编者按：

　　2024年1月25日至26日，中国证监会召开2024年系统工作会议并强调，要突出以投资者为本的理念。为帮助投资者更好了解企业真实发展情况与价值，进一步保护投资者合法权益等，财联社、《科创板日报》联合打造《直击股东会》栏目。

　　《直击股东会》栏目以现场报道的形式，通过在股东会现场直面上市公司董事长等核心管理层，聚焦企业长期战略、重大决策、经营方针等，旨在提升企业资本市场形象，优化投资者关系管理，完善上市公司相关治理与发展等。

　　本期企业：

　　索辰科技

　　▍企业简介

　　索辰科技专注于CAE软件研发、销售和服务，公司目前已形成流体、结构、电磁、声学、光学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，能实现对多物理场工程应用场景的仿真，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。

　　▍企业亮点

　　索辰科技为本土CAE软件厂商，在流体仿真领域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（GKS）、直接模拟蒙特卡洛（DSMC）方法、光滑粒子流体动力学（SPH）方法，核心技术具备一定先进性。

　　▍盈利模式

　　该公司主要通过销售自主研发的工程仿真软件及仿真产品开发来获得收益，通过参与招投标或商务谈判的方式与主要客户开展合作，下游客户涉及国防军工、航天航空、兵器船舶及重型机械等细分行业。

　　《科创板日报》11月20日讯（记者邱思雨）“现在投资标的难选。”在近日的索辰科技第三次临时股东大会现场，其管理人员说道。

　　并购重组无疑是近期资本市场的热点，但在CAE领域，找到一个合适的标的似乎更加困难。就相关问题，索辰科技投关人士向《科创板日报》记者表示，“公司优先考虑往下游进行收并购或参股，能够促成更多合作，同行标的也有关注。”

　　与芯片半导体、创新药等领域相似，CAE软件也是一条“长坡厚雪”的赛道，研发投入大、回报周期长、盈利较为困难是CAE厂商普遍面临的难题。

　　索辰科技2020年至2023年各期期末均实现盈利，就今年前三季度亏损情况，该公司相关工作人员向《科创板日报》记者解释称：“公司收入由于下游客户特性往往于四季度确认收入，因此前三季度的亏损不会作为全年的体现，公司前三季度的亏损主要来自于研发投入的加大。”

　　研发方面，索辰科技方面向《科创板日报》记者表示，“今年的技术研发重点是AI+CAE，公司坚定看好这一技术方向。”

　　近日，二级市场上人工智能技术与CAE软件的融合议题备受瞩目，于股东会现场，《科创板日报》记者与索辰科技的相关工作人员就AI+CAE技术融合趋势展开了深入的交流与探讨。

　　本次股东会，索辰科技还通过了《关于续聘公司2024年度审计机构的议案》。

　　▍AI技术与CAE软件融合加速具身智能领域已有订单

　　“更高效、更智能”是CAE软件与AI技术融合后的主要发展方向之一。在浙商证券分析师刘雯蜀看来，借助以ChatGPT为典型代表的AI大模型技术，工业软件有望加快与行业经验、知识图谱、技术规范等深度融合，更快具备智能化辅助设计、仿真、制造及决策分析能力。在自动化生产、数据分析、人机协作等方面，AI大模型技术可为工业软件带来更高效能并提升智能化水平。

　　以海外CAE巨头Ansys为例，该公司已推出AnsysSimAI和AnsysGPT两款基于大模型的应用。AnsysSimAI能够实现加速研发、缩短产品开发周期并提升创造力，AnsysSimAI解决方案的应用可将所有设计阶段的模型性能预测功能提高10-100倍。

　　索辰科技亦在该领域有相似布局。“AI技术使得公司仿真平台能够自动生成优化的设计方案，从而提高设计效率。这不仅提升了准确性，还缩短了产品的商业化周期。”

　　“在AI技术和仿真技术的结合方面，公司已取得一些技术成果，今年公司计划发布索辰AI物理系列软件。”索辰科技投关人士表示。

　　据悉，索辰科技计划发布的系列软件以物理AI模拟器为核心，模拟器能够将所有数据进行拟合，对一个场景内所有物理现象进行模拟，这也是AI物理系列软件中最核心的一部分。物理AI模拟器基于深度学习工具（神经网络技术），通过仿真数据训练，针对特定场景的物理AI系统，能够对于特定场景的物理规律进行解析。“通俗来说，从效果层面来看，通过该技术，能够大幅缩短仿真的时间。”

