配方优化。

工业制造：实验室自动化、智能工厂、巡检机器人。

其他：化工、新能源、合金、显示、半导体等领域。在AI4S渗透率25%的假设下，仅这6个下游就可创造AI4S市场需求约1486亿美元。

四、行业知名创始人与核心人物

4.1 学术奠基人

鄂维南——中国科学院院士，2018年率先在国内提出“AI4S”概念并推动其落地，是中国AI4S领域的学术奠基人。

漆远——复旦大学浩清教授、人工智能创新与产业研究院院长、上海科学智能研究院院长。本科毕业于华中科技大学，获美国麻省理工学院媒体实验室博士学位，曾任美国普渡大学终身副教授、阿里巴巴副总裁、蚂蚁金服首席数据科学家。2023年出任上海科学智能研究院院长，推动并领导了复旦大学CFFF智算平台的建设，作为评委会主席创办了世界科学智能大赛。

4.2 产业界创始人

张林峰 & 孙伟杰（深势科技联合创始人） ——张林峰为普林斯顿大学博士，曾拒绝DeepMind邀约回国创业。2018年，张林峰、鄂维南等人凭借在“深度势能”分子模拟方面的突破获得国际高性能计算领域最高奖项“戈登·贝尔奖”，该成果入选“2020年中国十大科技进展”。深势科技2025年完成C轮融资超8亿元，估值超60亿元。

温书豪（晶泰科技联合创始人兼CEO） ——麻省理工学院博士后，主导晶泰科技从AI制药平台向“AI+机器人+Multi-Agent”全栈能力进化，2025年带领公司实现首度全年盈利。

张载熙（科理新序创始人） ——出生于1998年，中科大少年班学院本科，中科大计算机科学博士，曾在哈佛医学院联合培养、普林斯顿大学AI实验室从事博士后研究。博士毕业后拒绝了十多所海内外顶尖高校的教职offer和国内大厂千万年薪邀请，选择创业。

李科频（辛顿人工智能创始人兼CEO） ——同济大学电气工程系1999届毕业生，上海交通大学2021届EMBA，主导公司“三地协同”布局和AI4S战略定位。

五、行业内部部门划分、层级与待遇

5.1 典型部门划分

AI4S企业的组织架构通常包含以下核心部门：

AI算法研发中心：科学大模型、分子模拟、图神经网络、生成模型等方向

计算平台与Infra：算力调度、高性能计算、数据工程、MLOps

自动化实验室工程：机器人控制、实验室自动化、干湿闭环系统集成

产品与解决方案：AI4S产品经理、行业解决方案架构师、售前技术顾问

生物/化学/材料领域团队：领域科学家、计算化学家、生物信息学家

商业与交付：大客户销售、项目交付、客户成功

职能支持：人力、财务、法务、政府关系

5.2 层级与薪酬体系

根据招聘平台公开数据，AI4S行业薪酬层级如下：

具体岗位薪酬参考：

AI4S领域科学家：40-70k·15薪（上海，博士，10年以上经验）

AI4S算法科学家：3-4.5万×17薪（化学方向）

AI Infra总监/高级工程师（AI4S方向）：3-6万×18薪

AI4S战略研究专家：30-60k（上海，硕士，3-5年）

AI4S应用专家：3-6万（天津，硕士，5年以上）

AI4S算法工程师/科学家（分子模拟方向）：4-5.5万

博士后-面向AI4S的数据语料建设岗：25-40万/年

镁伽科技（实验室自动化）：本科15-25万/年，硕士25-45万/年，博士40万/年起

六、进入AI4S行业所需知识与面试关注点

6.1 核心知识要求

技术侧：

AI/ML基础：深度学习、图神经网络、生成模型、大规模预训练模型，精通PyTorch/JAX等框架

科学计算：分子动力学模拟、第一性原理计算（DFT）、力场开发、科学计算软件（VASP、LAMMPS等）的使用与底层逻辑理解

工程能力：高性能计算、分布式训练、数据处理与MLOps

领域侧：

生物医药：计算化学、结构生物学、药物设计、ADMET预测、生物信息学

材料科学：合金/无机非/高分子材料计算、材料基因组

物理/化学：量子化学、统计力学、热力学

复合能力：

能够作为“翻译官”连接AI研发团队与物理/化学背景的科学家团队

具备极强的逻辑思辨能力与跨学科沟通能力

理解从文献调研、假设生成到实验设计、计算模拟、结果验证的完整科研流程

6.2 面试主要关注点

学术影响力：在Nature（含子刊）、Science、NeurIPS、ICML等核心期刊/会议发表过AI4S相关论文，或有广受认可的开源项目（如DeepMD、SchNetPack等核心贡献者）

