索辰科技-688507-机构调研汇总

上海索辰信息科技股份有限公司2026年前三季度业绩及业务情况

一、公司业绩情况

• 收入端：2026年前三季度实现营业收入17,251.28万元，同比增长62.89%，主要系本期合并范围较上年同期扩大、业务规模及订单增长所致；2026年第三季度实现营业收入9,977.28万元，较上年同期增长105.46%。
• 利润端：2026年前三季度实现归属于上市公司股东的净利润-9,519.07万元，亏损同比扩大1,923.95万元；2026年第三季度归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为-1,660.27万元。
• 毛利率：2026年前三季度综合毛利率为61.47%，较上年同期上升19.59个百分点。

• 费用端：2026年前三季度研发费用12,533.37万元，较上年同期增长55.72%，研发投入占营业收入的比例为72.65%；销售费用4,391.64万元，较上年同期增长159.68%；管理费用9,240.82万元，较上年同期增长54.78%；销售、管理及研发费用的增长额高于营业毛利的增长额，对当期盈利形成一定压力。
• 现金流：2026年前三季度经营活动产生的现金流量净额为-2,748.22万元，较上年同期净流出规模收窄4,681.94万元，主要系销售回款情况较上年同期向好，经营性现金流情况有所改善。
• 应收账款：截至2026年9月末应收账款账面价值为7.28亿元，较期初减少0.68亿元；公司将继续加强项目验收、结算和回款管理，持续关注长账龄应收账款的回收风险。

二、公司业务情况

• “天工”“开物”两大产品线：公司形成“天工”“开物”两大产品线，构建工业软件与物理AI协同发展的业务格局；“天工”系列覆盖工业仿真软件、仿真产品开发、工业自动化软件及控制系统、生产管控一体化解决方案；“开物”系列为面向复杂物理场景形成的物理AI产品体系及解决方案，覆盖物理AI开发应用、模型构建与训练、智能体、合成数据及世界物理模型等方向。
• “开物”系列收入：2026年前三季度，“天工”系列仍为公司营业收入的主要来源，“开物”系列收入为1,528.76万元。
• CAE仿真业务：公司持续开展结构、流体、电磁、声学、光学及多物理场等方向的核心技术研究和工程仿真软件研发，为客户提供仿真分析、工程验证、设计优化及定制化仿真产品开发。

• 物理AI：公司已与部分机器人本体厂商开展合作，并围绕矿山矿车、环卫车等场景推进应用探索及解决方案开发；现阶段主要结合客户具体任务开展模型训练、仿真验证及定制化开发，积累场景数据与工程经验，项目成果及收入转化尚存在不确定性，且相关业务收入占比较小，敬请投资者注意相关风险。
• “钱塘-宇树新质生产力创新实验基地项目”：公司围绕与宇树科技的相关合作，将重点提供国产物理AI仿真软件及配套工具链、真实场景虚拟复现、多模态合成数据生成与质量校验等支持；相关工作将结合项目建设及运营需求推进，具体实施效果和经营贡献仍需以实际项目执行情况检验，尚存在不确定性，且收入占比较小，敬请投资者注意相关风险。

三、投资者交流问答

问题1：“营造·万象”世界物理模型的特点是什么，公司有哪些技术和工程优势？

• “营造·万象”世界物理模型：以高精度物理为驱动，将AI的感知、生成与预测能力相结合，从可观测的表层环境延展至深层物理场；相关能力布局包括视觉-动作模型、力-触-声等多模态世界模型，以及对材料内部应力、气流切变、电磁干扰等隐性物理现象的推演，技术路线包括系统辨识、多模态统一表征和分层世界模型。
• 工程实现：公司在自主研发的CAE核心求解器、多物理场仿真、高性能计算及工程应用方面具有相关积累，并采用单一数据结构对建模、求解、后处理、优化、模型训练和数据采集等环节进行标准化描述，通过SDK、API等方式支持能力集成。
• 验证要求：上述能力及工程应用经验为世界物理模型的研发和场景应用提供支撑；不同场景下的泛化能力、虚实一致性及工程部署效果，仍需结合具体项目持续验证。

问题2：物理AI业务采用什么商业模式，如何看待收入转化、在手订单及后续商业化节奏？

• 商业模式：公司物理AI相关产品及解决方案已形成少量收入，主要采用软件产品销售、项目型解决方案交付及持续技术服务相结合的经营模式；物理AI软件通过软件许可和配套技术服务实现收入；物理AI产品开发及解决方案通过定制化开发、系统集成、实施交付及后续服务实现收入。
• 业务推进：现阶段公司主要结合具体项目推进业务，已围绕机器人训练、矿山矿车及环卫车等场景开展相关产品和解决方案的应用工作；不同客户的装备、任务及场景需求存在差异，公司据此开展前期模型训练和定制化开发，并通过项目积累场景数据及交付经验，逐步提升方案的可复用性。
• 收入转化：从应用验证到收入确认，通常需要经历方案设计、技术验证、合同签订、项目实施及验收等环节，整体业务进度受客户预算、招投标流程及工程交付条件等因素影响；公司将持续推进项目实施、验收和回款，相关业务收入、在手订单及项目执行进展以公司正式披露的信息为准。

