经营分析☆ ◇688507 索辰科技 更新日期：2026-08-05◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.主营业务】【2.主营构成分析】【3.前5名客户营业收入表】【4.前5名供应商采购表】
【5.经营情况评述】
【1.主营业务】
CAE软件研发、销售和服务
【2.主营构成分析】
截止日期:2025-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
软件和信息技术服务业(行业) 4.66亿 99.99 3.17亿 99.99 68.16
其他业务(行业) 2.99万 0.01 2.99万 0.01 100.00
─────────────────────────────────────────────────
天工-工程仿真软件(产品) 1.98亿 42.49 1.71亿 53.81 86.33
天工-仿真产品开发(产品) 8650.89万 18.57 3355.70万 10.57 38.79
天工-生产管控一体化解决方案(产品) 4980.12万 10.69 2164.83万 6.82 43.47
开物-工程仿真软件(产品) 4039.04万 8.67 3981.72万 12.54 98.58
技术服务(产品) 3024.79万 6.49 1520.81万 4.79 50.28
天工-工业自动化软件产品(产品) 2950.93万 6.34 2703.10万 8.51 91.60
开物-仿真产品开发(产品) 1776.85万 3.81 661.02万 2.08 37.20
其他业务(产品) 759.98万 1.63 51.34万 0.16 6.76
机加工服务(产品) 608.34万 1.31 227.18万 0.72 37.34
─────────────────────────────────────────────────
境内(地区) 4.66亿 99.99 3.17亿 99.99 68.16
其他业务(地区) 2.99万 0.01 2.99万 0.01 100.00
─────────────────────────────────────────────────
直销(销售模式) 4.66亿 99.99 3.17亿 99.99 68.16
其他业务(销售模式) 2.99万 0.01 2.99万 0.01 100.00
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2025-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
天工-仿真产品开发(产品) 3265.25万 56.93 640.55万 26.66 19.62
天工-工程仿真软件(产品) 1682.26万 29.33 1516.08万 63.10 90.12
开物-工程仿真软件(产品) 375.47万 6.55 224.13万 9.33 59.69
技术服务(产品) 348.00万 6.07 20.51万 0.85 5.89
其他(产品) 52.49万 0.92 -2.33万 -0.10 -4.45
机加工(产品) 11.62万 0.20 3.73万 0.16 32.13
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2024-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
软件和信息技术服务业(行业) 3.79亿 100.00 2.72亿 100.00 71.86
─────────────────────────────────────────────────
工程仿真软件(产品) 2.28亿 60.29 2.20亿 80.87 96.39
仿真产品开发(产品) 1.37亿 36.16 4550.18万 16.72 33.21
技术服务(产品) 1081.78万 2.86 615.76万 2.26 56.92
机加工服务(产品) 199.56万 0.53 22.21万 0.08 11.13
其他业务(产品) 61.75万 0.16 18.68万 0.07 30.25
─────────────────────────────────────────────────
境内(地区) 3.79亿 100.00 2.72亿 100.00 71.86
─────────────────────────────────────────────────
直销(销售模式) 3.79亿 100.00 2.72亿 100.00 71.86
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2024-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
仿真产品开发(业务) 4129.47万 79.80 1051.99万 53.50 25.48
工程仿真软件(业务) 890.85万 17.21 819.22万 41.66 91.96
技术服务(业务) 154.75万 2.99 95.08万 4.84 61.44
─────────────────────────────────────────────────
【3.前5名客户营业收入表】
截止日期:2025-12-31
前5大客户共销售0.90亿元，占营业收入的19.28%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│第一名 │ 2033.45│ 4.37│
│第二名 │ 1970.51│ 4.23│
│第三名 │ 1825.91│ 3.92│
│第四名 │ 1586.08│ 3.41│
│第五名 │ 1560.38│ 3.35│
│合计 │ 8976.33│ 19.28│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【4.前5名供应商采购表】
截止日期:2025-12-31
前5大供应商共采购0.82亿元，占总采购额的30.35%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│第一名 │ 4259.42│ 15.81│
│第二名 │ 1304.73│ 4.84│
│第三名 │ 1221.27│ 4.53│
│第四名 │ 796.46│ 2.96│
│第五名 │ 596.33│ 2.21│
│合计 │ 8178.21│ 30.35│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【5.经营情况评述】
截止日期:2025-12-31
●发展回顾:
一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明
(一)主要业务、主要产品或服务情况
1、主营业务情况
公司专注于CAE软件研发、销售和服务，并已成功推出物理AI开发及应用平台的全场景解决方案。公司
自成立以来，坚持面向世界科技前沿，面向重大科技需求，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，为实现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。
公司凭借在物理建模、算法研发和行业应用上的长期积累，结合人工智能和GPU等新技术深度创新，积
极布局以物理AI为代表的新领域新技术，拓展以工程仿真软件为核心的天工平台及物理AI为核心的开物平台
，持续探索物理AI技术的落地应用，赋能工业装备的设计与制造，助力客户实现跨越式发展。
报告期内，公司通过重大资产重组成功整合力控科技，对主营业务进行了拓展，新增SCADA软件、工业
智能管控产品及工业数智化解决方案的研发、销售和服务。
2、主要产品情况
公司的核心产品为CAE产品及物理AI产品，产品涉及工程仿真、智能物理建模、多场耦合分析、数据驱
动优化等多个方向，可满足航空航天、汽车制造、能源动力、低空经济、具身智能等复杂产品研发或工程技
