研报评级☆ ◇688507 索辰科技 更新日期：2026-05-09◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.投资评级统计】【2.盈利预测统计】【3.盈利预测明细】【4.研报摘要】
【5.机构调研】
【1.投资评级统计】最新评级日期:2026-04-11
时间段 买入评级次数 增持评级次数 中性评级次数 减持评级次数 卖出评级次数 评级次数合计
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1月内 1 0 0 0 0 1
2月内 1 0 0 0 0 1
3月内 1 0 0 0 0 1
6月内 1 0 0 0 0 1
1年内 13 5 0 0 0 18
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【2.盈利预测统计】(近6个月)
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│财务指标 │ 2023年│ 2024年│ 2025年│2026年预测│2027年预测│2028年预测│
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│每股收益(元) │ 0.94│ 0.47│ 0.35│ 1.41│ 1.77│ ---│
│每股净资产(元) │ 47.31│ 32.03│ 32.05│ ---│ ---│ ---│
│净资产收益率% │ 1.99│ 1.45│ 1.10│ 4.30│ 5.20│ ---│
│归母净利润(百万元) │ 57.48│ 41.45│ 31.50│ 126.00│ 157.00│ ---│
│营业收入(百万元) │ 320.38│ 378.81│ 465.81│ 724.00│ 876.00│ ---│
│营业利润(百万元) │ 56.06│ 45.73│ 60.17│ 133.00│ 164.00│ ---│
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【3.盈利预测明细】(近6个月)
日期 评级 评级变化 目标价 2026EPS 2027EPS 2028EPS 研究机构
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2026-04-11 买入 首次 113.72 1.41 1.77 --- 国泰海通
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【4.研报摘要】(近6个月)
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2026-04-11│索辰科技(688507)25年收入稳健增长，发布世界物理模型“营造·万象” │国泰海通 │买入
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本报告导读：发布世界物理模型“营造-万象”，坚定投入物理AI，股权激励彰显长期增长信心。
投资建议:“增持”评级，给予目标价为113.72元。我们预计公司2025-2027年EPS分别为0.36/1.41/1.77，SPS分别为
5.23/8.12/9.83元，可比公司2026年预测平均PS23X，考虑到公司坚定投入物理AI，内生和外延并购并举，股权激励彰显
长期增长的信心，给予公司2026年14倍PS，对应目标价113.72元。
2025年公司收入取得稳定增长。根据2025年业绩快报，25年公司取得收入4.66亿元，同比增长23%；归母净利润0.32
亿元，同比减少22%；扣非后归母利润0.28亿元，同比减少24%；全年新增订单持续保持较高水平。
发布世界物理模型“营造-万象”，与海光信息、星图测控达成战略合作。2026年3月，在公司“2026世界物理模型发
布会”上，公司发布了世界物理模型“营造-万象”：融合空间生成与物理法则，具备跨模态、多尺度特征提取能力，构
建从局部装备到全域复杂环境的联合计算底座，将为复杂工业场景下的多智能体协同、极端环境预测及自适应决策，提供
具备真实世界法则约束的基础大模型支撑；同时与海光信息达成战略合作，双方以“算法+算力”双轮驱动，共建物理AI
实验室；与星图测控达成战略合作，聚焦航天测控、数字仿真、物理AI等核心领域，构建航天领域高精度仿真与智能测控
能力。发布会上，公司同步揭示了索辰智能体“大圣”：该产品以“意图即建模”为核心理念，实现设计逻辑的自主演进
