索辰科技机构调研纪要

索辰科技机构调研报告 调研日期: 2025-04-21 上海索辰信息科技股份有限公司是一家专注于CAE软件研发、销售和服务的高新技术企业。公司以“仿真引领未来,成就客户创新”为企业愿景,致力于完全自主开发工程仿真软件及相关解决方案。公司成立于成立以来,坚持面向世界科技前沿,面向国家重大需求,专注于CAE核心技术的研究与开发。在实现自身技术持续提升、经营规模不断扩大的同时,索辰科技为我国工业软件自主研发、核心技术自主可控的新局面贡献力量。CAE是计算机辅助工程,指在产品/工程设计阶段用计算机软件对产品/工程项目的工作状态、行为进行基于物理模型的模拟,以预测其功能可用性、可靠性、效率和安全性等,实现产品/工程的设计优化,保证产品/工程达到预期功能并满足各种性能指标。在产品/工程设计与改进中,CAE软件的应用能够起到优化设计方案、提升产品性能、大幅减少试验次数、提升研发效率、缩短开发周期、降低设计风险和研发成本的效果。经过持续的研发投入和技术创新,索辰科技目前已形成流体、结构、电磁、声学、光学、测控等多个学科方向的核心算法,并开发出多类型工程仿真软件。公司为客户提供多学科覆盖的工程仿真软件及仿真产品开发服务,为中国航发、中国船舶、航空工业、航天科技、航天科工、中国电子、中国电科、中核集团、中国兵工等军工集团及中科院下属科研院所等提供服务。 公司董事会秘书谢蓉女士、投资者关系经理叶泓池先生对上海索辰信息科技股份有限公司(以下简称“公司”、“索辰”)2024年度业绩基本情况介绍如下: 2024年度基础数据: 公司基本实现了在年初制定的几个预期目标:2024年公司收入端持续保持增长,投资者较为关心的几项核心数据比如现金流、回款情况均有所改善,积极发挥上市平台优势,对于同行优质公司进行投并购整合。 收入端:2024年全年,公司营业收入为37,881.33万元,上年同期为32,038.14万元,同比增加18.24%。 利润端:2024年全年,公司归母净利润为4,144.90万元,上年同期为5,747.70万元,同比减少27.89%;归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润3,657.62万元,上年同期为5,169.47万元,同比减少29.25%。 毛利率:2024年公司整体毛利率71.86%,同比增加2.43个百分点。工程仿真软件占比的提升带动公司整体毛利率继续增长。公司工程仿真软件收入为2.28亿元,较上年同期增长21.72%,占比总体收入达到60.29%。 现金流:经营活动产生的现金流量净额为-4,881.02万元,较去年同期-5,715.50万元,绝对值上升834.47万元,这表明尽管存在较大的研发投入,公司仍然在努力优化现金流管理,提高资金回笼效率,可以看到公司经营活动现金流入金额绝对值较去年提升约1.02亿元。 投资活动产生的现金流量净额为-1.89亿元,较去年同期-9,650.23万元,减少约9,209.09万元,这里面费用支出项主要包含了:构建嘉兴的物理AI实验基地、北京富迪广通及宁波麦思捷股权收购等支出。 筹资活动产生的现金流量净额-8,771.53万元,由于去年上市募投资金扰动不做同期比较。费用中主要包含:公司2024年使用5,050万元在二级市场上进行回购,以及分配股利2,874万元回报投资者。 费用端:研发费用10,793.01万元;销售费用2,439.55万元;管理费用6,800.27万元。报告期内公司主要费用支出来自于人员薪酬,公司不断优化人才结构,组建高质量研发骨干人才队伍。截至年底公司研发人员数量195人,研发人员数量占公司总人数的比例为60.37%,公司尚处于成长期,且面临重大机会,只有不断加强人才建设,优化人才体系,才能保持公司的创新能力,进而持续提高公司的核心竞争力。 2025年一季度经营情况 收入端:2025年一季度,公司营业收入为3,878.73万元,上年同期为3,186.42万元,同比增加21.73%。 