聚光科技——从仪器作为重要的数据来源，看公司在AI大模型训练及应用上的价值
① 服务精准医疗：传统分析中更加关注的是单个或某几个生物标志物与标签的关系。但临床问题往往比较复杂，蛋白与蛋白、蛋白与基因之间存在千丝万缕的联系，机器学习模型可以用来寻找深层次的关系。质谱仪是构建蛋白质组学AI模型所需数据的主要工具。AI有望推动蛋白质组学应用更快发展，目前质谱仪在临床领域渗透率仅1-2%，目前三级医院近3000家、二级医院近10000家、CDC近3000家，按照单台100万价格计算，不考虑试剂盒收入，未来临床市场仪器空间近百亿。聚光高分辨蛋白质组学质谱有望年底落地，打通设备端和数据端。
2）人工智能实验室集成方案：子公司谱育科技目前已经推出了样品自动分转、自动前处理、多因子、多流水线自动分析等全自动实验室4.0分析技术平台。该平台基于先进的人工智能、自动化、信息化等技术的智能化系统技术，具有高质量、高精度、高效率等显著特点，可满足环境、医药、食品、工业和科研等不同领域实验室自动化分析需求，帮助企业降本增效。以临床端为例，质谱操作复杂，一台仪器配备2位操作人员，每年费用支出约30万，人工智能实验室通过无人化将有效降低成本，提高临床质谱推广效率。
3）生态环境智能监测：22年第五届数字中国建设峰会由国家网信办、发改委、科技部、工信部、国务院国资委、福建省政府共同主办。聚光科技子公司谱育科技“生态环境监测AI人工智能实验室建设”荣获“数字环保优秀应用案例”。
4）聚光科技质谱仪在国内具有领先优势，近年来质谱仪销售连续实现近翻倍增长，2022年订单量接近1000台，大幅领先国内竞争对手。公司目前已经完成了ICP-MS、LC-MSMS、Q-TOF等质谱的产业化。磁质谱、Orbitrap、傅里叶变换已经进入预研阶段。
5）聚光科技预计23年经营性利润4-5亿，对应当前估值仅20+倍。