2024年8月30日，索辰科技披露接待调研公告，公司于8月28日接待百年保险资产、北京嘉恒私募、北京明澄私募、财通证券、财信吉祥人寿保险等86家机构调研。

　　公告显示，索辰科技参与本次接待的人员共2人，为董事、副总经理、董秘谢蓉，董事毛为喆。调研接待地点为电话会议。

　　据了解，索辰科技在2024年上半年的经营情况显示，公司营业收入显著增长，4-6月单二季度收入为1,988.65万元，同比增加38.56%，上半年整体收入达到5,175.07万元，同比增加140.77%。然而，公司净利润为负，上半年亏损6,643.08万元，较去年同期有所扩大，这主要是由于公司在研发上的大量投入，研发费用达到6,854.45万元，同比增长76.61%。尽管如此，公司在回款管理方面取得了进展，应收账款减少，经营活动产生的现金流量净额有所增加，显示出公司在现金流管理上的优化。

　　在技术发展方面，索辰科技持续在各学科领域进行技术创新，发布了多个软件的新版本，增强了功能模块，特别是在流体软件方面推出了全新的LBM求解器，以及在结构软件中新增了拓扑优化模块。公司还积极布局前沿科技，将生成式人工智能技术与传统CAE仿真软件相结合，推动了仿真与设计流程的革新，并开发了基于智能体决策的生成式数字孪生框架，以提升仿真准确性和缩短产品开发周期。

　　市场方向上，索辰科技积极开拓民用市场，特别是在汽车和机器人领域，并与多个行业龙头客户展开深度合作，共同研发专业工具解决方案。公司在光电子及微电子领域的布局也有所加快，通过战略合作和投资入股，增强了公司在相关领域的技术服务能力，提升了市场竞争力。

　　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”)2024半年度业绩基本情况介绍如下:

　　收入端:2024年4-6月单二季度,公司营业收入为【1,988.65】万元,较上年同期值【1,435.24】万元,同比增加38.56%2024年1-6月上半年整体,公司营业收入为【5,175.07】万元,较上年同期值【2,149.34】万元,同比增加140.77%利润端:2024年上半年公司归属于上市公司股东的净利润为【-6,643.08】万元,相较去年同期值【-3,204.44】万元亏损有所扩大。这主要是由于公司在研发方向上进行了大量投入。上半年,公司的研发费用达到6,854.45万元,远高于去年同期3,881.12万元,同比增长76.61%。这些费用主要包括研发人员的薪资支出以及募投项目关于科研方面的投入。尽管这些支出对短期利润造成了一定的拖累,但从长远来看,这些投入为公司未来的技术创新和产品迭代提供了坚实的基础。研发投入占营业收入的比例为132.45%,显示出公司对技术创新的重视和投入。

　　现金流:在回款方面,公司应收账款从期初的5.10亿元减少到期末的4.76亿元,减少了3,405.91万元,公司在回款管理方面取得了一定进展,增强了公司的流动性和财务稳定性。此外,经营活动产生的现金流量净额为-7,729.99万元,较去年同期-9,856.33万元,增加【2,126.34】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。

　　主要费用支出主要来自于研发费用,包括研发人员的薪酬支出以及募投项目的建设投入;关于销售费用和管理费用同比增长主要来自于人员薪酬等的增长。

　　2024年度整体展望:基于上半年的经营成果,公司整体表现符合预期。上半年,公司根据经济形势的判断,强化了费用控制和回款管理。在费用控制方面,公司目前的总人数为302人,较2023年末的316人有所减少,这主要通过优化岗位人员配置实现。在回款管理方面,公司上半年通过优化应收账款和现金流管理取得了积极成效,计划在下半年继续严格管理回款情况。