利润端:2025年一季度,公司归母净利润为-1,563.08万元,上年同期为-2,126.80万元。 现金流:经营性现金流2024年一季度为-3,638.47万元,2025年一季度为-1,972.39万元。 董事毛为喆先生对公司业务基本情况介绍如下: 索辰天工系列:2024年索辰各个学科持续保持迭代,公司完成了对于每个学科每季度一个小版本更新,每年一个大版本的更新计划。2024年索辰天工系列中流体、结构、电磁、光学和声学软件都发布了新版本,增加了更多功能模块,能够解决更多工程领域的问题。之前定期报告中我们重点介绍了流体软件的全新LBM求解器,结构软件中新增的拓扑优化模块以及非结构求解器中新增的高温化学非平衡隐式和双时间步法求解功能等非常多功能点的介绍,这些都是非常重要的技术进步,此外也在2024年三季度重点给大家分享了索辰天工的通用电磁分析软件WIPL-D,WIPL-D是一款基于高阶矩量法的三维全波电磁仿真设计产品套件,其核心求解器基于高阶矩量法实现,可对任意复合材料三维金属和电介质结构进行快速准确的电磁分析,广泛应用于航空、航天、船舶、电力、电子、半导体、计算机和通信等多个领域。 开物系列:在天工CAE产线持续迭代的同时,公司注意到随着人工智能(AI)技术的快速发展,仿真行业正经历前所未有的智能化变革。AI的 深度整合正在重塑仿真软件的核心功能,使其从传统的高精度计算工具转变为具备自主决策、实时优化和智能交互的新一代工程平台。AI的发展正从纯粹的数据驱动模式向物理规律与数据融合的方向演进,2025年3月18日,英伟达GTC大会上,黄仁勋将AI技术的发展分为三个阶段:生成式AI、代理式AI和物理AI,并指出物理AI将是未来的核心发展方向。 几乎所有人都认识到,AI应该更广泛地应用到物理世界,而不是停留在互联网上,也不停留于机械臂、机器人关节、传感器等单纯的硬件设备。 索辰一直坚定看好物理AI有望成为新一代AI的核心范式。在2025年3月公司对索辰开物系列,即物理AI产品进行了正式发布。 开物系列涵盖: 1.物理AI开发及应用平台的全场景解决方案,使开发者和工业用户能够轻松开发和部署物理AI应用。这个是完全与英伟达的omnivorous对标的一款产品,严格意义来说是一种生态,公司物理ai开发平台具备非常多的功能模块,包含:生成式建模仿真一体化技术、实时环境渲染、物理AI模拟引擎、实时环境感知、实时数据库等核心功能。 2.基于物理AI的自动设计训练一体化系统,实现成千上万的设计样本智能衍生、验证与训练;生成式物理AI计算引擎结合自动3D实景渲染技术,能够高效构建高保真的虚拟验证环境,精准复现和预测装备与环境之间的实时、多维互动,并为具身智能、低空经济、深海经济、智能工业等场景提供高精度3D仿真训练场。相关问答内容: 1、我们在过去一段时间非常积极的进行了多次收并购,这也符合说整个工业软件或者CAE发展壮大的整体的路线。请问一下各位领导,在 收购的过程中,主要还是看重这些收并购过程中的哪些标准? 答:公司上市的这两年当中实际上我们也做了几起并购,主要的逻辑是公司希望通过收购在市场端能够打开整个索辰产品的覆盖范围。在原来没有覆盖的这个区域,能够有更多的一个覆盖,同时公司也会看一些非常有技术含量的这些公司,包括我们认为有前景的一些应用的场景,如:船舶,航空航天。其次比如像公司收购的国外资产,WIPL-D对公司的电磁产品起到非常好的补足加强效果,通过收购整合资产以后,公司电磁产品有了一个很大的提升。 最后公司在做物理平台的时候也需要通过收购整合原先不具备的技术和生态。比如我们对于北京力控科技的拟收购过程中考虑到力控科技的实时数据库对公司做物理AI是非常重要的。在接下来公司还是希望在围绕工业软件,以及公司物理AI的生态去考虑收并购来补充到我们整个生态圈里。 2、民用行业目前的一些进展,还有最近突破的一些标杆行业有哪些?