问题3：公司如何定位“天工”“开物”两条产品线，二者如何协同？

• “天工”系列：是公司的工业软件产品体系，覆盖研发设计、仿真验证、工业现场控制及生产运营管理等环节，包括工业仿真软件、仿真产品开发、工业自动化软件及控制系统、生产管控一体化解决方案。
• “开物”系列：是面向复杂物理场景的物理AI产品体系及解决方案，覆盖开发应用、模型构建与训练、智能体、合成数据和世界物理模型等方向。
• 协同：主要体现在技术和场景连接两方面：CAE业务积累的物理建模、核心求解及工程验证能力，为物理AI模型训练、仿真数据生成和应用验证提供基础；公司通过并购补充的工业数据采集、生产管控及场景交付能力，有助于连接现场数据、设备及业务系统；公司正结合具体项目推进模型、数据、算法及系统集成能力的协同，相关整合效果需通过实际项目持续检验。

问题4：公司物理AI产品目前形成了怎样的布局？

• 产品布局：公司在既有“开物”物理AI开发应用平台和智能工坊基础上，发布“大圣”智能体、“行者”合成数据及“营造·万象”世界物理模型，形成面向仿真流程智能化、物理合成数据生成及深层物理场推演的产品布局。
• “大圣”智能体：面向工程仿真流程的智能化应用，支持通过自然语言开展模型生成、边界荷载设定、网格划分、求解计算和结果分析等工作。
• “行者”合成数据：以多物理场仿真引擎为核心，结合真实数据标定和域随机化技术，生成视觉、力觉、声学、电磁等多模态数据，为模型训练及场景验证提供支持。

• “营造·万象”：融合物理建模与人工智能，通过物理规律约束模型训练及推演，面向应力、流场、电磁等深层物理现象提供建模和预测支持。
• 应用情况：上述产品及解决方案已围绕矿山矿车、具身智能训练、智能环卫车等场景开展应用工作；后续将结合项目需求继续完善产品，具体应用效果需以场景验证和交付情况检验。

问题5：公司物理AI产品重点面向哪些行业和应用场景？

• 重点面向：工业及能源、高端制造、具身智能和低空经济等场景，优先选择对物理交互精度、多模态感知及工程验证有较高要求的场景。
• 目前应用：相关产品及解决方案已在矿山矿车等场景开展应用，公司已与部分机器人本体厂商开展合作，并在环卫车领域推进解决方案开发与推广。
• 具身智能与低空经济：具身智能领域关注面向工业及高端制造任务时的精细操作需求，结合视觉与力觉、触觉、声觉等物理反馈，为训练和验证提供支持；矿山矿车、环卫车等特种装备与实际环境交互较多，也是公司推进场景应用的方向；低空经济方面关注环境物理场建模、电磁场及声场模型训练等应用方向；不同场景的推进需结合客户任务、数据条件和验证标准，相关效果及经营贡献以实际项目执行情况为准。

问题6：公司物理AI业务目前与机器人厂商的合作进展如何？

• 战略合作协议：公司已与宇树科技、图岳控股、中国计量大学及钱塘新区管委会共同签署战略合作协议，共建钱塘区宇树新质生产力创新实验基地，合作内容涵盖技术训练、场景验证及相关公共服务能力建设。
• 基地相关合作：公司重点提供国产物理AI仿真软件及配套工具链，支持真实场景虚拟复现、多模态合成数据生成与质量校验，以及仿真环境下的模型训练、策略迁移和性能评估，推动虚拟训练与真实场景验证衔接。
• 其他沟通及风险：公司持续与灵巧手厂商、机器人本体厂商及实际应用客户保持沟通，结合具体任务推进技术对接；相关工作将结合基地建设、客户需求及项目实施条件开展，具体实施效果和经营贡献仍需以实际项目执行情况检验，尚存在不确定性，且相关业务收入占比较小，敬请投资者注意相关风险。

