热点栏目 自选股 数据中心 行情中心 资金流向 模拟交易 客户端 英矽智能（03696）上市次日涨超11%，触及33.62港元，较招股价24.05港元涨近四成。截至发稿，股价 上涨11.74%，现报33.50港元，成交额9454.47万港元，总市值突破180亿港元。 公开资料显示，英矽智能成立于2014年，是中国AI驱动药物发现及开发领域的领先企业。截至2025年 12月10日，公司通过自主开发的生成式人工智能平台Pharma.AI产生逾20项临床或IND申报阶段的资 产，其中三项资产已授权给国际制药企业，合约总价值最高达21亿美元，以及一项处于自主开发阶段的 II期资产，在业界中处于较领先的阶段。 热点栏目 自选股 数据中心 行情中心 资金流向 模拟交易 责任编辑：卢昱君 客户端 英矽智能（03696）上市次日涨超11%，触及33.62港元，较招股价24.05港元涨近四成。截至发稿，股价 上涨11.74%，现报33.50港元，成交额9454.47万港元，总市值突破180亿港元。 公开资料显示，英矽智能成立于2014年，是中国AI驱动药物发现及开发领域的领先企业。截至2025年 12月10日，公司通过自主开发 ...

来源：港股研究社 近日，英矽智能(03696)正式首挂上市，这一消息在资本市场掀起了一阵波澜。上市首日，其股价表现格外亮眼，早盘便高开 45.53%，瞬间成为市场焦点。 英矽智能作为一家全球领先的AI驱动药物发现及开发企业，实力不容小觑。公司自主研发的生成式人工智能平台Pharma.AI整合了 Biology42、Chemistry42、Medicine42及Science42四大模块，覆盖了从新靶点识别、小分子生成到临床结果预测的端到端药物研发流 程。 截至最后实际可行日期，公司成果斐然。通过自主开发的Pharma.AI平台，已产生逾20项临床或IND申报阶段的资产。其中，三项资 产已授权予国际制药及医疗保健公司，合约总价值最高达21亿美元。此外，还有一项处于自主开发阶段的II期资产，在业界处于相 对较为先进的阶段。 从上市公告来看，英矽智能每股定价24.05港元，此次共发行9469.05万股股份，每手500股，所得款项净额约20.26亿港元。如此大规 模的发行，显示出市场对其的期待。而截至发稿时，其股价更是涨至31.94港元，涨幅达32.81%，成交额也高达7.68亿港元。 ...

12月30日，港交所迎来六家公司集体挂牌上市，包括护肤品牌林清轩（HK02657）、建筑服务商美联股 份（HK02671）、数据基础设施企业迅策（HK03317）、人工智能药物研发公司英矽智能 大圣集团投资经理李明德分析认为，近期港股新股市场情绪积极，估值处于较好水平，加之今年以来多 家科技公司财务表现良好，促使企业选择在年报披露前冲刺上市，形成年底新股集中上市的现象。点击 视频，一探究竟！ （HK03696）、机器人企业卧安机器人（HK06600）以及数字孪生科技公司五一视界（HK06651）。其 中，英矽智能开盘报35港元，较发行价大幅上涨45%，成为当日亮点。该公司高层表示，通过"人工智 能+人类智能"融合，有望大幅缩短药物研发周期，提升效率并降低成本。 ...

