成都先导（688222）2024年一季报简析：营收净利润同比双双增长，盈利能力上升_股票频道

据证券之星公开数据整理，近期成都先导（688222）发布2024年一季报。根据财报显示，本报告期中成都先导营收净利润同比双双增长，盈利能力上升。截至本报告期末，公司营业总收入1.07亿元，同比上升54.35%，归母净利润1394.0万元，同比上升248.4%。按单季度数据看，第一季度营业总收入1.07亿元，同比上升54.35%，第一季度归母净利润1394.0万元，同比上升248.4%。

本次财报公布的各项数据指标表现尚佳。其中，毛利率54.8%，同比增41.58%，净利率12.95%，同比增196.96%，销售费用、管理费用、财务费用总计2206.32万元，三费占营收比20.55%，同比减41.09%，每股净资产3.43元，同比增6.42%，每股经营性现金流0.1元，同比增106.61%，每股收益0.03元，同比增250.0%。具体财务指标见下表：

证券之星价投圈财报分析工具显示：

资产质量方面，公司现金资产非常健康。公司应收账款体量较大。建议在年报或半年报中查看该会计项目的两个信息，其一是计提，对于大概率收不回的款，公司一般会做坏账准备，可查看计提的金额和准备估算规模。另外就是应收账款账龄，就是这笔帐欠了多少长时间了，一般大部分都是一年以内的，如果超一年的应收账款占比较高则需要重点注意。公司固定资产相较于营收规模较大，建议重点分析公司固定资产质量。折旧一般是针对固定资产一次性支出过大然后进行会计处理的方法，比如100万购进了一台设备，按照每年20万的营业成本算入接下来5年的年报中，防止全部计入一年中导致利润值比较难看，是一种平滑报表的方法，感兴趣的可以在年报中看下公司比较详细的折旧方法，有时候比较过分，会有通过延长资产的折旧年限做高当前利润的动机。可以关注折旧方法和时间年限是否公允，警惕通过做低折旧提高短期利润的企业。

营收分析方面，公司最新一期年度报表的现金流为正，经营性现金流比利润高太多，通常是好事，建议确认原因。

经营开支方面，公司近三年资本开支不低，风险与机遇并存，需研究一下投入项目可行性及进展情况。公司研发费用相较利润规模较大，可能比较依赖研发，重点关注公司产品和服务研发周期。公司经营中用在研发上的成本不少。

从公司近一年的财务报表来看，在盈利能力方面，主营业务在产业链地位一般，利润率一般，营销是有不小投入，行业有一定竞争压力。

进一步分析公司近十年以来的历史财务报表，整体来看盈利不是很稳定。盈利能力常年一般，历史财报出现过经营困难的时候。业务体量近5年来有过中速增长。利润近5年来有过萎缩迹象。其最新盈利预测显示，利润增速会有所增长。

财报体检工具显示：

建议关注公司应收账款状况（应收账款/利润已达183.29%）

分析师工具显示：证券研究员普遍预期2024年业绩在5000.0万元，每股收益均值在0.13元。

最近有知名机构关注了公司以下问题：

问：成都先导计算科学平台（CADD/AIDD）团队的发展过程和研发方向是什么样的？

答：化学信息学、生物信息学及计算科学/分子模拟在药物研发中一直都是重要工具，自成都先导2012年成立起，计算科学团队一直都在参与研发工作。2015-2017年，受益于公司项目的拓展，以及国际行业同仁们沟通和交流，成都先导计算科学团队也在此期间顺利完成了迭代和升级。2017年以后，随着人工智能在整个生物医药行业实现快速、广泛的应用，公司计算科学与人工智能（CDD/IDD）团队也优化成为拥有化学信息学、生物信息学、人工智能驱动的分子生成和经典的分子对接和分子模拟等多个相关领域能力的团队，能够辅助公司进一步研发核心技术。

公司于2020年开始与行业伙伴在相关领域进行合作，2021年9月公布同腾讯I Lab合作共同设计开发了一款分子骨架跃迁算法（GraphGMVE），其筛选JK1抑制剂结果已发表于CS Omega上。此外，公司于2021年11月与Cambridge Molecular（剑桥小分子）合作，引用其深度机器学习系统 - DeepDELve 2。

2022年以来，计算科学团队主要着力借助化学信息学、生物信息学、CDD和人工智能等技术实现高质量建库、数据分析、筛选靶点类型的拓展以及筛选化合物化学空间的拓展等目标。例如结合CDD/IDD技术进行特定靶点库的设计、合成和筛选，成功加速了部分药化项目的优化过程，为DEL库化学合成过程中产生的大量分析化学数据进行归纳分类和建模，支持高效库合成；结合实验和生物信息学技术进行一些挑战性靶点的筛选，成功为一些具体项目提供高效的小分子化合物筛选方案；结合人工智能高效的数据学习能力和DEL筛选快速产生海量数据的能力，使用DEL筛选数据进行人工智能神经网络的训练，为DEL筛选的靶点成功在市售化合物库中找到了新的化合物系列。

此外，在靶向蛋白降解（TPD）领域，成都先导计算科学团队着重在利用CDD/IDD技术加速三元复合物优化过程方面布局，提升团队在蛋白降解早期研发阶段的竞争力。在小核酸药物（STO）领域，我们的计算科学团队着重在小核酸序列设计方面布局，希望通过高质量的核酸序列设计加速小核酸药物的早期研发进程。

作为公司研发的辅助工具，计算科学与人工智能（CDD/IDD）暂未为公司主营业务带来大规模的收入，对公司主营业务的发展影响有待观察和验证。我们期望这些技术的完善和深化能够为客户项目提供更多、更好的先导化合物。

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