，打破传统建模繁琐流程；同时达成空间几何与物理常数的深度共生，让模型精准贴合真实物理规律，为世界物理模型的
构建与高效应用提供了强大的智能引擎。从下游应用来看，公司物理AI在多个垂直领域落地：低空安全“飞思”；低空反
无“乾盾”；合成数据“行者”；复杂电磁环境虚拟训练；生成式设计制造。
发布2025股权激励计划，坚定发展物理AI，彰显长期增长信心。25年7月，公司发布股权激励计划，激励工具第二类
限制性股票，授予价格为39.35元，激励对象85人，业绩考核25-26年，以24年营收为基数，25年/26年目标值为营业收入
增长率不低于10%且2025年度物理AI产品收入达到3000万元；2026年营业收入增长率不低于20%；且2025-2026年度物理AI
产品收入达到5000万元。
风险提示：公司产品研发和业务推进不及预期，行业政策风险。
【5.机构调研】(近6个月)
参与调研机构：105家
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2026-04-27│索辰科技(688507)2026年4月27日投资者关系活动主要内容
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1、公司的应收账款依然保持在一个相对较高的水平上，后续可能的收并购带来的影响，会不会在这方面有一些边际
上的变化？
答：公司高度重视应收账款的管控和回款质量，已将相关指标纳入核心考核体系，并从项目承接源头优化应收账款结
构。2025 年末母公司应收账款账面价值较上年降低 3,741.23 万元，且 2025 年母公司经营性现金流从净流出转为净流
入，本期金额为 6,885.27 万元，印证了管控成效。合并层面应收账款有所上升主要由于子公司并表，但合并口径经营性
现金流同样明显向好，从净流出转为净流入，本期金额为 6,021.04 万元。后续将持续严格控制应收账款规模，常态化优
化回款机制，提升现金流健康度。
2、公司人员数量有大幅的增长，研发人员比例有所下降，后续这部分的人员规划是怎样的？AI时代来了之后，会不
会对研发人员有一些更好的优化方案？
答：2025年末员工总人数增至 802人，主要因并购力控科技等子公司。研发人员占比下降至 33.42%，原因有二：一
是并购业务范围扩大导致员工人数增加，稀释了占比；二是公司正顺应物理 AI发展趋势调整组织架构，所需人才能力模
型与传统CAE存在差异，公司会通过自研内部工具、沉淀行业经验等方式优化人员结构，这并非研发投入弱化。后续将持
续加大对有创新能力和综合组织能力的核心人才的引进力度，夯实物理 AI领域人才底座。
3、如何展望 2026年公司物理 AI商业化的规模，以及下游行业端的大致占比？
答：物理 AI已从能力展示、技术跑通进入验证并迈向规模化落地阶段。2025年物理 AI收入约 5800万元，超额完成
股权激励目标。未来，类似绍兴越城区低空经济项目的灯塔项目将成为主要驱动力，其示范效应将推动客户复制产品至更
多地域和行业。目前该领域的业务尚处于业务开拓期，对公司的经营业绩暂不构成重大影响。关于物理 AI 端的收入规划
，公司在2025年限制性股票激励计划中进行了相关考核，但也提醒投资者注意计划、预期和实际情况可能产生的差异。
4、在物理 AI之外，工业软件加 AI（如 Text to CAD/CAE）对传统产品化功能的赋能，公司有何思考？
答：CAE 与 AI 深度结合是产业热点。公司正积极拥抱变革：一是利用 AI搭建工程设计知识图谱，沉淀行业经验，
为项目提供智能推荐与决策支撑，破解依赖人工导致的经验流失痛点；二是通过自然语言交互实现 CAE模型的快速生成与
修改，降低使用门槛，推动技术普及；三是已实现 AI驱动工业设计，如将流体风扇研发周期从年压缩至天，并提升产品
性能，该能力已具备明确商业模式；四是 AI与视觉、传感器结合，可实现柔性智能制造，AI工厂是重要落地场景。
5、目前公司与具身智能公司有哪些具体合作？相关的商业模式（数据及服务、模型及服务）是怎样的？
答：在具身智能训练领域，公司依托仿真底座和物理 AI能力，主要在合成数据端和虚拟环境端为客户运控算法训练
提供支撑。产品正在开发中，计划今年发布虚拟训练环境，并积极对接客户。商业模式将向数据及服务、模型及服务转变
，通过提供符合真实世界规律的合成数据，以及高精度、与现实同步的数字孪生环境（世界物理模型），赋能智能设备与
环境的实时交互、控制策略优化及前瞻性设计迭代。
6、在物理 AI 领域参与者较多的背景下，公司如何定义自身位置？
答：公司致力于构建高精度、与现实持续同步的数字孪生环境（世界物理模型），以赋能智能设备与环境的实时交互