　　索辰科技在各个学科持续保持迭代更新。2024年上半年,各学科在技术难点上均有所突破,目标还是保持每个学科每季度进行一次小版本更新,并每年推出一个大版本更新。截至上半年,流体、结构、电磁、光学和声学软件均发布了新版本,增加了更多功能模块,以解决更多工程领域的问题。在流体软件方面,公司发布了全新的LBM求解器。与传统的宏观方法(如Navier-Stokes方程的数值解法)相比,LBM求解器具有低数值耗散、良好的并行性和易于处理复杂几何边界的优势,在瞬态湍流模拟和气动噪声等领域表现优异。该求解器支持Linux和Windows操作系统,兼容CPU、GPU和国产DCU并行计算环境,能够在HPC集群上进行跨节点和多GPU的大规模计算。非结构求解器新增了高温化学非平衡求解功能,可以模拟和预测高温环境下的复杂化学反应和流体动力学过程,精确描述非平衡态的反应动力学和能量传递,适用于航空航天、火箭发动机、高温材料加工、工业高温反应器和能源转换等场景。相比传统的完全隐式方法,其计算效率更高,能够适应复杂几何和边界条件。在结构软件中,新增了拓扑优化模块,涵盖基于静态分析、模态分析和热力耦合分析的结构拓扑优化。该模块可最大限度改善结构特征频率,降低共振风险,同时考虑热应力和热变形的影响,实现轻量化设计,更准确地预测和控制结构在力和热作用下的性能,提升结构的安全性和可靠性。

　　技术趋势:公司在技术上积极布局前沿科技,将生成式人工智能(AI)技术与传统的CAE仿真软件相结合,推动了仿真与设计流程的革新。通过生成式AI的赋能,仿真平台能够自动生成优化的设计方案,极大地提高了设计效率和创新能力。这种融合不仅提升了仿真的准确性,还缩短了产品从概念到市场的周期,为客户带来了显著的经济效益。此外,公司还开发了基于智能体决策的生成式数字孪生框架,这一框架结合了最新的AI技术和数字孪生理念,生成式数字孪生是工业领域未来发展的最重要的竞争点,例如马斯克的SpaceX采用的正是生成式数字孪生技术,通过这类技术大大缩短了研发时间和成本投入。索辰的数字孪生集成AI人工智能、多保真度分析技术、多学科仿真技术、自主几何建模等,能够以1D的效率、3D的精度,完成流体、结构、电磁、声学等多学科的实时性仿真,并基于传感器监测结果,形成虚实结合的多尺度多学科物理机理模型,结合生成式人工智能进行复杂工况和设备全生命周期的动态仿真,实现具备真实物理机理的生成式数字孪生。

　　公司目前在嘉兴投资建设中的生成式数字孪生基地,将主要用于数字孪生科研研究和验证,设有数值风洞、电磁暗室、风电实验室和HPC实验室等多个实验室,能够提供高度精确和动态的产品性能模拟验证环境。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精准的决策。公司通过不断的数据积累和产品优化,使产品更贴合实际应用,为客户提供全面、高效和创新的解决方案。

　　总结:市场方向上,公司积极布局未来有望高增长的赛道,一方面积极开拓民用市场,公司非常重视汽车以及机器人方向的发展,另一方面积极和下游优秀的龙头客户展开更深度的合作,针对细分领域合作开发更专业的工具解决方案。上半年先后和上海青翼工业软件、南京高华科技、合见工软、广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院、遨天科技达成战略合作,并完成苏州焜原光电有限公司的投资入股,加快公司在光电子及微电子领域赛道布局。这些合作旨在针对特定细分市场场景,双方共同研发创新解决方案,从而显著提升公司在相关领域的技术服务能力。通过这些合作不仅增强了公司产品在民用市场的影响力,还扩展了行业工程应用场景的广度和深度。这标志着公司的先进设计和验证技术得到了合作伙伴的验证和认可,通过构建一套完整的产业级解决方案,为客户提供了全面的赋能服务,进一步巩固了公司产品的市场竞争力。

　　答:在2024年上半年,索辰科技实现了预期的收入目标,营业收入为5175.07万元,较上年同期增长了140.77%;归属上市公司股东的净利润呈现负数,为-6643.08万元,较去年同期亏损扩大了。本报告期亏损的主要原因是加大了研发方面的投入,特别是在募投项目关于科研方面的投入,导致短期利润受到影响。但长期来看,这些研发支出对公司的发展至关重要,且预计至2024年年底会有明显好转。

　　答:索辰科技高度重视技术创新,坚信通过大量增加研发投入,才能在市场竞争中获取更多优质客户和合同,从而促进公司的长期健康发展。当前,研发费用占营业收入比例高达132.45%,主要用于提升技术研发能力和产品质量。虽然短期内会对利润产生压力,但从长远来看,这是公司未来成功的关键因素。此外,公司正在稳步推进各项投并购事项,力求利用外部资源增强自身实力,预计下半年将有更多实质性的落地进展。

