公司报道☆ ◇300676 华大基因 更新日期：2025-04-22◇ 通达信沪深京F10
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2025-03-17 18:01│3月17日华大基因发布公告，股东减持748.83万股
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华大基因发布公告，披露其控股股东深圳华大基因科技有限公司于2025年3月11日至14日减持748.83万股，占公司总股本的1.800
8%。减持期间，公司股价下跌1.75%，截至3月14日收盘，股价为61.8元。此次减持计划已届满，详情见公司2024年三季报公布的十大
股东名单。以上信息仅供参考，不构成投资建议。
https://stock.stockstar.com/RB2025031700026975.shtml
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2025-03-17 17:18│华大基因(300676)控股股东华大控股累计减持748.83万股
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智通财经APP讯，华大基因(300676.SZ)公告，自2024年12月17日至2025年3月14日期间，公司控股股东华大控股累计减持公司股
份数量为748.83万股，占公司总股本的1.8008%。
http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1262835.html
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2025-03-13 20:24│华大基因：沙特合资公司Genalive中标9.5亿元外送检测服务订单
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格隆汇3月13日｜据华大基因消息，沙特国家医疗集采公司(NUPCO)正式公布公立医院三年期外送检测服务集中采购项目中标结果
。华大基因沙特合资公司Genalive中标9.5亿元订单。这是Genalive在沙特迄今最大的一笔外送检测服务订单。
https://www.gelonghui.com/live/1853544
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2025-03-07 17:32│诺唯赞(688105)：与华大基因签署《战略合作协议》
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格隆汇3月7日丨诺唯赞(688105.SH)公布，公司与华大基因近日于深圳市签署了《战略合作协议》，拟依托各自的专业技术、行
业地位和资源优势，在生殖遗传、肿瘤防控、慢性疾病管理以及感染防控等业务方向进行战略合作。
https://www.gelonghui.com/news/4951754
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2025-03-04 20:00│华大基因(300676)2025年3月4日投资者关系活动主要内容
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1、公司目前将AI技术应用在哪些方面？请举例说明。
答：目前在基因检测测试流程中，特别是在AI类的应用上，公司已经将大语言模型成功应用于遗传病辅助诊断领域。通过使用大
语言模型，公司在临床生产上实现通量提升，特别是在处理全基因组数据解读时，效率显著提升。此外，公司还基于过去积累的阳性
验证数据训练了质控模型，进一步提高了检测的精准度和效率。目前，在遗传病辅助诊断的特定环节，例如找到致病性变异位点的准
确率已经大大提高。通过AI技术并结合公司过去十几年的数据积累，有望在未来实现真正的全自动检测和辅助诊断。
2、公司目前有无已经应用AI技术的检测项目？