术创新领域的需求。
公司的CAE产品可进一步细分为CAE单一学科仿真软件、多学科仿真软件和CAE工程仿真优化系统。单一
学科软件是公司用于流体、结构、声学、电磁、光学、测控等领域仿真软件的统称，可以单独实现不同场景
、不同工程环境的仿真模拟计算，是通用型工具软件。多学科仿真软件是将多类别的仿真软件与多类型的仿
真系统集成在一个仿真环境下运行，帮助客户提升复杂工程整体设计的效率，多学科仿真软件以单一学科软
件为基础。
工程仿真优化系统是在产品系统及详细设计、试验验证、生产等阶段引入仿真分析方法，实现产品设计
、生产全周期的仿真驱动，提升解决工程实际问题的能力。公司的仿真产品开发业务是公司根据细分工程领
域客户的具体需求，为客户提供定制化的仿真解决方案，主要包括解决特定工程问题的纯仿真软件产品开发
，仿真试验融合验证系统、高性能平台、仿真云平台等软硬件一体的仿真方案，为客户提供高性能运算、云
服务、多学科仿真、试验等多种综合仿真服务。公司的物理AI产品涵盖物理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，通过构建“感知-建模-推演-交互”智能体系
，成为赋能产业革新升级的关键引擎。其中包含物理AI训练一体化平台，可实现成千上万的设计样本智能衍
生、验证与训练；物理AI模拟引擎，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，为复杂场景下的装备设计优化提供强大支持；智能实时环境感知，可在虚拟环境中进行智能
分析与仿真验证；实时数据库等。
物理AI产品开发业务是公司根据细分工程领域客户的具体需求，为行业客户提供物理AI产品及解决方案
，以物理AI仿真分析平台、智能数据采集与分析系统等软硬件一体的方案，为客户提供融合高保真渲染技术
、智能工坊构建融合物理约束的AI建模、实时数据驱动优化、环境感知等多种综合服务，助力客户在复杂工
程研发中实现从数据到决策的智能化跨越。
报告期内，公司通过重大资产重组成功整合力控科技，对主要产品进行了拓展，新增SCADA软件、企业
级实时历史数据库、生产管控一体化平台、工业防火墙及边缘计算网关及工业APP开发工具等共上百种工业
软件及相关工业APP，具备完整的工业生产管控软件体系，形成面向工业互联网业务需求设计的一体化产品
。
(二)主要经营模式
1、盈利模式
经过多年的经营发展，公司已经形成稳定的盈利模式，主要通过销售以传统工业软件为核心的天工系列
产品、及物理AI为核心的开物系列产品来获得收益。
公司通过不断的技术创新、市场拓展，所研发的产品已覆盖流体、结构、电磁、声学、光学等多学科工
程项目全生命周期的众多应用环节，涉及多个细分行业，形成了丰富、齐全的产品线，实现CAE涉及的相关
领域各环节之间有效的应用及协同，同时也实现了自身的规模效应，不断提升公司的利润水平。SCADA产品
收入主要来自于油气、石化、化工、煤矿、市政、新能源等领域的大型国企或工业龙头企业，盈利较为稳定
。
物理AI产品以软件授权、项目与技术服务为核心盈利模式，面向特种行业、低空经济、具身智能等领域
客户，提供一体化解决方案与实施交付，同时配套模型训练、运维、培训等技术服务，提升客户粘性。
2、采购模式
公司建立了完善的采购管理制度。采购人员根据供应商资质、供货质量保证能力、供货及时性、售后服
务等内容制定评价表，形成合格供应商名单，采购部在确保产品质量和服务的前提下，通过比价、询价等方
式从合格供应商名单中选择最优采购供应商。
公司采购的主要内容为软件模块、软硬件产品、无形资产、原材料、技术服务。软件模块主要为仿真产
品开发业务中的非仿真软件模块采购，软硬件产品主要为公司根据项目实施需要配套采购的服务器、工作站
等硬件产品及感应器、变压器、PLC系统等相关设备，无形资产主要为公司为开展研发活动采购的通用软件
，原材料主要为解码器、机械硬盘及扩展卡等电子器件材料，技术服务费主要系公司将软件开发中的非核心
模块委外开发费用及软件模块的测试服务费。公司的主要采购流程如下：
3、研发模式
公司在产品开发过程中，将有限的人力资源聚焦于核心技术的开发，核心求解器模块均为公司自主研发
；对于技术相对成熟、非核心的模块，公司通常采用委托第三方开发的形式，以提高整体研发效率，实现公
司资源的优化配置。
公司的主要研发流程如下：
第一阶段为立项前期工作，公司研发部门在市场需求分析的基础上，明确项目课题方向后，对该课题进
行可行性分析，确定是否同意立项。审核通过的项目，由项目负责人组织开展立项申请文件编制工作。
第二阶段为立项申请，项目负责人向部门负责人提交完整的立项申请文件，将经研发部负责人审核批准
的申请文件提交公司进行审查。由公司组织研发部及相关部门对该项目的设计方案、建设内容及进度计划进
行审核，并提出建议。
第三阶段为项目实施，项目负责人组织项目成员共同制订项目里程碑计划或依据任务书，明确项目里程
碑时间节点。
第四阶段为项目验收，研发项目在完成目标任务后，由项目负责人提请完工验收。项目成果文件经过评
审组认可之后，项目组整理项目资料同时提交给研发部，研发负责人将完成产品导入到公司产品库中，并正
式发布产品的版本号。
4、销售模式
公司主要采用直销模式进行销售。公司凭借高质量的产品、专业化的综合服务能力，成为CAE行业和SCA
DA行业产业链中具有较强竞争力的参与者。公司设立了营销中心，负责广泛搜集行业内的相关信息，分析潜
在的项目机会，交由销售人员进行项目开拓，在发现客户需求、创造客户需求和持续服务客户的过程中提升
服务价值和增强客户黏性，实现自身业务的不断发展。
工业自动化软件及控制系统及生产管控一体化解决方案产品针对不同行业、不同产品以及不同区域建立
相应的市场团队并采取针对性的销售服务。
报告期内，公司通过参与招投标或商务谈判的方式与主要客户开展合作。
(三)所处行业情况
1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
根据中国证监会发布《上市公司行业统计分类与代码》（2024年）规定，结合公司所从事具体业务，公
司所处行业属于I65类“软件和信息技术服务业”。根据《国民经济行业分类》，公司所属行业为I651类“
软件开发”。
根据发改委颁布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》（2016版），公司所属行业为“新一代
信息技术产业（代码1）”中的信息技术服务（代码1.2），具体为“新兴软件及服务（代码1.2.1）”；根
据国家统计局发布的《战略性新兴产业分类（2018）》，公司所处行业属于国家新兴战略产业中的“新一代
信息技术产业（代码1）”，具体为“新兴软件和新型信息技术服务（代码1.3）”中的“新兴软件开发（代
码1.3.1）”，属于国家重点支持的新兴战略产业。根据《上海证券交易所科创板企业发行上市申报及推荐
暂行规定》，公司属于第五条规定的“新一代信息技术领域”中的“软件”企业。
工业软件是指专用于或主要用于工业领域，为提高工业企业研发、制造、生产管理水平和工业装备性能
的软件。工业软件是将工业技术软件化，即工业技术、工艺经验、制造知识和方法的显性化、数字化和系统
化，是工业生产提质增效的重要工具。我国正处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，
工业软件助力效率提高和技术创新，对工业的发展具有极其重要的技术赋能、杠杆放大与行业带动作用。
工业软件是由新型劳动者、新型生产工具和新型劳动对象所共同构成的一种新质生产力。工业软件广泛
应用于工业领域各个要素和环节之中，与业务流程、工业产品、工业装备密切结合，全面支撑企业研发设计
、生产制造、经营管理等各项活动。根据工信部数据，2025年全年全部工业增加值达41.7万亿，比上年增长
5.8%，巨大的工业规模体量，对工业软件的需求非常旺盛。随着中国从工业大国向工业强国迈进，在高质量
发展的要求下，工业软件作为支撑中国制造的底层设计能力，其重要性已经取得社会各界广泛认同。与此同
时国家层面正视我国工业软件尤其是工业基础软件实力薄弱，空心化较为严重的事实。