将投中网设为"星标⭐"，第一时间收获最新推送 中国资本市场火热的一缕缩影。 刚一开盘，这些公司的股价都出现不同程度的涨幅，英矽智能、林清轩、迅策、卧安机器人、美联股份、五一视界（ 51WORLD ）等港股公司市值分别超 193 亿港元、 127 亿港元、 154 亿港元、 164 亿港元、 12 亿港元、 160 亿港 元；强一股份、誉帆科技、双欣环保等 A 股公司市值分别超 323 亿元、 64 亿元、 245 亿元。 9 个 IPO 集体亮相，也为 2025 年中国资本市场画上一个圆满的句号。众人也在满心期待，新的一年 IPO 的钟声能够持续不 断，甚至越来越响。 9 个 IPO ，一起上市 这 9 个 IPO 当中，最久远的公司已经有 26 年历史。 时间回到 1999 年，陈博彦和妹妹陈嘉琪在上海创立美联股份，开始从事预制钢结构建筑的建造，并为各行各业的建筑项目提 供综合服务。在这对兄妹的带领下，美联股份 2024 年的收入超过 15 亿元，从而在中国预制钢结构建筑市场的工业领域中排 名第三。 美联股份成立 4 年后，已经创业失败过 6 次的山东人孙来春，又踏上创业之路。 2003 年，他将学生时代办 ...

【导读】西湖大学讲席教授、原创校副校长、药物牧场等创始人许田：AI正在颠覆创新药研发进程 中国基金报记者 叶诗婕 吴娟娟 12月19日，西湖大学讲席教授、原创校副校长、药物牧场等创始人许田在2025资本市场香港论坛上发表 题为《AI+医药对行业和社会的影响》的主题演讲。许田在演讲中围绕人、科技革命浪潮及生物医药与 人工智能融合展开了深度分享，并强调了AI在生物医药领域的影响。 生物医药就是科技革命的"浪潮" 许田指出，当前全球正处于多浪潮叠加阶段：信息网络革命尚未结束，生物医药与新一代人工智能浪潮 已接踵而至。 许田又指出了人工智能对社会认知生态的重塑作用：短信、短视频等碎片化信息借助人工智能精准推 送，这类信息缺乏全面思考，却能让人产生上瘾式兴奋感。而这种片面信息的普及，正通过投票权等方 式深刻改变世界，这是科技进步带来的社会生态变革，影响到每个人的生活。 在产业机遇层面，许田给出关键数据：当年我国生物医药对外授权总金额已突破1000亿美元，远超新能 源车出口额。尽管，目前各方面对生物医药领域的投入远低于新能源车，但这恰恰印证了科技浪潮的不 可逆转性。 "生物医药就是科技革命的'浪潮'，而这种'浪潮'是不以 ...

【导读】 西湖大学讲席教授、原创校副校长 、 药物牧场等创始人许田 ：AI正在颠覆创新药研发进程 中国基金报记者 叶诗婕 吴娟娟 12月19日， 西湖大学讲席教授、原创校副校长 、 药物牧场等创始人许田在 2025资本市场香港论坛上发表题为《 AI+医药对行业和社会 的影响 》 的主题演讲 。 许田在演讲中围绕人、科技革命浪潮及生物医药与人工智能融合展开了深度分享，并强调了AI在生物医药领域的 影响。 生物医药就是科技革命的"浪潮" 许田开篇从"人本身"切入，提出"人类本质是食素动物"的核心观点，探讨人类进化与基因特质。 他指出，人类本质是食素动物，约三百万 年前因气候变化为生存开始食肉，这一转变推动大脑发育、工具发明与合作交流，却也带来肥胖、暴力倾向等问题。一万年前，中华民族 在长江三角洲栽种水稻，从游牧民族转为农耕民族，由此催生人口增长、解酒与体味基因突变、购房需求、陶瓷发明及孔孟之道等特质， 塑造了非暴力且包容性强的中华文明。 在追溯人类发展历程后，许田转向科技革命主题，强调科技革命是人类发展的核心主线，不以文化、政治形态、意识形态为转移。他结合 自身在美国的见闻，总结出科技革命的普遍规律：每一轮革命均 ...