答：目前公司AI检测项目主要用于遗传病辅助诊断，除了在遗传病辅助诊断方面的应用，公司正在基于AI技术研发应用于传感染
检测产品PMseq及肿瘤伴随诊断等场景。传统检测的难点在于要从众多可能性中准确匹配致病病原或者致病变异位点，而AI技术在这
类检测中展现出了显著的效果。
3、在遗传病辅助诊断中，AI技术具体如何提高效率并降低通量成本？
答：在遗传病辅助诊断中，AI技术通过大语言模型极大地加快了数据库构建过程，原本需要通过人工阅读大量文献来构建的数据
库，现在借助AI技术可以更快地迭代更新。尽管解读分析过程中仍需部分专业人员参与精细化阅读和多篇文章联合分析，但大语言模
型已经能极大地提高整个解读分析过程的效率，这使得数据库建设成本大幅下降。此外，在变异位点质控以及致病位点的选择等环节
也已经充分应用，显著提升分析效率，从而降低生产成本。
4、做一个完整的测试或服务方案大概需要多少算力成本，以及华大基因内部算力建设情况如何？未来是否会向医院提供云服务
？
答：未来公司的服务方案会考虑根据客户需求定制，其中为医院提供云服务是其中一种。通过云服务可实现对重大功能性数据模
型的高效处理和全面分析，为客户创造更大的价值。在算力消耗方面，全基因组测序分析过程中，每完成一个WGS大概需要消耗1000
左右的CPU核时，且实际成本会根据设备和方案的不同上下波动。华大基因在算力部署上有长期积累和合作伙伴关系，包括与超算中
心和GPU卡供应商的合作，可以满足临时大规模训练和日常研发需求。
5、ChatBGI目前主要服务于什么样的客户和应用场景？？
答：ChatBGI目前主要用于客服咨询类服务，特别是针对公司产品的问题解答。ChatBGI未来的发展目标是争取实现处理更复杂、
更专业的问题，例如实时回答与数据分析相关的问题。ChatBGI优势在于它深度融合了华大基因在生育健康、肿瘤防控、慢病管理、
感染防控等领域多年积淀的海量知识库与大语言模型的逻辑推理、数据处理能力，系统性构建了智能化检测服务体系，能够精确理解
用户的需求，为用户提供更专业高效的服务。
6、深度学习模型的发展如何帮助提升基因检测在医学领域的应用情况？
答：深度学习模型如ChatGPT、Deepseek等大模型的发展有助于快速普及基因检测相关知识，降低大众对基因检测认知的门槛。
同时，技术的开源可以显著降低训练及模型推理的成本，从而使得基因检测服务在医疗领域的触达更广泛，应用场景更加深入和多样
。
7、人工智能在基因检测解读中带来的潜在价值是什么？
答：人工智能带来的潜在价值在于其模型分析速度快、可多次分析的优势。相比于专家解读，人工智能能显著提高效率并降低成
本。通过大模型进行快速筛查，过去的基因检测报告也能在短时间内得到重新分析和解读，这可以让曾经做过基因检测的患者迅速受
益，人工智能在解读方面的高效性对医院端具有重大意义。随着测序成本的不断降低，终端应用场景如生育、肿瘤、病原微生物、消
费级基因检测等的不断成熟和渗透率的提升，高通量测序的市场将持续保持高速增长。目前AI大模型在检测流程以及报告解读分析过
程中的应用有助于进一步降低数据产出及分析成本，提升整体基因检测产能从而满足不断增长的需求。
http://static.cninfo.com.cn/finalpage/2025-03-05/1222711077.PDF
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2025-03-01 11:54│推出的AI大模型未来盈利模式是怎样？ 华大基因回应
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华大基因在机构调研中表示，其AI大模型未来将与医院合作，推出多元化的产品形态和创新商业模式。产品形态方面，将通过应
用程序结合AI技术与医院诊疗服务，提供个性化健康检测、疾病预警和诊疗建议。盈利模式方面，公司考虑通过输出大模型技术或提
供服务实现盈利，具体取决于产品定位和服务内容。
https://www.gelonghui.com/live/1843905