近年来，国家多个部委持续加强推动自主可控工业软件推广应用，彰显出工业软件已经成为了国家级别
的战略部署，将不断推动产业的快速进步。
2023年12月31日，国家数据局会同有关部门制定的《“数据要素x”三年行动计划（2024-2026）》中提
到“开发使能技术，推动制造业数据多场景复用，支持制造业企业联合软件企业，基于设计、仿真、实验、
生产、运行等数据积极探索多维度的创新应用，开发创成式设计、虚实融合试验、智能无人装备等方面的新
型工业软件和装备。”
2025年4月19日，工信部颁布的《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》中提到“面向产品功能性
能测试、可靠性分析、安全性验证等业务活动，针对新产品验证周期长、成本高等问题，搭建虚实融合的试
验验证环境，应用高精度建模、多物理场联合仿真、自动化测试等技术，通过全虚拟或半实物的试验验证，
降低验证成本，加速产品研发。”
2025年7月2日，工信部等多部门联合颁布的《机械工业数字化转型实施方案》中提到“加快智能装备推
广应用。建设一批中试验证平台，围绕工业母机、农机装备、医疗装备、安全应急装备、智能矿山装备、机
械基础件等行业关键产品工程化产业化需求，支持行业龙头企业、科研院所搭建虚实融合的试验验证环境。
”
2025年11月5日，工业和信息化部办公厅颁布的《关于开展2025年人工智能产业及赋能新型工业化创新
任务揭榜挂帅工作的通知》中提到“面向人工智能产业发展底座、‘人工智能+制造’、智能产品装备、共
性基础支撑等重点方向，发掘培育一批技术创新强、应用落地快、典型示范好的关键技术和产品，加快人工
智能与工业深度融合应用，高水平赋能新型工业化。”2025年全年，全国软件和信息技术服务业运行态势良
好，软件业务收入稳健增长。根据工信部最新数据，2025年全国软件产品收入32,361亿元，同比增长10.4%
，占全行业收入比重为20.9%；其中，全国工业软件产品收入3,330亿元，同比增长9.7%，我国工业软件市场
有望持续保持高速增长的势头。
伴随高性能计算、大数据及人工智能技术的持续突破，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能够在计算成本、模
型迭代周期等方面体现出优势。
物理AI是在传统CAE物理建模与求解框架基础上的融合式升级：一方面保留并强化物理规律约束，以确
保结果的科学性与可解释性；另一方面引入机器学习、深度神经网络等数据驱动方法，利用历史仿真与实测
数据训练高效预测模型，实现仿真速度数量级的提升，并支持多场景实时响应与动态优化。通过物理机理与
AI算法的双向驱动，物理AI能够在复杂工况下实现快速推演、自动优化设计、预测性维护等功能，使仿真技
术从“离线计算”走向“在线智能决策”，应用场景也由研发设计阶段拓展至全生命周期管理。
物理AI融合了传统物理建模与人工智能算法，能够在保持物理规律严谨性的同时，显著提升仿真计算速
度与场景适应能力，实现从离线模拟到实时预测、从设计验证到全生命周期优化的跨越。在工业应用领域，
物理AI有望在高端装备快速迭代、复杂系统实时调优、数字孪生动态驱动等新兴需求中形成广阔的增量市场
。与通用人工智能及大模型侧重跨领域的通用智能与数据拟合不同，物理AI更聚焦于工业场景的机理建模与
精准计算，有望成为下一代工业CAE的核心技术形态——它不仅能显著提升工业仿真的计算效率和工程决策
价值，更将推动工业领域从“模拟现实”的被动验证，迈向“预测并塑造现实”的主动创新新阶段。
2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
公司自成立以来，坚持面向世界科技前沿和国家重大需求，专注于CAE核心技术的研究与开发。努力打
破欧美厂商在行业内的垄断地位，承担着国内CAE软件弯道超车的重任，为实现CAE软件产品国产化、自主化
作出贡献。
经过持续的研发投入与技术创新，不断沉淀和积累了包括三维CADforCAE内核建模技术、三维轻量化与
沉浸式后处理显示技术、基于气体动理学的流体仿真内核、基于光滑粒子流体动力学的水动力仿真内核、无
网格粒子离散结构仿真内核、宏观微观双向多尺度耦合仿真内核、全频域声源和声传播仿真内核、电大/超
电大目标电磁仿真内核、裂纹引发和扩展仿真内核、光机热一体化协同仿真内核、多学科联合仿真引擎与伴
随优化技术、基于产品全生命周期的数字孪生仿真技术、高性能计算与仿真云计算技术、物理AI等十四项核
心技术，并形成覆盖流体、结构、电磁、声学、光学全学科多类型的天工平台与物理AI为代表的开物平台。
公司持续强化对航空航天、国防装备、船舶海洋等领域具体工程应用场景的研究，将前沿算法与工程应
用结合，开发融合了行业标准与工程校验的行业仿真软件，提升产品的商业化应用水平及服务客户的能力。
基于公司在国内CAE领域的核心技术优势，公司参与了六项国家级重点科研专项及多项省部级重大课题。
公司通过重大资产重组成功整合力控科技，旨在进一步推动公司在前沿科技领域的技术发展，全力完善
公司物理AI产品线的技术框架，形成“机理+感知”的物理AI解决方案。公司将逐步对CAE仿真软件和SCADA
软件进行技术融合，自主解决整体技术框架下的数据采集、环境感知和数据链接等环节，加强和完善公司物
理AI产品自主生态构建。
未来，公司的物理AI产品将进一步聚焦高价值场景，优先切入具有客户壁垒优势的行业应用领域，以期
成为国内高端制造业物理AI的领军者。
3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
（1）以仿真为核心的“正向设计”是我国工业自主创新的必经之路
“正向设计”是指在产品设计过程中，从需求出发，通过各种设计理念、方法和工具设计出产品的各类
要素，以制作一个全新的产品。我国工业在发展过程中，从产业链角度，偏加工、组装和制造，但是前端的
产品设计环节中，原始创新不足，正向设计能力欠缺，更多的是做“逆向工程”，然后通过人口红利、原材
料价格等获得的成本优势而拓展市场，导致在高端制造领域与部分发达国家存在一定的差距，成为制约我国
制造业转型升级的重要因素之一。党的十八大以来，我国经济由高速增长转向了高质量发展，转变发展方式
、优化经济结构、转换增长动能已经成为刻不容缓的重要任务。在此背景下，推进新一代信息技术和工业制
造业深度跨界融合，更加注重基础研究、注重原始创新、正向设计，提升企业的底层自主研发设计能力，成
为实现从“中国制造”向“中国创造”转型的必由之路。CAE仿真软件作为重要的研发设计类工业软件，可
以实现产品设计方案的优化、提升产品性能、缩短开发周期、减少设计成本，并通过模拟仿真预测产品功能
可用性、可靠性、效率和安全性等，是实现产品正向设计、原始创新的核心工具软件。“中国创造”转型的
时代背景下CAE企业迎来了增长和发展的重要机会，既有助于技术进步，也有利于商业扩张。
（2）CAE技术正在成为数字空间和物理世界融合的最重要的工具
随着竞争的加剧和客户需求的多样化，低附加值的产品或服务已经不能满足市场和环境发展的要求，现
代制造业产品越来越复杂、功能越来越齐全，产品设计呈现数字化、专业化、集成化等特点。作为一种功能
强大的工具软件产品，CAE软件正在成为数字空间和物理世界融合的最重要的工具，其所带来的核心变革是
在产品全生命周期持续利用CAE技术实现对试验的替代。当产品处于早期概念设计阶段时，开发人员可以通
过CAE技术测试初始概念并寻求初始参数的最佳解，从而获得可靠的初步产品设计方案；在产品系统或详细
设计阶段，开发人员可以通过CAE技术对产品或工程方案进行模拟，从而对产品设计方案进行不断优化；在
产品制造阶段，CAE技术与人工智能的结合有助于确保成品制造的一致性，保证产品精确度和降低成本。总
体而言，随着计算机技术的发展，CAE软件的功能不断加强，能够融入到制造业的各个环节，成为制造业企
业提升创新创造能力的重要手段。
（3）工业软件国产化趋势愈发明显
工业软件作为高新技术领域的核心产品，是工业产业“皇冠上的明珠”，其核心技术自主化和国产化迫
在眉睫。因此，国内企业出于对自主可控和信息安全的考虑，将优先考虑选用国产工业软件，未来国产研发
设计类工业软件进入国内大型企业的步伐将加快。