　　据悉，索辰科技还计划发布一些衍生AI软件，比如数据增强分析软件，该软件能够解决数据样本容量问题。“工业领域普遍面临着样本不足的问题，通过数据增强软件不仅能够分析已有案例，提取数据特性，再用生成式对抗神经网络GAN，大量生成数据提供训练。其次，该软件包括增量学习模块，系统能够通过增量学习减少训练时间并保持模型对数据变化的适应能力。”

　　值得一提的是，在仿真数据训练领域，近期，具身智能数据训练的应用备受市场关注。

　　中银证券最新发布的研报显示，智能体时代来临，小型端侧设备无法消化大模型大参数，而具身智能则有望成为最佳载体。从具身智能训练层面看，仿真软件可为大模型提供海量、低成本数据，解决真实数据高成本、难收集的问题，仿真软件有望实现大范围应用。

　　对此，索辰科技投关人士对《科创板日报》记者表示，“具身智能训练方面，公司已成立机器人事业部。未来，公司能够基于仿真提供训练集，已有相关技术储备并与交大机械学院高峰教授团队合作成立子公司。”

　　据悉，具身智能训练数据的需求量巨大，且问题样本数据缺乏，因此仿真数据训练的必要性日益凸显。而上文所述的数据增强训练模块同样能够为具身智能的训练提供扩容数据。

　　需要注意的是，索辰科技告诉《科创板日报》记者，在具身智能训练过程中，计算准确是关键点。从虚拟到现实迁移过程中，准确有效的数据计算能够降低迁移成本。

　　商业化进度方面，索辰科技相关人员对《科创板日报》记者透露：“目前该项目仍处于早期阶段。针对自有机器人产品，公司已在尝试使用仿真数据训练，后续准备先推进机器人专用训练软件的研发。”

　　据悉，索辰科技机器人、机器狗领域已有订单，该公司与联想研究院（上海分院）签订了机器人订单，目前应用场景为电力巡检，但尚未形成收入。

　　▍经销与收并购并举加速开拓民用市场

　　回归到传统CAE软件业务，在本土厂商中，索辰科技在国内市占率处于领先，但相对海外厂商如Ansys的市占率，国内厂商仍有很大增长空间。

　　索辰科技工作人员坦言：“从技术层面来看，对比竞品，公司CAE产品在精度等方面已具备同等竞争力，但目前的客户积累、经验等方面仍无法匹敌。”

　　目前，该公司已形成流体、结构、电磁、声学、光学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，能实现对多物理场工程应用场景的仿真，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。

　　工程仿真软件领域，索辰科技对CAE软件内包含的各类求解器进行升级，持续集成更多物理模型，以适应不同用户的具体需求和应对复杂的工程挑战。此外，该公司还提升了求解器的计算精度和运算效率，确保软件能够兼容多种国产操作系统和硬件平台，从而扩大了软件的应用领域。

　　仿真产品开发领域，索辰科技正探索基于AI的生成式数字孪生，利用人工智能，引入最新的神经网络决策算法，生成基于自然语言的工作机理模型、完成生成式三维几何模型构建、生成式全真环境模型构建、生成式设计优化增强和生成式智能决策控制。

　　值得一提的是，索辰科技目前主要产品所用的气体动理学算法（GKS）、直接模拟蒙特卡洛方法（DSMC）、光滑粒子流（SPH）、再生核粒子算法等均为基于高性能计算的行业前沿算法，核心技术具有一定先进性。

　　从下游应用层面来看，下游客户涉及国防军工、航天航空、兵器船舶及重型机械等多个细分行业，不过军用与民用领域的市场基本面并不相同，目前整个市场本土CAE软件的市场占有率仍相对较低。“坦白来说，在软件领域，客户使用习惯较为固定、粘性较高，因此公司在开拓客户过程中确实也遇到一些困难。”索辰科技工作人员表示。

　　对于民用领域现状，索辰科技表示，目前该公司有两个方向策略：一是开拓增值代理服务商，加大经销范围及力度；二是考虑往下游进行收并购，通过对下游公司的参股，从而促成更多合作。

　　在研项目方面，据悉，索辰科技工业仿真云互联应用平台开发、数字孪生验证系统、仿真软件与新兴技术融合研究开发、PAM一体化仿真设计分析软件等均处于持续研发阶段。