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2025-02-28 20:00│华大基因(300676)2025年2月28日投资者关系活动主要内容
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1、请公司展开介绍 AI 在公司的应用情况？
答：华大基因于 2024 年 9 月提出“生成式生物智能范式 GBI ALL (Generative Bio-Intelligent)”的理念，旨在通过智能科
技的力量，精准洞察并高效应用生命数据，加速基因检测与健康管理的智能化进程。在该范式下包括用于全面智能化解读的基因检测
多模态大模型GeneT(Genetic Transformer)、面向公众的基因组咨询平台 ChatGeneT等系统。
通过 AI 技术，华大基因未来将致力于打造核心的 AI 智能医疗体系，助力各业务板块转型升级。华大基因目前在大模型技术方
面有两大应用方向：一是基于 Transformer 等的基础模型框架加速生物信息学分析及研究，二是利用开源大语言模型开展临床应用
。公司正逐步推广 AI 在相关基础场景的接入，在基因检测方面，公司大模型目前已进入临床应用，通过提升致病位点选择效率，大
幅度降低了解读成本。
2、公司推出的 AI 大模型未来盈利模式是怎样的？
答：华大基因 AI 大模型未来将考虑与医院端合作并催生多元化的产品形态和创新商业模式。在产品形态方面，可能通过应用程
序等形式，将人工智能技术与医院诊疗服务相结合，为用户提供个性化的健康检测评估、疾病预警和诊疗建议；在盈利模式方面，未
来公司考虑通过向客户输出大模型技术或提供服务的方式实现盈利，具体取决于产品定位和服务内容。
3、公司现在的客户结构是怎么样的？有哪些面向 C 端消费者的产品？
答：华大基因目前的客户结构以 B 端（企业及机构客户）为主，主要包括医疗机构、科研院所、公共卫生部门及生物医药企业
。华大基因的核心优势在于公司的高通量基因检测技术、大型项目承接能力以及与产业链上下游企业的深度合作。C 端（个人消费者
）业务近两年稳步增长，产品主要集中在消费级基因检测产品，如遗传性肿瘤检测、癌症早筛和个人基因组服务等。
4、公司对于未来的营收结构有何拓展方向？
答：公司将在巩固 B 端优势的基础上，推动 B 端与 C 端的协同发展，实现双轮驱动的增长模式：
? B 端持续深耕
首先，公司将继续紧跟如精准医疗推广和疾控体系升级等国家政策，深化与医院、药企在伴随诊断、肿瘤早筛等领域的临床转化
合作。同时，公司将通过技术创新提升服务质量，如在公司自主研发的基因检测多模态大模型 GeneT 基础上，利用 AI 大模型技术
，结合百万级高质量数据和专家经验，实现全基因组数据的精准解读，显著提升数据分析的效率和准确性，为 B 端客户提供更高质
量的服务。
? C 端增量布局
另一方面，公司将依托“火眼”实验室网络及消费级检测产品，通过线上线下融合提升 C 端市场渗透率。今年，公司已对华大
互联网医院系统进行数据重构，打通了用户管理与服务流通环节，为 C 端提供以健康为中心的便捷式多组学医学检测服务及遗传咨
询服务。未来公司将大力拓展自营商城等私域渠道，推动公域与私域业务场景的深度联动。此外，公司开发的 ChatBGI 也将为 C 端
用户提供快速、精准的基因数据解读，进一步增强用户体验和扩大品牌认知度。
5、公司毛利率下滑主要是什么原因？
答：毛利率的波动目前是行业普遍现象，公司毛利率虽有所下滑但仍保持行业较高水平，得益于技术创新和成本控制能力。
一方面，行业竞争加剧也在加剧，基因检测领域参与者增多，这部分产品和服务价格相应呈下降趋势。另一方面，医保支付改革
的推进使部分检测项目面临医保控费压力，医疗机构对成本敏感度提升，间接影响了定价。同时公司产品结构变化，毛利率较上年同
期有所下降。此外，公司在部分民生项目采取普惠性定价，在实现业务拓展同时扩大基因科技受众群体，进一步提升基因检测服务的
渗透率。
6、随着测序成本的下降，未来医疗市场需求的发展的趋势如何？
答：随着测序成本的不断降低，如生育、肿瘤、病原微生物、消费级基因检测等终端应用场景的不断成熟和渗透率的提升，高通