然后在后续整体的一个人员规划上,有什么打算? 答:民用行业公司一直在往前拓展,一方面是在传统行业,如:汽车行业是CAE行业传统用户的代表。其次在能源石化、风电,这些都是我们接下来发现存在较多销售机会的民用行业。最后是公司的物理AI产品会投入加大精力进行开拓,如:低空经济、具身智能、深海经济、智能工业这些场景。 3、物理AI具体解决了低空经济中哪些痛点? 答:公司目前尚无低空经济订单。低空经济的快速发展伴随着安全隐患,主要包括: 1)气象风险:强风、降雨、雷暴等天气条件可能导致无人机失控或坠毁。 2)电磁干扰:城市环境中无线电信号、5G网络等可能干扰无人机通信和导航。 3)空域管理:随着无人机数量增加,缺乏有效的无人机交通管理(UTM)系统可能导致碰撞风险。 这些挑战要求先进的模拟技术来预测和缓解风险,物理AI平台通过实时重构气象和电磁环境,为低空经济的安全发展提供了关键支持。物理AI平台高保真模拟、实时数据整合和协作功能使其成为解决低空飞行安全挑战的理想工具。从优化飞行路径到支持UTM系统开发,物理AI平台展示了在低空经济中的广泛应用潜力。 4、公司相对于比如ANSYS、西门子,在实际推广过程中,公司相对优势和我们的一些竞争策略是什么情况? 答:对客户来说海外软件公司在工程特定应用方向上面易用性会比较好。索辰优势相对来说,虽然在工程的应用方面可能做的时间并不如海外厂商长,但是公司在一些核心求解器上面目前来讲是比海外的这些厂商做的更先进。可以直观的认为公司的求解器在面临物理AI转型过程当中更适配GPU的并行计算模式,但是相比较海外CAE公司需要做较大的求解器的重构或者是说重建,才能适应于这种GPU的这种特定的一些场景。其次在数据格式方面,由于全部是自研开发,所以区别于海外CAE公司通过收购发展壮大的历史过程,索辰采取单一数据格式(即在整个系统或流程中统一使用同一种数据格式),单一数据格式优势主要体现在简化复杂性、提升效率、增强兼容性等方面。公司采用单一数据结构来描述从CAD几何、材料、离散、各个物理场求解器设置、后处理、优化、训练、实时数据采集等参数,对某一变量的描述是单一的,改变任何一处的任意类别参数,在所有环节都会自动改变该参数,无需手动或者专门写特定脚本来实现调节参数,这样就可以全自动完成 从几何建模、求解、批量样本生成、训练、优化、验证,也可以实现全自动人工智能调节参数,来与实测结果对比纠错。公司全部的求解平台均采用单一数据结构,无需定制、无需人工干预。 所以公司认为目前在开拓物理AI市场方面公司具备比较大优势。 5、能不能举例物理AI想要达到的效果,具象化通过案例说一下? 答:拿我们的风电实验室来举例,首先我们基于预先做好的仿真计算案例训练了针对风电领域的算法模型。在结构学的CAE仿真计算下,可以通过训练好的模型输入环境参数计算结果进行主动控制叶片策略,调整叶片角度与斜率,去解决风力发电中的叶片疲劳和效能问题。同时,我们也进行了许多流体CAE仿真计算的融合,在风力发电机附近范围通过气象无人机收集各种风场信息,实时计算推演风场的各种参数变化 ,如流速,风压等环境参数,结合结构学方面主动叶片的控制,实现实时级数字孪生,提供控制策略指引。通过这一框架,客户能够在虚拟环境中模拟和分析产品在真实世界中的表现,从而在产品设计和运营过程中做出更加精准的决策。通过工程化与仿真的结合,未来仿真的置信度、效率将大大提升,产品在特定的工程领域的性能及演变速度将呈现代差式的领先。 6、EDA的龙头新思科技收购了CAE龙头ANSYS。考虑到这是一个国际上非常有影响的收并购,公司未来在与EDA相关公司,包括整个半导体产业的一些公司的合作和业务协同方面有哪些规划? 答:这个收并购确实是比较大的一个行业突破。传统EDA主要偏重于电路,芯片等功能的设计和验证。但是一般认为电路和芯片的功能,都是基于电路的模拟和仿真。CAE主要聚焦在场这个级别,如:电子场、流体场、力场等都在范围。目前EDA行业趋势伴随着性能,芯片功耗