习近平总书记在党的二十大报告中提出：“以国家战略需求为导向，集聚力量进行原创性引领性科技攻
关，坚决打赢关键核心技术攻坚战，加快实施一批具有战略性全局性前瞻性的国家重大科技项目，增强自主
创新能力”。加之党的十九届五中全会中提出的“以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进”战略，
国产工业软件对国外工业软件的逐步替代将成为长期趋势，为国产工业软件的发展带来重大机遇。国内企业
凭借对本地化客户需求的深入理解、快速响应的服务优势站稳脚跟，并通过加大研发投入，丰富产品种类，
延伸产业链以进入新的发展阶段，以期在国产替代的市场中逐步实现对外国工业软件巨头的追赶及超越。
（4）随着国内工业企业数字化、智能化改造需求的日益增长，全链条、多元化的工业软件需求体系推
动企业技术整合
我国制造业正处于向智能制造转型的关键时期，对工业软件的需求呈现出爆发式增长，并向着更加多元
化、高端化发展。随着国内工业企业数字化、智能化转型的持续深化，工业软件的技术也在不断迭代更新，
如云计算、大数据、人工智能、物联网等新兴技术与工业软件的融合应用逐渐成为行业发展的新趋势。
随着新兴技术的不断突破，为工业领域生产效率提升和运营成本优化提供了底层技术支撑。国内工业企
业在数字化、智能化改造的过程中，对覆盖生产全流程的工业软件的需求呈现出爆发式的增长，从底层的设
备控制软件（PLC等）、数据采集与监控软件（SCADA等），到中层的制造执行系统（MES等），再到上层研
发设计类软件（CAD\CAE等），形成了全链条、多元化的需求体系。
（5）人工智能推动物理AI的发展
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已成为推动科技革命
和产业变革的核心力量。“物理AI”是指将物理原理、物理定律与人工智能（AI）和机器学习（ML）技术深
度融合，以解决复杂科学与工程问题的一种新型技术范式，与传统依赖海量数据进行模式识别和预测的模型
不同，物理AI将流体力学、电磁学、热力学等物理学第一性原理作为底层约束，嵌入到AI模型的构建与训练
过程中，赋予了AI“理解”物理世界运行规律的能力。它与纯粹的经验型或数据驱动型AI有所区别，更强调
AI模型在学习过程中，不仅从数据中挖掘模式，更重要的是必须嵌入或遵守已知的物理规律。这种融合使得
AI模型在预测、模拟和优化物理系统时，具有更高的准确性、可靠性和泛化能力，尤其在数据稀缺或外推场
景下表现尤为突出。物理AI技术使仿真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。
展望未来，伴随着多模态大模型与仿真软件的深度融合，叠加算法优化、数据标准化及算力升级的持续
突破，将推动物理AI技术进入产业化爆发前夜，其对工业制造业的颠覆性潜力正加速释放。
二、经营情况讨论与分析
报告期内，公司依托于主营业务，秉承“探索物理人工智能，成就虚实平行世界”的理念，根据国家政
策和战略发展需求，加大研发投入，加强技术创新，延伸产业链深度，拓宽应用领域和市场，以促进科技成
果产业化。同时，在人工智能以及算力兴起的时代背景下，积极把握物理AI带来的行业改变和战略机会，高
度重视并全力参与投入物理AI。
（一）多维协同发力，营业收入持续提升
2025年度，公司聚焦主业，深耕拓展，以战略性收并购为契机，实现产业链延伸和价值链升级。公司积
极把握市场需求持续增长所带来的市场机遇，实现营业收入46,580.88万元，同比上升22.97%；实现归属于
母公司股东的净利润3,150.22万元，同比下降24.00%；实现归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利
润2,726.06万元，同比下降25.47%。
报告期内，公司主要产品的销售工作推进顺利并取得了良好的成果，同时和各子公司团队积极整合，多
维度协同推进产品交付，使得公司全年营业收入实现了持续增长态势。
（二）探索物理AI技术，持续赋能客户发展
公司聚焦物理AI平台，以“物理AI”为核心驱动力，基于生成式物理AI技术和实景渲染技术，实现真实
场景下的四维时空耦合多物理场设计、仿真、优化和训练，并应用于工业装备的研制和部署，推动工业装备
设计、研发和制造的智能化升级。
2025年3月6日，公司在上海圆满举行物理AI首场天工·开物发布会，而后陆续在广州、武汉、北京、西
安、成都等地顺利召开，得到客户的广泛关注与认可。发布会上推出物理AI开发及应用平台的全场景解决方
案，全面发布索辰人工智能在工业场景中的关键技术、软件、平台、实装产品以及索辰物理实装实验基地。
物理AI系列产品包括：索辰物理AI应用开发平台（天工·开物）及机器人设计训练平台、面向工业装备的设
计优化与物理AI训练平台、物理AI电磁环境快速计算引擎、超大规模物理AI生成式流场计算引擎、高精度物
理AI雷电预警装备。
2025年7月，在2025世界人工智能大会上，公司携三大物理AI创新成功亮相，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。
2026年3月25日，公司在上海成功举办“索辰科技2026世界物理模型发布会”，聚焦数字世界构建与物
理智能进化，发布核心产品索辰世界物理模型“营造·万象”。
公司推出的涵盖物理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。例如，在风力发电机场景中，智能体可实时分析气象数据与设备反馈，动态调整桨叶偏转角来提
升发电量，同时降低叶片应力集中。未来，公司将持续探索物理AI技术在更多领域的落地应用，持续赋能工
业装备的设计与制造，助力客户实现跨越式发展。
（三）高效整合产业，持续推进战略布局
通过战略并购不断完善产业链布局，是实现跨越发展的重要途径。报告期内，公司按照既定发展规划积
极拓展战略布局，通过自主技术创新、战略合作、投并购等多种方式，加快公司在物理AI各关键领域的战略
布局，并稳步推进物理AI核心产品落地。
报告期内，公司收购力控科技60%股权的重大资产重组事项已顺利实施完成。本次收购系公司突破关键
核心技术、打破国际技术垄断、构建自主可控国产工业软件生态的重要战略布局，有利于丰富公司产品矩阵
与技术体系，推动前沿技术研发与创新，完善物理AI产品线技术架构，打造“机理+感知”一体化物理AI解
决方案，进一步拓展市场覆盖范围，提升综合竞争实力。2025年10月，公司完成对昆宇蓝程的收购，持有其
55%股权。公司与昆宇蓝程在数据仿真、算法应用、AI计算等领域技术高度契合、优势互补。依托公司物理A
I技术及CAE产品能力，可为昆宇蓝程在低轨星座建设、载人登月论证、空间目标监测等业务方向提供技术支
撑，提升其产品性能与可扩展性，增强市场竞争力，实现业务协同发展。
报告期内，公司还投资北京凌云智擎科技有限公司、设立了InnovatechINTKft匈牙利子公司，并分别与
多家领军企业和机构建立了战略合作伙伴关系，通过整合优势资源，提升公司核心竞争力，进一步巩固公司
在行业的领先地位。
（四）建立长效激励机制，持续培养和引进高端人才
基于未来长远发展考虑，公司一直以来始终重视人才队伍的培养和建设，不断引进高端人才，形成不断
扩大的优秀研发团队与深厚的人才储备，满足公司技术研发的需求。
报告期内，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2025年12月31日，公司研发人
员数量268人，研发人员数量占公司总人数的比例为33.42%；研发人员中，具有硕士研究生以上学历的人员
占比达到35.82%，年龄在40岁以下（不含40岁）的人员占比达到77.61%。公司尚处于成长期，只有不断加强
人才建设，完善研发团队，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。
公司重视员工能力建设和职业发展，通过建立长效激励机制，提高人才队伍的积极性和稳定性。基于自
身特点和发展要求，公司建立了能够有效促进创新的人才激励机制，推行激励创新的企业文化，对为公司作
出突出贡献的员工进行股权激励。报告期内，公司推出2025年限制性股票激励计划，并于报告期后实施2026