量测序的市场将持续保持高速增长。此外，如何进一步降低数据分析及解读成本并提升效率也将变得至关重要，目前 AI 大模型在检
测流程以及解读报告分析过程中的应用有助于进一步降低数据产出及分析成本，提升整体基因检测产能从而满足不断增长的需求。
7、请介绍公司质谱业务的开展情况，主要应用于什么检测？
答：公司的主营业务为通过基因检测、质谱检测、生物信息分析等多组学大数据技术手段，为科研机构、企事业单位、医疗机构
、社会卫生组织等提供研究服务和精准医学检测综合解决方案。公司已经建立了以高通量测序平台、高分辨质谱平台为基础，传统检
验平台为辅助，生命大数据为核心的精准医学综合解决方案。可根据不同检测需求，以不同的检测平台匹配不同的临床应用场景，形
成多平台、多产品的梯次化布局，满足临床的多样化需求。
在质谱平台方面，公司已配备全系列可用于蛋白质组、代谢组、脂质组和基因组研究的自主开发的液相色谱串联质谱仪及飞行时
间质谱仪，拥有高通量靶向蛋白质、代谢物定量分析的各类型仪器配备。质谱平台在公司的科研项目和临床检测方面都有相关应用，
以医学检测为例，公司基于质谱平台推出了新生儿遗传代谢病检测、孕期营养检测系列、羊水代谢物检测等多种服务。
二、风险提示
本次投资者交流主要就现阶段技术创新及未来可能的应用场景进行探讨，AI 技术的应用对公司未来经营业绩的影响，取决于产
品研发及行业场景应用的落地进度，具有不确定性。请广大投资者理性看待前沿技术快速发展，注意二级市场股价波动风险。
http://static.cninfo.com.cn/finalpage/2025-03-01/1222678987.PDF
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2025-02-22 11:11│华大基因互联网医院正式上线ChatBGI
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格隆汇2月22日｜近日华大基因互联网医院正式发布了ChatBGI。ChatBGI优势在于它深度融合了华大基因在生育健康、肿瘤防控
、慢病管理、感染防控等领域多年积淀的海量知识库与大语言模型的逻辑推理、数据处理能力，系统性构建了智能化检测服务体系，
能够精确理解用户的需求，提供更专业高效的服务。
https://www.gelonghui.com/live/1838465
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2025-02-19 20:00│华大基因(300676)2025年2月19日投资者关系活动主要内容
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1、华大基因如何利用 AI来处理大量积累的数据？
答：从数据处理维度来看，以临床全基因组数据为例，每位受检者数据量接近 120G，随着全基因组检测整体成本的快速下降和
技术进步，公司数据积累速度将大幅提升。利用新的 AI 算法对传统生信分析整体进行优化，将显著提升数据分析的准确率和效率，
并快速降低整体处理成本。
从数据应用层面来看，数据的来源多样性保障了模型具备更强的泛化能力和对罕见病等复杂情况的处理能力。随着大模型相关技
术的兴起，出现了检索增强生成（RAG）等技术，能够帮助自动分析案例并找出关键信息，通过将信息向量化，在空间中理解和关联
不同概念之间的关系，结合大语言模型 GeneT 也能够解决很多用户痛点，推动医学领域的数据量生产和融合，减少误差，提高预测
准确性。
2、大规模的数据未来将对公司的产品和应用带来哪些影响？
答：未来广阔的医疗检测市场产生的大量数据将成为公司测试和扩展模型的重要来源。基于公司现有的体系，数据处理不仅需要
关联上游设备，还需要针对不同应用场景进行优化。随着高通量测序仪在临床的广泛应用，公司的设备一天可以完成数十个样本的测
序，这就要求公司的生信分析能力和解读能力必须满足相应的通量需求。过去，培训一个专家需要耗时半年且难以规模化，而现在的
大模型可以处理大量数据并保持高效记忆，这大大提升了不同场景下的泛化能力及解读专家的能力。