及优化。经过一年多探索，落地方向与模式已更加清晰聚焦：已发布开发者平台、落地低空经济订单、发布设计仿真一体
化平台及世界物理模型。2026年计划包括：将低空经济解决方案拓展至更多城市和场景（如消防、农业）；发布具身智能
虚拟训练环境并将产品推向客户；推进 AI原生驱动的工业设计制造一体化解决方案，实现工厂的自主运维与柔性生产。
同时提醒投资者注意计划、预期和实际情况可能产生的差异。
7、公司收并购标的（如力控科技、昆宇蓝程等）在 2026年及后续对公司的收入利润贡献如何衡量？相关业绩承诺的
完成度及后续展望如何
答：收并购旨在打通 CAE仿真到物理验证的技术闭环，拓展应用场景与市场，形成研发设计、生产监控到场景仿真的
全链条解决方案，并实现与子公司间的优质资源共享。2025年各子公司融合效应良好，均实现了收购时设定的对赌目标。
具体以公告为准。公司将持续关注收并购机会，并严格把控标的公司的对赌条款。
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参与调研机构：2家
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2025-12-16│索辰科技(688507)2025年12月16日投资者关系活动主要内容
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活动基本内容介绍：
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”）发展历程和 CAE 产品线进行了介绍
，包括流体、结构、声学、光学、电磁、测控、多学科仿真云以及物理 AI 的底层算法、功能模块应用的物理场景情况等
。
相关问答内容：
1、公司的物理 AI对于机器人行业有哪些帮助？
答：物理 AI 通过将物理规律融入 AI 模型中，为具身智能系统提供更高的稳定性、可解释性和现实适应性。2025
年 7月索辰发布具身智能虚拟训练平台，平台具备高效的算法迭代加速能力。通过物理 AI核心体系与计算物理引擎的深
度融合，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，彻底打通真实世界与虚拟世界的数据
壁垒，实现“采集-训练-生成-评估”的完整链路，让机器人训练更经济、更高效、更真实、更简单。
2、物理 AI与传统 AI技术相比，在赋能制造业升级中具备哪些不可替代的独特价值？
答：物理 AI的独特价值，在于它不是对传统技术的简单升级，而是推动工业制造从“有人操作”向“无人自主”变
革的核心驱动力。相比传统仿真软件或通用 AI，它具备三大不可替代的优势：
一是极致的真实性。传统仿真需要对物理世界进行简化和假设，结果与现实总有偏差。而物理 AI通过学习海量真实
物理数据，能够直接高精度还原复杂的物理规律。这对于航空航天、无人驾驶等需要“零误差”的无人装备领域至关重要
。
二是颠覆性的实时性。传统对复杂场景的仿真计算，可能需要数小时甚至数天。而物理 AI依托 GPU 的强大算力，能
实现毫秒级的数据处理和决策输出。比如在无人机自主避障场景中，它能瞬间分析环境数据、生成避障路径，这是实现真
正自主智能的前提。
三是强大的自适应能力。传统仿真模型是固定的，无法应对动态变化的真实工业场景。物理 AI则具备自主学习能力
，可以根据实时采集的数据，动态优化自身算法，适应场景变化。例如，它可以实时监测工业机器人状态，预测故障并自
动调整参数，实现真正的无人化运维。这三点决定了物理 AI 是未来装备全面无人化发展的核心技术，它让工业软件从一
个辅助设计的“工具”，升级为能够进行智能决策的“工业大脑”。
3、公司物理 AI 平台自 3 月发布以来，有哪些迭代及进展？商业化在低空率先落地，后续可以期待哪些方向？
答：2025 年 3月公司正式发布物理 AI开发平台；2025 年 7月 29日，世界人工智能大会（WAIC2025）在上海圆满落
幕，索辰科技携三大物理 AI创新成果重磅亮相，以“物理 AI 驱动虚拟训练全球革新”为主题，展现了人工智能与物理
仿真深度融合的突破性应用，并在展览同期发布了针对具身智能的虚拟训练环境。此外，今年索辰科技入选上海市“AI+
制造”专业服务商目录，本次入选充分体现了索辰科技在工业智能领域的创新实力，尤其是其物理 AI技术体系为智能体
研发与应用带来的突破性进展。
在 2025 年 6 月 19 日和 2025 年 7 月 28 日，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
司正式签署战略合作框架协议，聚焦低空经济产业核心技术攻关，联合推进低空物理 AI 平台建设，构建低空空域智能化