年第一期员工持股计划。
（五）品牌建设及影响力
2025年6月，公司被新纳入中证高新技术企业指数（H30368），该指数参考国家高新技术企业认定标准
，从所有高新技术企业中选取近三年研发投入占比最高的50家上市公司作为指数样本。2025年9月，上海市
工业互联网协会公布《2025年上海市“AI+制造”专业服务商目录》，公司成功入选。这一认可充分体现了
公司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。
2025年12月，经工业和信息化部人工智能标准化技术委员会评审，公司凭借在物理AI领域的技术突破与
产业实践，正式成为该委员会成员单位。此次入选，标志着公司在人工智能研究、开发、应用和产业化等方
面的积累得到了国家级权威认可。
2025年12月，公司凭借卓越的信息披露质量、规范的公司治理和稳健的经营表现，荣获中国证券报“上
市公司金牛奖-2024年度金信披奖”。
三、报告期内核心竞争力分析
(一)核心竞争力分析
1、自主研发及面向客户自主可控优势
公司成立以来，积极响应国家核心技术自主可控的政策，坚持核心技术自主研发的发展路径。在CAE领
域，公司实现了全流程自主可控，并在CAE求解器模块的关键核心技术拥有自主知识产权，具备底层开发能
力，产品核心模块不依赖于第三方供应商，有效避免了在商业竞争及贸易争端中被第三方限制的情况。
国内部分科研院所及企业越发重视国内供应商的发掘，为国内CAE企业带来新的发展契机。公司作为国
内CAE龙头企业，在满足客户技术需求的同时，能充分满足客户对信息安全管理的需要。
2、在部分细分领域的技术和算法优势
公司成立以来始终坚持核心技术的自主创新，基于对物理学、数学等学科理论的深入学习，不断开发各
类先进的求解器算法并持续优化，提升产品的计算分析能力，目前公司在部分细分领域已具备一定的技术和
算法优势。如在流体仿真领域，公司拥有基于气体动理学模型的三套先进算法，分别是气体动理学算法（GK
S）、直接模拟蒙特卡洛（DSMC）方法、光滑粒子流体动力学（SPH）方法，均为基于高性能计算的行业前沿
算法，核心技术具有较强的先进性。
同时，公司目前在流体、结构、声学领域开发的多个求解算法均是以高性能计算为支撑，部分算法在千
核以上的并行计算中依然有良好的加速比。随着计算机性能的不断发展，计算的精度和效率能够有效提升，
减少前处理的时间与人力成本。
3、单一数据格式
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）的优势显著，主要体现在简化复杂性
、提升效率、增强兼容性等多个维度。公司凭借在技术架构上的前瞻性布局，采用单一数据结构对全业务链
条的核心参数进行标准化描述，覆盖从CAD几何、材料属性、离散化处理，到各个物理场求解器设置、后处
理分析、优化算法迭代、模型训练过程，再到实时数据采集等全环节。
这一技术架构的核心价值在于实现了参数管理的高度统一，当任意环节的参数发生变更时，系统可自动
同步至所有相关环节，无需人工手动调整或编写特定脚本实现调参。这种自动化联动机制，不仅彻底消除了
传统多数据格式下的参数不一致风险，更推动业务流程实现全链路自动化——从几何建模、物理场求解、批
量样本生成，到模型训练、性能优化、结果验证等环节均可全自动完成。
依托单一数据格式，公司成功实现了人工智能全自动调参，通过将仿真参数与实测结果进行动态比对，
可智能纠错并优化模型精度，大幅提升了物理AI模型的可靠性与工程实用性。目前，公司全部的求解平台均
已实现单一数据结构的标准化部署，既降低了系统维护成本，又保障了跨平台、跨场景应用的兼容性与稳定
性。这一技术优势使得公司在物理AI产品的研发效率、迭代速度及工程落地能力上形成了显著的行业壁垒，
成为支撑公司物理AI的核心竞争力之一。
4、物理AI的前瞻性布局
报告期内，物理AI技术的发展也为公司带来了新的发展契机。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。借助物理AI的赋能，公司仿真平台在保
持物理机理严谨性的同时，实现了计算速度和场景适应性的显著提升，能够在多种复杂工况下快速生成优化
设计方案，大幅提高设计效率与创新能力。这种融合不仅增强了仿真的准确性与泛化能力，还显著缩短了产
品从概念到市场的周期，为客户创造了更高的经济效益。公司还构建了基于智能体决策的物理AI数字孪生框
架，将高精度多物理场仿真、实时感知数据与智能决策算法相结合，打造高度精确、动态可更新的产品性能
模拟环境。借助该框架，客户能够在虚拟环境中对产品在真实世界中的运行状态进行全生命周期预测、优化
与验证，从而在设计、制造、运营等环节做出更加科学、精准的决策。
通过持续的技术创新与战略布局，公司在物理AI领域建立了先发优势，形成了从核心算法、平台架构到
行业应用的全链条技术体系，为客户提供全面、高效、智能的工程仿真解决方案，进一步巩固了公司在国内
CAE行业的龙头地位，并为未来参与全球高端工业软件竞争奠定了坚实基础。
5、优质客户资源优势和强效的客户粘性
公司拥有十余年来自各特种行业的客户资源和服务经验积累。一方面，工业软件源于工业需求，用于工
业场景，需要经历工业场景打磨不断提升品质，带有天然的工业基因，与工业密不可分。丰富的客户资源将
为公司各产品线不断迭代进步提供大量典型应用场景，帮助公司深刻理解客户需求，打磨提升产品能力。
另一方面，研发设计类工业软件贯穿了企业客户产品开发全生命周期，因此公司各学科产品的客户群体
会有相当一部分的重叠，这意味着公司庞大的某一单一学科客户群体中存在着其他学科和多学科耦合的需求
，各产品线的客户资源相互赋能，助力业务可持续发展。持续满足客户需求、获得客户信任、积累客户资源
是公司源源不断发展的动力。
在多年的业务发展过程中，公司凭借先进的技术优势、完整的产品体系及专业化的服务能力，通过多年
的市场推广和客户开发，积累了优质的客户资源。公司致力于为高端制造业用户提供专业化产品与服务，公
司的研发能力、产品质量和服务能力得到了客户的广泛认可，公司的产品广泛应用于特种工业领域。报告期
内，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，与客户建立了良好的合作关系，在行
业中具有较高的品牌知名度。
公司持续扩大工程应用团队的规模，增加了大量的算例库，涵盖了不同行业和领域的仿真案例，有效加
速产品迭代更新，推出新功能，帮助客户更好的应用软件，客户满意度不断提升的同时增加了客户粘性，也
帮助产品不断迭代。
(三)核心技术与研发进展
1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
（1）产品更新及报告期内发布情况
在当下科技高速迭代的大环境中，各行业对前沿技术的依赖程度与日俱增，竞争格局也随技术创新不断
重塑。报告期内，公司敏锐洞察市场趋势，对产品线进行战略调整，全力打造“天工”与“开物”两大核心
产品线。报告期内，两大产品线均展现出独特的技术优势与创新成果，为公司的持续发展注入了强劲动力，
推动公司在市场竞争中占据有利地位。
A、天工产品线
“天工”产品线聚焦于各学科工程仿真软件和仿真产品开发，涵盖流体、结构、电磁、声学、光学等多
个领域，是公司在工程仿真与分析领域的核心竞争力体现。
a、通用流体仿真软件
索辰通用流体仿真软件R2025a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；同时新增数值报告（R
eport）功能，为分析结果提供更便捷的呈现方式。LBM求解器实现了物体旋转运动的模拟；支持进出口位于
平直计算域表面的内流计算，完善了内流场景的求解能力；新增采样点压力脉动的声学后处理功能，为声学
特性分析提供了有力支持。
索辰通用流体仿真软件R2025b版本在功能上持续深化拓展，新增的非结构网格热气动弹性模拟能力，进
一步丰富了多物理场耦合分析场景；引入多种涡识别方法，为流场结构分析提供了更多维度的可视化工具；
支持以表格形式定义Profile进/出口边界条件，提升了边界条件设置的灵活性与精确性。LBM求解器支持多