3、公司的大数据模型是否各家医院都能通用？
答：公司大数据模型的优势在于数据来源的多样性和模型的泛化能力。公司多年来积累了丰富的标志性数据，而每家医院的数据
特征往往相对局限于其所在地区。通过整合不同地区、不同人群的多样化数据，公司的模型具备更强的泛化能力，以及更好地应对罕
见病等复杂疾病分析应用场景的处理能力。
4、在健康管理中，如何利用人工智能技术进行个体化健康管理？
答：公司未来将继续通过合规收集用户的多维度健康数据，包括医学影像数据（CT、核磁共振等）、可穿戴设备监测数据等，并
结合智能算法（例如大语言模型）进行处理。实现更精准的健康状态评估和疾病风险预测这样可以更精准地对用户进行健康状况评估
，提供个性化健康干预建议，而不仅只是依赖传统的大规模统计结论。同时，随着大数据的持续积累和算法的不断优化，人工智能有
助于未来实现对个体健康管理需求的精准匹配和疾病风险预测。
5、在建立和验证大模型的过程中，最大的难点是什么？
答：最大的难点在于如何证明模型的有效性。以基因检测为例，需要有足够数量的真实病例作为验证样本，这在罕见病场景下是
一项艰巨的任务。此外，还需处理真实世界中复杂多样的排列组合情况，让模型能够发现多种临床表现症状与疾病之间的关联关系，
从而避免产生错误推断。大数据的优势在于揭示潜在的生物医学方面的关联性，而大模型则通过学习大量数据来模拟现实世界的多样
性。
6、大模型与医院结合后的产品形态和盈利模式是怎样的？
答：大模型与医院结合将催生多元化的产品形态和创新商业模式。产品形态方面，可能通过 APP 等形式，将人工智能技术与医
院服务相结合，为用户提供个性化的健康检测评估、疾病预警和诊疗建议。盈利模式方面，既可能是向客户输出大模型技术，也可能
是通过提供服务的方式实现盈利，具体取决于产品定位和服务内容。
7、未来能否展望一下大模型嵌入到现有一体机设备中后，终端医院的需求有何变化？
答：通过嵌入大模型，设备变得更易用，终端医院更愿意布局和使用。医生在接受一定时间的培训后，能够借助模型的使用，稳
定、高效、系统地处理样本，降低深度测试的学习曲线，提高工作效率。同时，该系统能提供稳定且被多数专家认同的结果，显著提
升了用户体验。
8、模型泛化能力问题如何解决？如何实现数据多样性以增强模型的泛化能力？
答：模型泛化能力需要通过设计包含所有可能场景的数据集来提高，不同医院间由于数据产出平台、对象来源差异导致模型表现
不同，公司通过多年来开发各种应用场景下的产品，逐渐积累多样型的数据，同时拥有专业人才对数据进行解读和应用，提升模型对
多样化数据的适应能力。实现数据多样性主要依赖于与医院的广泛合作，以获取不同类型的检测数据。在国内，由于存在数据孤岛问
题，公司正在努力打破壁垒，通过开展战略合作和联合实验室共建，实现与更多医院的深度合作，从而提高数据的多样性和模型的适
用性。
http://static.cninfo.com.cn/finalpage/2025-02-20/1222589290.PDF
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2025-02-07 20:00│华大基因(300676)2025年2月7日投资者关系活动主要内容
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1、华大基因如何利用 AI 技术推动业务发展，特别是在医疗领域的应用情况？
答：华大基因于 2024 年 9 月提出“生成式生物智能范式 GBI ALL (Generative Bio-Intelligent)”，旨在通过智能科技的力
量，精准洞察并高效应用生命数据，加速基因检测与健康管理的智能化进程。在该范式下包括用于全面智能化解读的基因检测多模态
大模型GeneT(Genetic Transformer)、面向公众的基因组咨询平台 ChatGeneT等系统。
通过 AI 技术，华大基因未来将致力于打造核心的 AI 智能医疗体系，助力各业务板块转型升级。华大基因目前在大模型技术方
面有两大应用方向：一是基于 Transformer 等的基础模型框架加速生物信息学分析及研究，二是利用开源大语言模型开展临床应用