Group 1 - The core point of the article is that 英矽智能 has submitted its listing application to the Hong Kong Stock Exchange on November 11 [1]

Core Insights - The article highlights the successful completion of a 400 million RMB Series D financing round by Jitai Technology, aimed at accelerating strategic initiatives including platform automation, product pipeline development, international collaboration, and talent acquisition [2][4]. Group 1: Company Overview - Jitai Technology, established in 2020, is an AI-driven biotech company focused on innovative nanomaterials, specifically targeting drug delivery and discovery technologies to combat diseases and aging [2]. - The company has developed an AI nanobase model and three core solutions: AiLNP (AI nucleic acid delivery system design platform), AiRNA (AI mRNA sequence design platform), and AiTEM (AI small molecule formulation design platform) [2]. Group 2: Technological Advancements - Jitai Technology has achieved precise targeted delivery capabilities of lipid nanoparticles (LNP) to key tissues and cells such as the liver, lungs, muscles, and immune cells, making significant progress in multi-organ and multi-tissue delivery challenges [3]. - The newly launched OpenCGT platform focuses on addressing industry pain points in precise drug delivery, aiming to lower development barriers and costs while fostering breakthrough CGT therapies [4]. Group 3: Strategic Partnerships and Support - The OpenCGT platform is designed to integrate research capabilities from top universities, resources from major hospitals, and the full R&D chain of CGT innovative pharmaceutical companies in Beijing [4]. - The Beijing Pharmaceutical and Health Industry Investment Fund, established by the Beijing government, aims to inject strong momentum into the development of innovative drugs and medical devices, particularly in emerging fields like cell and gene therapy [4][5]. Group 4: Industry Impact - The article emphasizes the importance of the pharmaceutical and health sector in Beijing's innovation strategy, with a focus on integrating AI with healthcare to drive high-quality development [5]. - The establishment of the OpenCGT platform is expected to accelerate the translation of original innovations and attract top global talent, technology, and capital to enhance Beijing's international competitiveness in the CGT field [5].

Core Insights - The article discusses the development of a unified generative framework called UniMoMo, which aims to design various types of molecules for drug development by utilizing molecular fragments for unified representation [1][3][8]. Group 1: Framework Overview - UniMoMo is a collaborative effort between Tsinghua University, Renmin University, and ByteDance's AI drug development team, focusing on generating different types of binding molecules for the same target [1][2]. - The framework employs a variational autoencoder to compress the full atomic conformations of molecular fragments and utilizes geometric diffusion modeling in the compressed latent space [1][8]. Group 2: Need for Unified Modeling - Different molecular types have distinct advantages and are suitable for various disease scenarios, necessitating the selection of the most appropriate type for specific therapeutic needs [3][4]. - Existing generative methods typically model only one type of molecule, limiting their ability to meet diverse treatment requirements and leverage commonalities across different molecular types [3][4]. Group 3: Challenges in Generative Modeling - The framework faces significant challenges in molecular representation and the design of generative algorithms due to the structural differences among molecular types [6][7]. - A key challenge is maintaining both atomic-level geometric details and abstracting structural hierarchies in the unified molecular representation [6][7]. Group 4: Design and Performance of UniMoMo - UniMoMo employs a unified representation of all molecular types as graphs composed of molecular fragments, allowing for the retention of atomic-level details and hierarchical structures [8][9]. - The iterative variational autoencoder (IterVAE) compresses all atoms in each block into a point in the latent space, facilitating efficient generative modeling while maintaining structural accuracy [9][11]. Group 5: Evaluation and Results - UniMoMo has been evaluated across multiple structural design tasks, demonstrating superior performance compared to existing single-type generative models in terms of geometric modeling capabilities and cross-modal generalization [11][12]. - In peptide design tasks, UniMoMo achieved significant improvements in key metrics such as structural accuracy and interaction quality, outperforming models like RFDiffusion and PepFlow [12][13]. Group 6: Future Directions - The authors suggest that future work could expand the modeling to include non-natural amino acids and more complex drug forms, enhancing the candidate molecular space [21]. - The unified modeling approach also presents opportunities for improving the controllability and interpretability of generative models, potentially advancing the development of reliable and practical molecular design platforms [21].