技术深度：对大规模预训练模型、生成模型、图神经网络有深入理解和实际落地经验

行业Know-how：要求在各自领域中有着深刻行业认知，能够独当一面进行AI4S的研究和算法开发

项目落地能力：从0到1完整项目经验，能把技术转化为业务价值

跨学科协作能力：与实验团队、产品团队的高效协作经验

6.3 行业头部公司主要招聘渠道

猎聘：当前AI4S中高端岗位最活跃的招聘平台，多个算法科学家、战略研究岗位通过猎头发布

前程无忧：算法科学家、应用专家等技术岗位

BOSS直聘：科研大模型产品方案架构师等岗位

高校就业平台：北大、中科大等高校科学智能学院的校企合作项目

学术会议与竞赛：NeurIPS、ICML等AI顶会，以及世界科学智能大赛等专业赛事

猎头渠道：高端岗位（AI4S领域科学家、AI Infra总监等）主要通过猎头定向寻访，涉及硬科技猎头专注赛道包括AI4S、具身智能、脑机接口等方向。

七、行业人才市场分析

7.1 人才缺口现状

AI4S行业面临严重的人才短缺。北京科学智能研究院副院长李鑫宇指出，发展AI4S面临两大挑战：一是高质量科学研究数据的稀缺，二是人才的稀缺——“以前在分工体系下去培养人才，所以眼下缺乏既懂专业又懂AI的跨领域人才，需要加大复合型人才的培养”。

高性能计算工程师的人才供需比低至0.15——每1个合格求职者面临7家公司的争夺，算法工程师等核心AI岗位的供需也呈现显著的不平衡。高盛预测到2030年中国人工智能产业的人才缺口将超过500万。

7.2 最吃香的专业人才类型

第一梯队（极度紧缺） ：

AI4S算法科学家：兼具AI模型开发能力和科学计算背景（分子动力学、DFT），博士学历为主，薪酬60-100万+

科学大模型研发工程师：有LLM/GNN大规模训练经验，同时理解科学计算场景

干湿实验闭环系统专家：能打通AI预测与自动化实验平台的技术人才

第二梯队（高度紧缺） ：

AI Infra工程师（AI4S方向） ：高性能计算、分布式训练、算力调度，薪酬50-100万+

计算化学/计算材料科学家：精通VASP/LAMMPS等工具，同时掌握AI方法

生物信息学+AI复合人才：基因组学、蛋白质结构、组学数据分析与AI建模

第三梯队（紧缺） ：

AI4S产品经理：理解科研场景需求，能将AI能力转化为产品方案

自动化实验室工程师：机器人控制、实验室自动化系统集成

AI4S战略研究/行业分析师：产业研究、政策研判、竞品分析

7.3 受欢迎的高校毕业生来源

国内高校：

北京大学：2025年成立科学智能学院，启动“博雅AI4S拔尖人才计划”本硕博贯通制项目，探索“AI+基础科学+产业需求”融合路径

中国科学技术大学：少年班学院、科学智能物质创制中心，培养理论与应用力学+计算机科学交叉人才

上海交通大学：网络信息中心设AI科研应用工程师岗位，要求AI4S领域学科背景

复旦大学：人工智能创新与产业研究院，漆远领衔，建设CFFF智算平台

清华大学：姚班、图灵班等计算机科学拔尖项目

海外高校：

普林斯顿大学、麻省理工学院、哈佛医学院、剑桥大学等AI4S领域研究实力突出的院校

深势科技、科理新序等企业的核心团队均有普林斯顿、哈佛、剑桥等海外顶尖高校背景

7.4 行业紧缺人才与对应薪酬汇总

注：以上薪酬数据综合自猎聘、前程无忧、BOSS直聘等平台的公开岗位信息，为2025-2026年市场行情参考值，实际薪酬因企业融资阶段、岗位紧急程度和个人背景差异较大。

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