。公司正逐步推广 AI 在相关基础场景的接入，在基因检测方面，公司大模型目前已进入临床应用，通过提升致病位点选择效率，大
幅度降低了解读成本。
2、华大基因在大模型方面的主要竞争优势是什么？
答：公司的竞争优势主要体现在两个方面。首先，公司拥有全国产化的基因数据产出能力，基因检测过程能够自主、可靠地生成
基因数据，并且成本可控。其次，公司在数据积累和数据分析上具有较大的先发优势，基于过去二十余年积累的数据及算法研发能力
，使公司在通用模型基础上能够更好地结合专业知识，尤其在将多种健康管理检查数据融合并进行自动化、智能化分析方面，极大提
升了检测效率。
3、随着上游测序仪器通量大幅提升、测序成本大幅下降，这对公司业务有何影响？
答：随着测序成本降低，如何进一步降低数据分析及解读成本并提升效率变得至关重要。目前的技术进步，如基于开源模型Deep
Seek-V3 及 DeepSeek-R1 的技术优化，有助于进一步降低数据分析成本，提升整体基因检测效能。
4、您如何理解 GeneT 模型从数百万个变异点中筛选出与临床表型相关的致病突变的原理？
答：GeneT 模型利用超过百万级的高质量数据，结合解读经验，可实现对全基因组数据的精准解读。在真实临床样本的测试中，
GeneT 模型表现出了极高的准确率，能够从数百万个变异位点中快速筛选出与临床表型相关的致病突变，为临床诊断和治疗提供有力
支持。该模型针对的是基因组数据，每个人的基因组都会有相对于标准参考基因组的变异，目的是从数百万个变异中找出几个与疾病
症状密切相关的变异。这个过程中，我们使用规则为主的排除方式结合专家分析来挑选关键变异。
5、为什么真实世界的数据对于提高模型准确率至关重要？
答：大规模的真实世界的数据来源多样性和真实案例库的全面性是将模型的准确率提升到临床级别可用的关键。公司通过上万个
样本的实际验证，确保了极高的准确性以及稳定性。同时，公司在算法开发方面应用人工智能技术如提示词工程、微调强化学习和增
强索引技术，通过结合增强索引（RAG）技术能更加充分且有效地使用华大基因积累的知识库和案例库，大大提升了模型的泛化能力
和准确率。
6、华大基因如何保持其在训练技术壁垒上的独特竞争力？
答：华大基因拥有数年的数据积累和与顶级医院的合作基础，构建了百万病例训练数据集，其中包含公开数据和商业合作数据。
数据获取和预处理的高成本构成了较高的技术壁垒。同时，真实世界数据的真实性和多样性也是公司在数据解读和应用方面保持竞争
优势的重要因素，数据质量是决定了模型能否应用于临床的关键因素。
华大基因通过信息化建设和数据对齐，确保数据结构化、来源可靠稳定以及对齐性，从而输出高质量数据。这种数据处理不仅满
足了当前需求，也考虑了用户未来反复使用数据的需求，从而实现标准化，便于获取、存储和挖掘。 7、未来能否展望一下在数据应
用端可以落地的商业模式？
答：随着测序成本大幅下降和技术进步，高深度全基因组数据在医学领域的应用将更广泛。过去检测公司的商业模式受限于测序
深度和成本问题，但如今随着测序技术进步和大模型出现，未来商业模式可能包括结合本土化特点进行推广，多元化商业模式以适应
不同国家和地区的需求，并通过大规模临床验证确保真实世界表现和数据准确性。
8、公司在罕见病诊断和遗传病预防方面，是否可利用 AI 技术使大模型通过对病例数据的持续训练、分析，以找到基因突变共
性？
答：公司正在与北京协和医院就罕见病大模型进行深度合作，致力于通过 AI 技术对未被诊断的患者进行重分析，挖掘潜在的基
因突变共性。同时，结合基础医学研究和实验室验证来确保预测结果的准确性，同时能加速药物的研究。
9、对于多基因遗传病归因问题，大模型能否在这方面发挥作用？
答：大模型由于其参数量大，能够结合多种遗传方式和多基因病检测有望为多基因病诊断带来显著收益。目前，公司正在基于中
国人群建立多基因风险预测模型以及开展药物研发方面的探索。
10、肿瘤早筛领域中，是否可以通过基因数据和蛋白数据实现更有价值的产品落地？在多癌早筛技术研发上，AI 如何发挥作用
？
答：华大基因在过去几年中对肿瘤早期防控业务有良好布局和业务增长，通过不同组学最适宜的技术组合，去突破不同癌种早筛