进程网格分发和超大规模计算，大幅拓展了计算规模上限；新增静压进出口边界条件，优化了边界条件的适
用性；声学频谱分析功能增强，支持Welch分段加窗平均和PSD计权，提高了声学分析的准确性；网格加密功
能新增网格块体素数参数控制，使网格生成更加精细可控。
索辰通用流体仿真软件R2025c版本进一步强化多尺度流动、高精度求解及工程应用能力。通用流体求解
器新增UGKS求解器，支持基于离散速度的确定性稀薄-连续多尺度仿真，可覆盖从连续介质到稀薄流动的宽
范围工况；新增残差控制参数，支持按各物理变量独立设置收敛条件，提升计算稳定性与收敛精度；新增GK
S动网格通量，增强动边界、运动体问题的通量计算精度。笛卡尔网格求解器新增发动机进气畸变参数计算
功能，满足发动机气动性能分析需求，同时新增可压缩化学反应流计算功能，初步支持有限速率反应模型，
拓展燃烧与化学反应流动仿真能力。LBM求解器新增基于FWH方法的远场噪声计算功能，支持流体噪声的远程
预报；新增采样面及输出功能，便于流场关键截面数据提取与后处理；同时支持随时间变化的边界条件，可
通过幅值、表达式或表格灵活定义时变边界，大幅提升非定常流动仿真的灵活性与适用性。
索辰通用流体仿真软件R2025d版本聚焦多物理场仿真精度与复杂流动建模能力的升级。非结构网格求解
器新增壁面催化模型功能，可更精准地模拟高温气体环境下壁面反应与能量交换特性，同时新增热化学非平
衡模拟功能并支持热力学两温度模型，大幅提升高速、高温、非平衡复杂流动的仿真能力；非结构UGKWP求
解器新增流场平均功能，方便对非定常流场进行统计分析与结果后处理。LBM求解器支持在固体壁面局部设
置更高层级的加密区域，实现关键区域更高精度的局部精细化仿真；新增基于NetCDF文件、可随时间与空间
坐标Z变化的速度入口边界功能，满足复杂时变入口条件的仿真需求；新增流体域及切片上的应变和Q准则输
出功能，便于流动结构识别、涡旋分析与可视化后处理。
b、结构仿真软件
索辰结构仿真软件R2025a中，通用结构模块实现了多项重要功能拓展，新增了基于网格的求解能力，扩
展了结构仿真软件的接口；新增平面应力问题的扩展有限元分析；并加入了多分析步功能。优化模块新增多
种约束模式，支持考虑运动耦合效应，完善了壳单元拓扑优化结果后处理功能；自由尺寸优化可支持柔度、
位移、应力、体积等设计响应并提供相应后处理，复材拓扑优化支持柔度和体积设计响应，同时优化收敛准
则得到进一步完善。
索辰结构仿真软件R2025b通用结构模块新增报告功能，可自动生成包含多种关键参数的分析报告；材料
特性方面，支持温度对线弹性材料本构参数的影响分析；RKPM方法能力大幅提升，支持在边（线上）施加位
移边界条件和力荷载，并兼容JC本构材料。优化模块实现跨越式发展，推出基于多场模型的多尺度拓扑优化
功能，可支持点阵-孔洞混合结构及点阵-实体-孔洞混合结构的优化设计；配套的多尺度拓扑优化结果后处
理功能丰富，能生成不同体积分数光滑过渡的点阵结构、不同类型TPMS形式光滑过渡的点阵结构以及实体-
点阵-孔洞混合结构。层合板优化能力显著增强，拓扑优化中加入失效指数设计响应，新增对传统层合板截
面类型的支持；同时实现基于层合板自由尺寸优化及可视化功能，为复杂结构优化提供更全面的解决方案。
索辰结构仿真软件R2025c通用结构仿真模块新增转子动力学功能，并优化了多项核心能力。在边界条件
与载荷设置方面，支持自定义体热源形式及单元中心VTK格式输出；新增常规壳单元离心力适配、热力耦合
与非线性静力分析关联求解，以及基于DPC本构的热力耦合分析能力。同时，随机振动分析新增节点力与压
强功率谱密度载荷，覆盖点、线、面、体实体的集中力加载，并支持虚拟激励法，提升了多工况、多物理场
下的求解能力与适用性。优化设计模块将多尺度拓扑优化能力延伸至传热学与热力耦合分析领域，新增连通
性约束与质心约束，完善了桁架点阵结构后处理及等效性能计算功能，并增加单层常规壳静力学拓扑优化能
力。多体动力学模块新增与系统仿真软件（MEP）联合仿真功能及刚柔接触功能，并优化了弹簧预载计算。
索辰结构仿真软件R2025d进一步完善了核心模块功能，提升了仿真精度、求解效率与工程适配性。通用
结构仿真模块扩展了动态分析能力，支持流固耦合及自定义工况下的动态响应分析；新增广义偏心梁单元与
广义变截面梁单元，并支持模态分析，用于模拟复杂梁结构的固有动力学特性。在求解性能方面，该模块提
升了离心力作用下梁单元的预应力模态求解精度，优化了高速旋转结构的仿真表现；同时升级了二阶单元在
随机振动中的求解性能，提升了大规模单元模型下的计算稳定性。优化设计模块新增沿单一方向的挤压约束
，以适配挤压成型工艺的结构优化需求；同时新增自定义函数响应功能，支持用户根据工程需求设定优化目
标与约束条件，提升了复杂结构优化设计的灵活性。
c、声学仿真软件
索辰声学仿真软件R2025a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，为声学计
算提供了全新的基础算法支撑，进一步夯实了精准声学建模的起始环节；同时，全面支持有限元-边界元强
耦合计算，不仅可满足复杂结构同网格多物理场耦合需求，还可适配匹配网格场景，通过模态叠加法优化不
同网格适配下的耦合分析，大幅强化了多方法耦合分析能力。在统计能量法求解器中，板子系统的复合材料
截面现已支持层内各向异性材料铺层，显著拓展了复合材料声学分析的适配范围；面连接部分新增了声腔-
声腔非共振传输功能，完整覆盖共振、非共振传输及传递损失定义，进一步完善了声腔间能量传输的分析维
度。此外，功能优化工作持续推进，统计能量法针对非规则声腔改进了边长识别方法，有效提升了声腔基础
参数的计算精度，让非规则场景下的声学分析可靠性得到增强。同时，还成功修复了统计能量法中复合材料
铺层材料缺失的问题，保障了声学分析中材料参数的完整性与计算的准确性。
索辰声学仿真软件R2025c版本在声学边界元与统计能量法两大核心领域实现了关键技术升级，显著提升
了复杂声学场景下的仿真能力与工程适用性。在声学边界元模块，新增有限元边界元强耦合计算的湿模态和
附加质量计算功能，可精准模拟结构在流体介质中的振动响应与声辐射特性，为水下结构、船舶舱室等场景
的声学设计提供更可靠的分析手段。在统计能量法（SEA）模块，推出FEM-SEA混合求解模块，突破了传统中
高频分析的精度局限，该模块支持FE壳类子系统的创建与求解，可精准模拟结构局部高频振动特性；同时支
持SEA声腔类子系统的创建及其与FE壳的混合面连接，实现了结构-声腔耦合系统的高效建模；此外，该模块
还支持混合模型耦合损耗因子求解、子系统响应求解，并可对混合模型中的SEA子系统施加载荷与约束，为
航空航天、汽车等领域的中高频噪声与振动分析提供了更全面、精准的解决方案。
d、电磁仿真软件
索辰电磁仿真软件R2025a在FDTD求解器进行了自动收敛功能升级，新增基于能量收敛判据的自动收敛功
能，在复杂电磁仿真中，自动判别收敛状态并调整计算步长，替代人工手动调试，提升仿真效率与结果精度
，加速研发迭代。同时，完成了平面波赋予机制优化。针对电磁散射场景，优化平面波加载与传播模拟，提
升复杂目标散射特性模拟的准确性，助力雷达罩设计、电磁兼容分析等场景高效仿真。
索辰电磁仿真软件R2025b中FDTD求解器进一步提升了稳定性与使用体验。同时，高阶矩量法作为精准攻
克复杂场景全波计算难题的核心引擎，本季度索辰电磁仿真软件围绕这一关键技术深化发力，完成了求解器
相关功能开发及界面部分整合，推动算法功能与交互体验适配新环境，该求解器配合高效的四边形网格可以
在保证精度的前提下大幅缩减计算未知量，同时高效的自适应四边形网格能够精确模拟电大尺寸目标上的细
小结构。
索辰电磁仿真软件下半年进行了一次发布。架构方面，使用更新的技术重构了从建模、网格、仿真计算
、结果输出的全流程；功能方面，实现了完整的高级分析设置、边界条件、多种激励设置，测试通过了场发
生器功能，完善了理想模型定义机制，新增波导端口去嵌入功能与集总RLC负载支持，完成材料库架构迁移
与数据重构，并形成了天线与散射模型的端到端计算能力，大幅提升了天线设计、微波电路仿真等场景的精
度与适配性；使用方面，通过新的剖分流程，大大提高了网格的质量和鲁棒性，同时新增网格剖分静默运行