　　答:索辰科技拥有多个核心产品,涉及不同学科领域,例如流体、结构、电磁、光学、声学软件等。在今年上半年,各学科已分别发布了最新版本的小型迭代更新,增强了软件功能,解决了更多工程领域的实际问题。尤其值得一提的是,流体软件推出了全新LBM求解器,该求解器具备数值耗散低、良好的并行性和处理复杂几何边界的特点,在瞬态湍流模拟和气动噪声等领域具有显著优势。此外,LBM求解器还支持多种操作系统与并行计算环境,适用于大规模集群计算需求。

　　答:流体软件非结构求解器中新增了高温化学非平衡求解功能,能够模拟和预测高温环境下复杂的化学反应和流体动力学过程,特别是适用于航空航天、火箭发动机、高温材料加工、工业高温反应器以及能源转换等应用场景。

　　答:在结构软件领域,我们增添了拓扑优化功能,它涵盖了基于静态分析、模态分析、热力耦合等多种结构方面的优化。这项功能旨在最大程度地改善结构特征的频率响应,降低结果产生的共振风险,并考虑到热应力和热变形等因素的影响,促进轻量化设计,更准确地预测和控制结构在力和热双重作用下的性能,从而提高其安全性与可靠性。

　　答:技术发展上,公司正积极布局将深层次人工智能(AI)技术与传统CAE仿真技术相结合,以推动仿真与设计流程的革新。通过AI赋能,仿真平台可自动生成优化设计方案,大幅提升设计效率和创新能力。这种融合不仅能增强仿真准确性,还能缩短产品研发周期,带来显著经济效益。此外,开发了基于智能体决策的生成式数字孪生框架,结合最新AI技术和数字原生理念,为工业领域的未来发展创造竞争优势。

　　7.公司如何看待和利用生成式人工智能在复杂工况和设备全生命周期动态仿真中的应用?

　　答:公司认为,结合生成式人工智能进行复杂工况和设备全生命周期动态仿真至关重要,这有助于实现具备真实物理机理的生成式数字孪生。公司在嘉兴投资建设的生成式数字原生实验基地将成为公司研发验证的重要载体,打造诸如数字风洞、电磁模拟实验室、风电实验室等各类实验室,提供高精度、动态的产品性能模拟验证环境,帮助客户在虚拟环境中分析产品的真实世界表现,从而做出更精准的产品设计和运营决策,同时也不断积累数据迭代优化产品,使其更贴近工程实际,为客户提供更全面高效的解决方案。

　　答:当前民用市场的主要发展方向仍集中在几个关键领域,包括汽车、能源、石化、储能等,并且正在有序地推进中。上半年已实现与汽车行业的战略合作,并正在进行相关测试和应用。此外,我们还发布了LBM求解器这一全新的软件解决方案,相比传统流体求解器,它更适用于低速场景且计算效率更高。

　　9.数字孪生与AI结合的产品何时推出市场?如何开始商业化进程及拓展客户?

　　答:针对不同行业的特定应用场景,我们在实验室中建立了专门针对风动力学、气动噪声等领域的生成式数字孪生模型产品,目的是帮助客户提升研发能力和优化产品设计,同时也通过合作优化自身软件算法和功能,为垂直行业提供更为贴切的工程应用解决方案。公司会根据每个行业特点开发对应的数字孪生模型和系统解决方案。

　　答:机器人业务的发展情况主要包括以下三方面:首先,人形机器人业务还在早期阶段,尚未实现大量合同落地;其次,六足机器人可应用于多个场景,如电力巡检、消防所和石化工厂的火灾爆炸探路作业,并且因其稳定性好和承重大,应用场景更为广泛;最后,与高教授团队的合作也期待在下半年带来的良好合同进展。

　　答:去年开始收购阳普智能之后也做了其他标的的尽调沟通,我们希望尽快有一个或者几个项目能够落地,这些标的和我们的技术方向,整个产业上下游都相关的,可以对我们的产品线做补足。研发方面公司今年还是会加大投入,我们正在嘉兴建实验室,包括人才梯队也会进一步细分,从而在未来做更好的研发投入。

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