的防控模式，同时致力于利用基因组、蛋白组和代谢组等多维度数据推动更有效的肿瘤早筛产品的开发和应用。
在多癌早筛技术研发中，AI 主要通过两个关键环节发挥作用。首先，利用多组学技术发现极微量的癌症信号；其次，能够准确
判断信号来源位置，即溯源和定位。通过结合公共大模型与垂直领域数据训练，可以建立更经济且效果良好的模型，以降低参数拟合
来获得较好的结果，并提高模型的特异性和准确性。
11、AI 技术是否能通过分析病人的测试数据筛选潜在药物靶点，从而促进下游新药开发？
答：在小分子药物开发上，大数据和 AI 模型已广泛应用，包括预测蛋白质构象、临床药物选择以及基因挖掘等方面。华大基
因正与国内临床机构合作，布局基于大数据的研究和科研类的人群队列研究工作。
12、对于个性化诊疗，是否有可能每个人拥有自己的基因编码序列，以便针对自身诊断和个性化用药指导？
答：全基因组信息是个性化诊疗的基础，它能提供药物反应、疾病风险预测、疾病预防及衰老相关指征等信息。个体化用药方面
，华大基因已有成熟的业务应用，如用于肿瘤患者的个体化治疗，并正逐步拓展到疗效预测和预后判断。
13、未来临床医学发展的重要方向中，除了基因组外，还有对哪些组学的整合分析？
答：除了基因组之外，多组学的整合分析也是未来发展的重要方向，这包括转录组、蛋白组、代谢组等的有效整合，以及与影像
学、生理生化指标、穿戴式设备监测的日常习惯等多维度数据的结合，这些都将为疾病机理研究提供更充分的方向。
三、CEO 关于 AI 技术在精准医学领域应用的总结
在基因组学领域，工具自主可控导致的测序成本降低，正加速人人基因组时代的到来。面对海量基因组数据，如何高效精准地提
取所需的基因信息以了解疾病进程，是一大亟待解决的问题。华大基因基于过往基因组数据与 AI 算法进行有效结合，有利于医疗机
构与个体进行精准健康管理，加速精准医学的发展，助推生命科学的数智化进程。
四、风险提示
本次投资者交流主要就现阶段技术创新及未来可能的应用场景进行探讨，AI 技术的应用对公司未来经营业绩的影响，取决于产
品研发及行业场景应用的落地进度，具有不确定性。请广大投资者理性看待前沿技术快速发展，注意二级市场股价波动风险。
http://static.cninfo.com.cn/finalpage/2025-02-08/1222490141.PDF
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2025-02-06 11:05│异动快报：华大基因（300676）2月6日11点0分触及涨停板
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华大基因（300676）在2月6日盘中触及涨停，目前价格48.22，上涨20.01%，领涨医疗服务行业。公司属于云计算数据中心、大
数据、基因测序概念热股，前述概念当日均有所上涨。资金流向方面，主力资金净流出573.02万元，游资资金净流入1251.81万元，
散户资金净流出678.79万元。近5日华大基因资金流向详情见文中表格。以上内容由证券之星整理发布，仅供参考。
https://stock.stockstar.com/RB2025020600012627.shtml
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2025-01-21 19:36│华大基因(300676)发预亏，预计2024年度净亏损7.5亿元–9.2亿元，由盈转亏
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智通财经APP讯，华大基因(300676.SZ)发布2024年度业绩预告，公司预计2024年度归属于上市公司股东的净亏损7.5亿元–9.2亿
元，由盈转亏;扣除非经常性损益后的净亏损7.3亿元–9.5亿元，由盈转亏。
http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1241329.html
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