索辰科技机构调研纪要

调研日期: 2025-08-27 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。 公司投资者关系经理叶泓池、公司董事会秘书谢蓉女士对上海索辰信息科技股份有限公司(以下简称“公司”、“索辰”)2025年上半年度业绩基本情况介绍如下: 2025年上半年度基础数据: 公司基本实现了在年初制定的几个预期目标:2025年上半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:2025年上半年,公司营业收入为5,735.09万元,上年同期为5,175.07万元,同比增加10.82%。 利润端:2025年上半年,公司归母净利润为-4,569.83万元,上年同期为-6,643.08万元,同期减亏2073.25万元;归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润-4,800.81万元,上年同期为-7,124.99万元,同期减亏2324.18万元。 上半年,天工系列(CAE产品线)收入为4,947.51万元,其中高毛利的工程仿真软件收入为1,682.26万元,较去年同期有显著的增长。开物系列(物理AI产品线)收入为375.47万元,自公司2025年3月正式发布物理AI产品以来,公司快速拓展下游应用并形成收入,目前重点聚焦物理AI在低空经济、具身智能、新能源电池等战略性新兴领域的典型应用场景,伴随着客户对于技术的深入了解,以及更多生态合作的落地,我们预期开物平台的收入有望在下半年取得一个更好的增长。 毛利率:2025年上半年公司毛利率为41.89%,较2024年上半年的37.89%有所增长,工程仿真软件占比的提升带动公司毛 利率继续增长。 现金流:经营活动产生的现金流量净额为-6,412.94万元,较去年同期-7,729.99万元,绝对值增加1,317.05万元。 投资活动产生的现金流量净额为-1.23亿元,较去年同期-4,550.39万元,绝对值减少7,765.70万元。主要系购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金、和取得子公司及其他营业单位支付的现金增长所致; 筹资活动产生的现金流量净额-3,056.54万元,较去年同期-6,957.60万元,绝对值增加3,901.05万元。主要系回购股份产生的现金流出下降所致。 费用端:研发费用5,062.09万元;销售费用1,170.72万元;管理费用3,992.59万元。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。截至报告期末,公司研发人员数量202人,研发人员数量占公司总人数的比例为57.06%,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。 叶泓池先生对公司业务基本情况介绍如下: 索辰天工系列:2025年上半年度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。今年上半年我们持续保持了产品的更新,各个学科的求解算法均有了功能的补充或突破。 如:流体新增了非结构网格气动弹性求解功能,支持模拟各类静气弹和动气弹问题;非结构求解器支持MRF(运动参考系)功能,拓展了复杂旋转流动场景的模拟能力;声学仿真软件在边界元求解器部分,新增了基于配点法的线性单元直接边界元法;电磁仿真软件在FDTD求解器上新增基于能量收敛判据的自动收敛功能。 此外,公司积极布局前沿技术,将物理规律驱动的建模与人工智能算法深度融合,推动仿真与设计流程的全面革新。当前智能体落地离不开虚拟环境支撑——通过虚拟环境能大幅缩短算法开发时间,同时提升智能算法应对现实干扰的稳定性。这正是我们从传统CAE业务到物理AI产品都想为客户所解决的核心诉求。 目前伴随着神经网络和算力水平的进步,CAE行业的技术体系正由以“数值仿真”为核心的传统模式,向融合多源数据、实时反馈与智能决策的“物理AI”新阶段演进。传统CAE技术以物理定律和数值算法为基础,通过建立高精度数学模型和边界条件求解,实现对产品设计与工 况的预测与优化,其优势在于理论严谨性和可重复性;但在应对复杂耦合、多变环境和实时交互需求时,物理AI能够在实时性、计算成本、模型迭代周期等方面体现出优势。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。这个是与英伟达的Omniverse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。 并且在今年7月索辰科技正式发布了具身智能虚拟训练平台,平台是基于索辰物理AI技术针对具身智能这个专用场景开发的,可实现真实场景环境与机身结构数据的实时生成与分析功能。 平台能精准复刻物理世界的各项参数,从物体的材质、重力的影响到光线的变化,从外部气流变化到电磁干扰感知,从结构接触响应到电池能源管理,都与真实环境高度一致;将真实世界感知数据与虚拟世界训练数据链路无缝衔接,实现真正意义的虚实交融,避免因虚拟与现实差异过大而导致的训练成果失效问题。 相关问答内容: 1、物理AI产品今年的市场落地的节奏这方面如何,有没有内部的一些收入目标或者规划? 答:首先,关于物理AI产品的发布与下游落地推进情况。公司于今年3月正式发布物理AI产品后便积极与下游客户展开深度探讨,核心目标是推动物理AI技术的在垂类场景的实际落地,切实解决客户在工程领域面临的各类复杂问题。从目前进展来看,该产品在低空经济领域取得了比较快的突破,公司分别与绍兴市越城区交通运输局和杭州市实业投资集团有限公司签署战略合作框架协议,后续双方将围绕低空领域开展共同合作与开发。需要特别说明的是,截至报告期末,物理AI在低空领域尚未实现营业收入。 其次,关于物理AI产品在低空领域解决的客户核心问题,主要集中在三个方面:一是安全性,通过物理AI技术的精准建模与分析,提升低空作业、运行过程中的安全保障能力,降低潜在风险;二是成本端,借助技术优化与效率提升,帮助客户有效控制低空领域相关业务的运营成本,增强市场竞争力;三是技术端的颠覆性优势,重点突破从单一专业场景向通用化应用的延伸,扩大技术应用范围,为客户提供更全面、灵活 的解决方案,进一步挖掘低空经济领域的市场潜力。 最后,关于物理AI端的收入规划,公司在今年7月发布的股权激励计划中进行了相关考核,感谢您的关注。 2、后面并购的一些布局跟方向如何考虑? 答:收并购的第一大重点方向,是围绕物理AI技术生态完善展开。物理AI并非单一技术领域,而是涵盖复杂技术与生态的系统工程——它不仅需要CAE求解建模来训练物理AI模型,还涉及实时环境感知、数据传递、实时数据库等多个关键环节。这些功能在实际落地时,需要依托深厚的工程经验进行打磨磨合,而部分公司在硬件端已形成扎实的技术积累,恰好能补全我们生态中的关键拼图。因此,公司当前收并购布局会重点关注这类具备硬件技术优势的标的,通过整合资源进一步完善物理AI技术生态,确保技术落地的完整性与实用性。 其次,第二大收购思路聚焦于渠道端资源整合。在市场拓展中,我们发现部分企业拥有优质的客户资源,且具备快速响应客户需求的能力——这类企业的客户关系若能与公司产品有效结合,将大幅提升公司产品的市场触达效率与落地速度,为未来业务增长提供有力支撑。所以,对于具备渠道优势的标的,我们也会纳入收并购考量范围,通过资源协同实现互利共赢。 最后,需要特别补充的是,无论收并购方向如何拓展,公司始终以仿真求解能力作为核心基础,这一点不会改变。物理AI业务的开展,离不开公司原有CAE仿真技术的支撑,而CAE仿真正是我们在该领域的最高技术壁垒。因此,在后续国内外收并购标的筛选与合作过程中,我们会始终以保障并强化仿真求解这一核心能力为前提,确保收并购动作与公司整体战略方向一致,为物理AI业务的长期发展筑牢根基。 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、公司物理AI现在目前的产品,我们的这个壁垒如何去理解和体现? 答:首先,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。 第三,物理AI的关键难点,在于让物理世界的客观规则有效约束AI模型,避免AI脱离实际场景产生“无效输出”——这并非单纯的技术研发可实现,而是需要通过大量工程案例的实践,不断打