模式，修复了一些特殊场景下的Bug，既支持大规模模型的后台批量处理，又统一了全流程单位体系，有效
规避仿真误差。此次更新进一步提升了软件在复杂电磁场景下的仿真精度与效率，为雷达罩设计、电磁兼容
分析、天线系统研发等领域提供了更可靠、高效的工具支撑。
e、光学仿真软件
索辰光学仿真软件R2025a版本在基础功能、兼容性和数据协同三个方面进行了全面升级。该版本重点优
化了光学耦合求解器前处理流程，显著提升了计算效率；同时通过扩展对老旧设备的支持范围，有效降低了
部署难度。在数据协同方面，新版本实现了vtu文件的全流程支持，与索辰多学科平台建立了无缝数据通道
，为前后处理结果的验证与综合分析提供了便利。
索辰光学仿真软件R2025b版本着手于更新固体激光器仿真功能，提供从基础设计到高阶分析的完整工具
链。该版本支持多种谐振腔结构设计，并配套一维稳定值计算与焦散图分析功能。新增的F-P腔分析模块集
成了光场/功率分析工具与高斯光束工具，满足激光谐振腔从理论验证到工程应用的需求。在可视化分析方
面，推出二维稳定图、多域焦散图及光束动态变化演示功能，能够直观展示谐振腔参数对光束质量的影响。
针对固体激光器中的热透镜效应问题，该版本提供了包括建立晶体材料数据库、实现有限元模型与泵浦晶体
抛物线拟合、提供热透镜效应后的元件替代方案，以及开发专用晶体模板库。此外，新版本还完善了泵浦光
分布仿真功能，支持双端圆棒泵浦、单/双端板条泵浦，以及晶轴方向呈平顶分布的圆棒/板条泵浦等多种仿
真场景。索辰光学仿真软件R2025c更新了固体激光器仿真的泵浦晶体功率密度、光学系统优化、泵浦光分布
及热透镜效应四个核心模块。在泵浦晶体的功率密度方面，新版本拓展了多物理场耦合下的光学部分，包括
光功率密度和作为热源的热功率密度计算。配套了光学系统优化功能，新增权衡光学系统优化目标的评价函
数，支持LevenbergMarquardt等局部优化方法，以及ControlledRandomSearch等全局优化方法。针对泵浦光
分布，版本实现了圆棒晶体与板条晶体泵浦源的精准建模与动态仿真，实现了多类型端泵的泵浦光分布。在
晶体热透镜效应方面，引入了高斯导管的ABCD矩阵计算，从理论上实现了晶体在热透镜效应后的近轴近似仿
真。
索辰光学仿真软件R2025d版本全面升级固体激光器仿真能力，在泵浦光类型、多信号光设置上实现多维
拓展，新增圆棒与板条晶体侧泵结构功率密度分布完整计算功能；同时补充光束参数评估、基于近轴近似的
光束传输法（BPM）及动态多模算法（DMA）等核心仿真功能，可实现高斯光束快速评估、激光放大与横模演
化模拟、模式竞争过程量化分析，并扩展多信号光波长仿真、四阶能级系统稳态输出功率计算能力。此外，
版本修复了大尺寸晶体仿真的精度偏差问题，完善参数标签校验报错机制，统一后台文件路径管理，显著提
升了仿真结果可靠性、软件使用规范性与运行稳定性，为复杂激光系统设计分析提供了更完善的工具支撑。
B、开物产品线
“开物”产品线代表着公司在物理AI这一前沿领域的探索与布局，旨在通过创新技术推动工业装备设计
、研发和制造的智能化升级。
“开物”系列涵盖了物理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。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，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，为复杂场景下的装备设计优化提供强大支持；实时环境感知与自动测控所得数
据，可在虚拟环境中进行智能分析与仿真验证；实时数据库助力海量数据高效存储与传输。
a、物理AI模拟引擎
作为平台的核心计算中枢，物理AI模拟引擎集成多尺度、多学科的高精度算法，支持4D物理现象的实时
仿真与预测。引擎融合流体力学、结构力学、电磁学等学科模型，可在秒级响应内完成复杂场景的计算，如
风洞实验中空气动力学的动态模拟。其独特之处在于生成式AI与物理方程的耦合，既能基于历史数据生成预
测结果，又能严格遵循物理定律修正偏差。该引擎还支持GPU并行加速与云端部署，为工业装备的虚拟验证
提供高吞吐、低延时的算力保障，显著提升研发效率与可靠性。
b、物理AI训练一体化平台（智能工坊）
智能工坊深度集成了实验设计（DOE）、自动化批量仿真、高精度代理模型构建、高效降阶模型应用及
智能优化算法等关键功能模块，实现了从参数采样、仿真执行、模型训练到优化决策的无缝闭环操作，显著
提升工程研发效率并大幅降低用户设计迭代成本与时间投入。
本报告期内，公司在“天工”与“开物”两大产品线的核心技术研发上成果斐然，不仅为现有客户提供
了更具竞争力的产品与服务，也为开拓新市场、挖掘新客户群体奠定了坚实基础。未来公司将持续加大研发
投入，紧密跟踪行业前沿技术动态，进一步深化技术创新，推动两大产品线的技术持续升级与拓展应用，助
力公司在激烈的市场竞争中实现更高质量、更可持续的发展。
（2）核心技术进展
报告期内，公司持续强化核心技术。通过发展以下核心技术，进一步扩大产品的性能优势，显著提升了
产品的可用性和易用性。
A、九项仿真算法相关的核心技术
B、五项其他核心技术
a、三维CADforCAE内核建模技术
该技术面向CAE软件的前处理模块，应用于公司流体、结构、声学、电磁等多个类型产品，是公司自主
研发的可直接应用于仿真分析的三维CAD内核，支持三维模型导入、三维立体建模、几何修复及清理、参数
化建模等功能。该技术能够增加CAD模型的精度和保真度，保证几何模型的准确性，为仿真模型输入提供准
确转换工具。
b、三维轻量化与沉浸式后处理显示技术
该技术面向CAE软件的后处理模块，为客户提供轻量化、立体化、便捷化的可编辑后处理结果，以方便
客户的仿真设计与分析。该技术支持显示方向、范围、颜色、标题、图例、动画、注释自定义，支持网格文
件、流体、结构、电磁后处理结果导入显示编辑，支持VR、AR等后处理结果一键式切换与实时推送，包括动
态显示和静态显示，打造立体沉浸式视觉体验。
c、基于产品全生命周期的数字孪生仿真技术
该技术面向产品设计的全生命周期，从产品概念设计阶段引入仿真分析，基于系统性的需求分析，快速
引入方案论证系统，满足从初步设计到详细设计对分析效率、精度的不同要求。利用公司多个学科的仿真技
术求解后，引入数字样机，构建数字孪生模型，并利用优化算法与机器学习不断调整仿真参数和数字样机，
进行自动校验和协同验证，实现数据孪生、模型孪生和过程孪生相互关联、相辅相成的一体化数字孪生平台
。
d、高性能计算与仿真云计算技术
高性能计算技术为公司各类仿真算法实现并行计算提供支撑，通过CPU、GPU的聚合结构，把一个复杂的
计算问题根据一定的规则分为许多小的计算单元，在集群内的不同节点上进行计算然后再汇总分析，在短时
间内以极高速度处理大量数据。高性能计算为公司气体动理学算法、直接模拟蒙特卡洛方法、光滑粒子流、
再生核粒子算法等赋能千核以上并行计算效率，且能够保持较好的加速比，显著提升客户的仿真设计能力。
公司的仿真云技术基于标准Web架构，通过在本地或云端运行大量并行任务和分时使用，可以实现客户计算
资源的充分利用，提升设计人员的协同开发能力，加快产品设计的迭代更新。
e、物理AI
物理AI技术体系构建以数据驱动和物理规律融合为核心逻辑，该技术涵盖:(a)多模态数据处理系统，能
整合结构化时序数据、非结构化三维场数据及空间地理信息，通过智能校正算法实现多源数据融合清洗，形
成高置信度数据流，并依托高性能时序数据库提供快速存储与查询能力。(b)自动化模型训练平台，基于数
字底座自动生成海量带标注的合成训练数据，集成物理机器学习算法库，将物理规律作为约束融入训练，支
持智能调参与分布式训练，降低模型开发门槛，实现快速迭代。(c)实时推演引擎，基于训练好的深度学习
模型，在通用硬件上实现三维环境场秒级解算，计算效率较传统方法提升数千倍，且具备自校准能力，通过
与实时感知数据比对动态优化模型，确保结果逼近物理真实。
●未来展望:
(一)行业格局和趋势
物理AI作为人工智能与物理世界深度融合的革命性范式，正以全方位渗透态势赋能全球各行业，被公认
为开启新一轮工业革命的核心驱动力。2025年，在全球产业共识凝聚与协同推进下，物理AI已成功完成从研