管理体系。2025 年 10 月，公司中标关于绍兴越城区低空三维物理资产实时管控平台项目，率先以物理 AI技术应用于低
空经济领域进行商业化落地。
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。索辰相对其他厂商的优势在于，虽然在工程
的应用方面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 的特定场景。
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。
5、EDA 和 CAE 行业有哪些结合点？
答：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、能耗等性能不断提升，对于场的重要性正在不断提升。举例电磁场仿真与电路设计协同性，在高频设计中信号完整性
、电磁干扰现在实际上成为集成电路行业里面比较难解决的问题，所以需要引入电磁场模拟仿真验证的这个环节产品，来
进行这一系列的路和场的仿真验证。
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参与调研机构：1家
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2025-12-03│索辰科技(688507)2025年12月3日投资者关系活动主要内容
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活动基本内容介绍：
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”、“索辰科技”）发展历程和 CAE 产品线进行了
介绍，包括流体、结构、声学、光学、电磁、测控、多学科仿真云以及物理 AI 的底层算法、功能模块应用的物理场景情
况等。
相关问答内容：
1、请问索辰科技的物理 AI 技术在助力低空经济发展中，如何具体提升安全保障并实现商业化落地？
答：索辰科技的物理 AI技术通过创新性地提出“三维物理资产”概念，并构建实时、高精度、自校准的低空环境感
知与管控平台，全面赋能低空经济。具体而言，它能基于流体动力学生成高分辨率瞬态气流信息，帮助飞行器精准规避湍
流，规划安全高效航路；同时利用电磁场技术进行空域安全检测与评估。在商业化落地方面，公司已中标绍兴越城区低空
三维物理资产实时管控平台项目，标志着物理 AI技术在低空领域的“0到 1”突破。该项目旨在通过物理 AI精准建模与
分析，提升低空作业安全性，降低运营成本，并拓展技术的通用化应用，助力绍兴市越城区打造低空经济先行区。
2、与传统仿真软件及通用人工智能相比，索辰科技的物理AI 技术在制造业智能化升级中展现出哪些独特优势？
答：相较于传统的仿真工具和通用人工智能，索辰科技的物理 AI技术在制造业智能化升级中具备三个独特优势：
一是真实性。物理 AI通过学习海量真实物理数据，能够高精度地还原复杂的物理规律。
二是颠覆性的实时性。依托 GPU 的强大算力，物理 AI能够实现毫秒级的数据处理和决策输出，远超传统复杂仿真可
能需要数小时甚至数天的情况，为实现真正的自主智能提供了前提。
三是强大的自适应能力。不同于固定模型，物理 AI具备自主学习能力，能根据实时采集数据动态优化算法，适应动
态变化的工业场景，例如实时监测工业机器人状态并自动调整参数，实现无人化运维。这些优势使得物理 AI从辅助设计
的“工具”升级为能够进行智能决策的“工业大脑”，成为未来装备全面无人化发展的核心技术。
3、公司的物理 AI对于机器人行业有哪些帮助？
答：物理 AI 通过将物理规律融入 AI 模型中，为具身智能系统提供更高的稳定性、可解释性和现实适应性。2025
年 7月索辰科技发布具身智能虚拟训练平台，平台具备高效的算法迭代加速能力。通过物理 AI 核心体系与计算物理引擎
的深度融合，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，彻底打通真实世界与虚拟世界的
数据壁垒，实现“采集-训练-生成-评估”的完整链路，让机器人训练更经济、更高效、更真实、更简单。
4、索辰科技在规划企业兼并与收购时，主要考量哪些核心战略方向？
答：索辰科技的收并购战略主要围绕两大核心方向展开，并始终坚守仿真求解能力这一基础。首先，公司着重于完善
物理 AI技术生态，寻找在硬件端拥有扎实技术积累、能补全物理AI 系统工程关键环节的标的，例如实时环境感知、数据
传递等，以确保技术落地的完整性和实用性。其次，公司关注渠道端资源整合，寻找拥有优质客户资源和快速响应客户需
求能力的企业，以期通过资源协同大幅提升产品市场触达效率和落地速度。无论是哪种并购，公司都以保障和强化其核心
的 CAE 仿真求解能力为前提，确保收并购活动与公司整体战略方向一致，为物理 AI业务长期发展奠定坚实基础。
5、索辰科技收购北京力控元通科技有限公司，预期将产生哪些显著的业务协同效应？
答：索辰科技收购力控科技后，预计将实现显著的业务协同，特别是在工业软件的“设计-仿真-优化-生产”全生命
周期闭环方面。力控科技作为国内 SCADA 领域的领军企业，其产品能够实时采集生产现场的电压、电流、温度、压力等
数据，并存入时序数据库，形成物理系统的“事实层”。索辰科技的 CAE仿真分析软件则能利用这些数据进行驱动仿真，
快速重构系统运行状态，预测演化趋势，并模拟极端工况。这种结合使得仿真结果能够反哺 SCADA 系统，将其从简单的
状态监控延伸至预测、诊断与优化。此外，力控科技在工业生产领域形成的垂直行业数据模型和技术经验，也将反哺索辰
科技的仿真模型，共同为工业制造业企业提供健全的“端到端”解决方案，解决研发设计与生产制造环节割裂的行业痛点
。
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参与调研机构：3家
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2025-11-20│索辰科技(688507)2025年11月20日投资者关系活动主要内容
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活动基本内容介绍：
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”、“索辰科技”、“索辰”）发展历程和 CAE 产
品线进行了介绍，包括流体、结构、声学、光学、电磁、测控、多学科仿真云以及物理 AI 的底层算法、功能模块应用的
物理场景情况等。
相关问答内容：
1、物理 AI对于低空经济有哪些赋能？
答：低空经济作为国家战略性新兴产业,展现出万亿级市场潜力，其发展面临场景复杂、安全性与实时性要求高、容
错率低等严峻挑战。索辰科技对此已构建一套系统性对策，其核心是创新性地提出“三维物理资产”概念，并以物理 AI
技术为支撑，旨在构建一个实时、高精度、自校准的低空环境感知与管控平台。索辰科技的核心策略是利用物理 AI技术
，将低空环境中动态变化的物理场与无人机等实体设备的实时性能进行深度耦合与动态封装，进而实时“铸造”出具有可
量化价值的“三维物理资产”。
索辰科技在技术上的优势在于，其能够基于流体动力学原理生成高分辨率瞬态气流信息，使飞行器能够精准规避湍流
等潜在危险区域，规划出最为安全高效的飞行航路。同时，电磁场技术的应用则能完成空域安全检测与评估。
2、公司的物理 AI对于机器人行业有哪些帮助？
答：物理 AI 通过将物理规律融入 AI 模型中，为具身智能系统提供更高的稳定性、可解释性和现实适应性。2025
年 7月索辰发布具身智能虚拟训练平台，平台具备高效的算法迭代加速能力。通过物理 AI核心体系与计算物理引擎的深
度融合，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，彻底打通真实世界与虚拟世界的数据
壁垒，实现“采集-训练-生成-评估”的完整链路，让机器人训练更经济、更高效、更真实、更简单。
3、EDA 和 CAE 行业有哪些结合点？
答：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、能耗等性能不断提升，对于场的重要性正在不断提升。举例电磁场仿真与电路设计协同性，在高频设计中信号完整性
、电磁干扰现在实际上成为集成电路行业里面比较难解决的问题，所以需要引入电磁场模拟仿真验证的这个环节产品，来
进行这一系列的路和场的仿真验证。
4、公司关于收并购战略如何考虑？
答：公司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。
第二类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仿真技术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。
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参与调研机构：3家
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2025-11-18│索辰科技(688507)2025年11月18日投资者关系活动主要内容