究探索向规模化应用的关键跨越，成为重塑产业格局、驱动经济高质量发展的核心新质生产力，呈现出技术
迭代加速、产业生态成型、场景应用深化的鲜明发展特征。全球科技巨头持续加大物理AI领域布局力度，推
动核心技术与场景应用深度融合。英伟达依托Omniverse平台持续强化物理仿真与具身智能训练核心能力，
通过发布ProjectGR00T通用机器人模型、JetsonThor系统及IsaacSim平台重大升级，构建起覆盖物理建模、
仿真训练、场景部署的全链条技术体系，其数字孪生解决方案已在汽车设计制造、建筑工程管理、智能制造
运维等领域实现广泛落地；随着OpenUSD（通用场景描述）标准的全球普及，行业数据与AI模型的跨平台互
通能力显著提升，进一步构建起开放互联、协同高效的物理AI产业工作流。MetaAI聚焦具身智能与“世界模
型”核心技术研究，通过Habitat等高精度模拟平台，实现AI智能体对多模态信息中物理定律的深度学习与
精准应用，其研究成果不仅为虚拟现实/增强现实（VR/AR）场景的自然物理交互优化提供支撑，更推动通用
机器人在复杂环境感知、决策规划等核心能力的突破，为行业发展奠定重要技术基础。
国内物理AI产业发展获得国家战略层面的强力支撑与系统布局，政策导向性与落地性显著增强。2025年
12月，工业和信息化部等八部门印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》中提到“人工智能与制造
业的深度融合，是发展新质生产力、构建现代化产业体系的重要路径。”“加快传统软件与服务智能化升级
。推动人工智能技术与基础软件、工业软件及制造业行业应用软件融合，实现传统软件智能化升级与价值重
构。提升软件动态感知、自优化与自演进能力，实现软件功能模块的动态重组与性能优化。融合预测分析与
业务流程挖掘等技术，赋能软件智能决策能力。”
(二)公司发展战略
1、CAE
公司致力于通过不断地增加新的功能模块和引入更广泛的物理模型，来进一步提升CAE多学科仿真平台
的能力。这种不断的扩展和优化能够为用户提供一个更加全面和深入的仿真环境，使得工程师在统一的平台
上解决涉及多个学科领域的问题，从而推动创新设计和高效研发。同时，随着仿真场景变得越来越复杂，CA
E软件需要能够处理多物理场和化学场的耦合现象。在实际应用中，各种物理参数之间的相互作用对系统的
行为有着重要影响。传统的CAE仿真软件通常要求用户在多个专用的、单一学科的软件之间进行反复计算，
这种分离的计算方法不仅效率低下，而且由于各个软件之间的数据转换和接口问题，可能会导致结果的精确
度不高。公司将不同物理场的底层求解方程整合到一个统一的框架中进行融合，实现了更加紧密和协调的仿
真过程。除此之外，公司也在打造开放的生态系统，向供应商和合作伙伴提供API和互操作性，以促进协作
和创新，从而为用户提供更加丰富和灵活的解决方案，推动整个行业的发展。
2、物理AI开发平台
伴随着人工智能的发展，通过虚拟模型实时映射、模拟和优化物理实体或系统成为训练和控制的重要途
径。传统技术手段存在诸多瓶颈：如传统CAE软件计算速度慢，无法实时交互；高精度仿真（如流体、结构
力学）通常需要HPC集群，成本高昂；数字孪生需要与现实世界数据（IoT传感器、摄像头）实时同步，传统
方案延迟高。公司紧抓科技前沿发展，通过结合生成式人工智能技术和数字孪生技术，推动公司产品和服务
达到世界先进水平。该核心技术在于充分结合大语言模型的分析规划能力、高精度CAE设计仿真训练一体化
平台，为工业产品或系统提供更加精确和可靠的预测结果，从而优化设计质量、运营效率和维护能力。核心
目的通过构建"虚拟试验场"，让AI在安全、低成本的环境中快速进化，同时反哺现实世界的智能化升级。
公司希望基于生成式物理AI计算引擎结合自动3D实景渲染技术，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，为复杂场景下的装备设计优化提供强大支持，助力工业装备
从传统控制向自主决策的智能化跨越。该平台采用了统一的数据格式，解决了行业中长期存在的工具链割裂
、协作效率低下等痛点。同时整合了实时渲染、物理引擎和实时环境感知及数据传递等核心技术，为数字孪
生、AI训练、工业装备设计优化等领域提供了高保真仿真、实时协作和自动化内容生成能力，显著降低了跨
团队协作成本，加速了从设计到部署的全流程效率，未来将成为工业装备的重要基础设施。
3、垂直领域物理AI解决方案
模型趋势正在走向细分化、专业化，根据不同行业的具体需求开发专业化的物理AI模型会具备更准确的
计算以及更高效的性能，通过海量数据训练与强化学习，智能体能够快速识别装备运行状态、预测潜在故障
，并生成最优解决方案。例如，在风力发电机场景中，智能体可实时分析气象数据与设备反馈，动态调整桨
叶偏转角来提升发电量，同时降低叶片应力集中。模块化设计支持企业根据业务需求定制功能，显著降低研
发门槛，助力工业装备从传统控制向自主决策的智能化跨越。
未来公司将基于自身行业技术优势以及工程经验积累，开发针对具体行业的专业软件和解决方案，如航
空航天、新能源、低空经济、具身智能等多个领域。我们认为，物理AI可能成为连接数据科学与基础科学的
桥梁，推动AI从“感知智能”迈向“认知智能”，最终实现真正的智能体应用。
(三)经营计划
1、加强研发投入，构建核心技术
公司自成立以来专注于CAE软件的研发与设计，报告期内持续保持高研发投入，研发费用占2025年度营
业收入的比例为23.41%。未来公司仍将持续投入相关技术研究，在人工智能以及算力兴起的时代背景下，持
续聚焦产品的迭代优化，将积极把握物理AI带来的行业改变和战略机会，高度重视并全力参与投入物理AI，
稳步提升公司的竞争优势和持续盈利能力。
2、构建生态合作格局，协同创新实现共赢
公司持续深化生态合作，在拓展市场的同时，积极开展战略合作，陆续与众多优秀的头部企业推进技术
与业务共研，建立长期、深度、稳定的合作关系，共同应对市场挑战，分享市场机遇，实现资源共享与价值
共创。
此外，公司积极推动校企合作，与多家国内知名高校建立良好的合作关系，在不同的技术领域开展创新
性技术与产品开发，结合院校的深厚研究背景和公司在CAE领域的丰富行业经验，共同致力于解决CAE技术领
域的复杂问题，加速技术革新及其在实际应用中的实施。
通过这些合作不仅增强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。展望
未来，公司期待与合作伙伴开展更深层次的合作，共同开展联合研究项目，集中资源和专业力量，针对行业
内关键技术问题进行攻关，推动科研成果的产业化，为工业界和教育界的持续增长与成功贡献力量。
3、加强员工激励，防止人才流失
公司将创新成果作为研发人员绩效考核的重要指标，对于业绩考核成绩突出、在研发过程中做出重要贡
献的员工给予相应的奖励，以激励公司研发人员调动主观能动性和创造力，激发研发团队的创新热情。通过
研发奖励和股权激励机制，公司将研发创新、公司长期发展与研发人员利益有效结合，调动了研发人员的积
极性，保障了公司研发团队的稳定性。
4、优化内部管理，进一步加强团队能力
公司秉持吸收国内外优秀人才与内部管理培养相结合的方式，提升团队质量，努力打造了一支专业强、
素质高、富有创新思维的研发人才队伍。同时，公司将确保遵循上市公司的规范和现代化企业的标准，持续
提升董事、高级管理人员的业务能力，加强所有在职员工对上市公司治理合规性和风险责任的认识，确保公
司运营的规范化水平得到实质性提升。董事会也将严格遵守监管规定，及时且精确地履行信息披露职责。公
司将进一步完善投资者关系管理体系，通过多样化的渠道、平台和方式，强化与投资者的沟通，打造高效、
高质量的对话机制，确保公司价值的精准传递。
5、提升治理水平，抓好市值管理
公司将加大资本运作力度，以强化市值管理为核心，积极提振市值表现，促进公司核心主业价值化；有
效运用权益类融资工具，做好存量与流量平衡，优化公司资本结构；重视投资者关系管理，拓宽与投资者有
效沟通渠道，确保企业价值有效传递，提升企业窗口形象，增进市场认同和价值实现。
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