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活动基本内容介绍：
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”）发展历程和 CAE 产品线进行了介绍
，包括流体、结构、声学、光学、电磁、测控、多学科仿真云以及物理 AI 的底层算法、功能模块应用的物理场景情况等
。
相关问答内容：
1、请介绍一下公司中标物理 AI绍兴低空项目具体提供了哪些能力及服务。
答：目前公司成熟物理 AI 产品包括具身智能虚拟训练方案、低空三维地图等。本订单为公司物理 ai技术在低空经
济领域的具体落地，实现了物理ai技术在低空领域从0到1的突破。此合同中标金额为 3096 万元，相对物理 AI于低空经
济的未来的应用尚处于起步阶段，公司将积极拓展更大范围应用落地。
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。
索辰科技将持续聚焦低空经济产业核心技术攻关，联合地方推进低空经济物理 ai平台建设，构建低空空域智能化管
理体系，助力越城区打造全国低空经济先行区。本订单标志着索辰科技的物理 ai 技术在低空经济领域的战略布局进入了
实质化落地阶段。
2、简单介绍一下公司拟收购的北京力控元通科技有限公司之后能产生什么协同效应？
答：力控科技是核心生产制造类工业软件 SCADA 的研发、销售厂商，是国内 SCADA 行业内的领军企业。力控科技聚
焦SCADA 领域二十余年，产品涵盖智能制造领域的数据采集及监控、实时数据库、工控信息安全等环节，赋能用户实现“
精益制造、安全生产、提质增效、节能降耗、绿色环保”的业务目标。目前国内 SCADA 市场长期被西门子、施耐德、通
用电气等国外巨头公司垄断，近年随着国内高端制造业规模的持续扩大和智能化提升，中国的 SCADA 软件市场国产品牌
提升的空间还有很大。力控科技市占率与产品线丰富程度在行业内均处于第一梯队，并率先实现产品的国产化，已在我国
油气、石化、矿山、冶金、市政等行业领域广泛应用，具有较强的技术实力和发展潜力。
团队成员深耕行业多年，经验及行业资源丰富。核心成员拥有多年工业自动化、数字化、智能化的经验，对工业软件
研究深入，可以精准定位客户需求。力控科技聚焦智慧市政、油气、能源、制造行业，服务中石油、中石化、国家能源、
中国电科、宝钛集团等头部工业企业。
通过产品的整合，索辰科技的仿真分析软件能够基于力控科技收集到的数据驱动仿真，快速重构系统的运行状态，预
测未来的演化趋势，并模拟极端或未曾出现的工况。其推演结果又能反哺 SCADA 系统，使其从简单的状态监控延伸至预
测、诊断与优化，而力控科技通过传感器网络和控制单元，持续不断地采集电压、电流、温度、压力、流量等实时数据，
并存入时序数据库。这些数据构成了物理系统的“事实层”，为 CAE 模型的验证与校准提供了坚实依据，并且力控科技
在工业生产领域所形成的垂直行业数据模型及技术经验能够反哺索辰科技的仿真模型，形成“设计-仿真-优化-生产”的
闭环系统。这种从工业设计到生产制造全流程的全生命周期工业软件体系不仅解决了传统工业软件中研发设计与生产制造
环节相互割裂的行业痛点，同时更为工业制造业企业提供了健全的“端到端”解决方案。
3、公司的物理 AI对于机器人行业有哪些帮助？
答：物理 AI 通过将物理规律融入 AI 模型中，为具身智能系统提供更高的稳定性、可解释性和现实适应性。2025
年 7月索辰发布具身智能虚拟训练平台，平台具备高效的算法迭代加速能力。通过物理 AI核心体系与计算物理引擎的深
度融合，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，彻底打通真实世界与虚拟世界的数据
壁垒，实现“采集-训练-生成-评估”的完整链路，让机器人训练更经济、更高效、更真实、更简单。
4、物理 AI与传统 AI技术相比，在赋能制造业升级中具备哪些不可替代的独特价值？
答：物理 AI的独特价值，在于它不是对传统技术的简单升级，而是推动工业制造从“有人操作”向“无人自主”变
革的核心驱动力。相比传统仿真软件或通用 AI，它具备三大不可替代的优势：
一是极致的真实性。传统仿真需要对物理世界进行简化和假设，结果与现实总有偏差。而物理 AI通过学习海量真实
物理数据，能够直接高精度还原复杂的物理规律。这对于航空航天、无人驾驶等需要“零误差”的无人装备领域至关重要
。
二是颠覆性的实时性。传统对复杂场景的仿真
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