以上涉及未来计划及发展方向的表述，不构成公司对未来业绩的预测或承诺。相关业务进展受技术验证、客户预算、项目实施及验收等因素影响，具体请以公司正式披露的信息为准。

• 一、活动基本内容介绍
  • 上海索辰信息科技股份有限公司(以下简称“公司”或“索辰”)于2026年9月1日至9月3日分别参加国投证券、申万宏源、兴业证券组织的策略会。
  • 公司董事会秘书吴味子女士、证券事务代表郑润玮女士、战略投资经理梁启繁先生介绍了公司的发展历程、主营业务、主要产品及解决方案应用领域,以及2026年上半年财务情况。
• 二、投资者交流问答
  • 问题1:公司物理合成数据如何缩小仿真场景与真实场景的差距?物理合成数据与真机数据的商业价值有何区别?
    答:公司依托多学科、多物理场求解器及物理建模能力,生成具有物理一致性的仿真数据,并结合真机数据开展参数校准、模型优化和场景验证,持续提升仿真结果与实际工况的匹配程度。物理合成数据可用于补充不同工况及长尾场景的训练样本,为模型训练和验证提供支持。物理合成数据对模型在真实场景中应用表现的改善程度,受到建模精度、数据质量、场景覆盖及实际运行条件等因素影响,相关效果需通过真实场景测试验证。
    从商业价值看,物理合成数据可根据不同场景需求批量生成。对于数据采集成本较高、样本稀缺或难以开展实物试验的场景,客户可利用物理合成数据补充训练与测试样本,开展模型训练和方案验证,有助于减少重复采集和实物试验的投入。真机数据能够反映设备在真实场景下的运行状态及响应情况,可用于模型训练、参数校准和实际应用效果验证。将真机数据与物理合成数据结合使用,有助于提高模型开发、产品研发及验证效率。
  • 问题2:公司世界物理模型产品主要有哪些应用方向?如何开展世界物理模型的持续迭代?
    答:公司世界物理模型的应用方向涵盖复杂环境的物理场重构与动态推演,以及工业装备的性能预测与设计优化。目前,公司正与合作方围绕工程机械自主运营开展概念验证(POC),探索世界物理模型在相关场景中的应用。
    在模型持续迭代方面,公司依托高精度物理仿真与人工智能融合的技术架构,结合现场数据和物理机理开展模型优化及求解器参数校准,并根据客户需求持续进行场景适配,提升模型对不同实际工况的适应能力。
  • 问题3:公司物理AI产品涉及多个应用领域,不同场景之间的技术能力能否复用?如何提高项目交付效率?
    答:公司物理AI产品以多物理场求解、物理建模及相关软件平台为基础,不同场景可共享部分底层算法、工具和开发流程,但在设备参数、边界条件、数据要求及业务目标等方面仍存在差异,需要结合客户具体需求进行适配。公司将通过典型项目积累场景数据和工程经验,推动共性功能的模块化沉淀与复用,并针对客户差异化需求开展适配,逐步减少重复开发,提高项目交付效率。跨场景复用效果取决于场景相似性、客户数据基础及系统集成要求。
  • 问题4:公司如何评价物理AI产品在客户实际应用中的效果?从技术验证到业务应用需要满足哪些条件?
    答:物理AI产品的应用效果需结合具体业务目标进行评价,包括模型精度、计算效率、运行稳定性,以及对客户研发或生产流程的改善效果。公司以真实工程场景为切入点,依据实测数据,对比相关产品与既有方案的应用效果,并检验相关产品在不同工况下的适用性。
    从技术验证到业务应用,项目还需具备必要的数据基础和系统适配条件,并满足客户的验收要求。公司将综合考虑实施成本、项目验证结果和实施情况,确定具体推进节奏。
  • 问题5:公司工业现场数据采集、生产管控等业务与物理AI业务能够形成哪些协同?
    答:公司工业自动化软件及生产管控相关业务具备现场数据采集、运行监控、过程控制和实时数据管理等能力,所采集和管理的数据可为物理AI模型的参数校准及应用验证提供支持;物理AI模型的预测和推演结果则可为设备状态分析及运行优化提供参考。上述能力的协同应用,有助于拓展现场数据的应用价值。
    公司持续推进相关产品、技术和项目交付能力的协同,结合客户实际需求形成综合解决方案。具体协同效果受到数据可用性、系统兼容性及项目实施条件等因素影响。

• 公司业务模式：公司以CAE软件研发、销售及技术服务为发展基石，依托近二十年的仿真技术积累，持续推进CAE与物理AI技术融合，面向复杂物理场景推出了物理AI相关产品和解决方案，构建CAE与物理AI协同发展的业务格局。
• CAE产品布局：公司围绕结构、流体、电磁、声学、光学、材料及多物理场等方向持续进行技术研发和产品布局，形成了以”天工”系列为代表的工程仿真软件产品及相关技术服务能力。
• 物理AI产品：公司凭借多物理场求解器的技术积累，形成了以”开物”系列为代表的物理AI技术底座和解决方案，包括智能工坊、世界物理模型等，并建立风洞、电磁等物理AI实验室。

• 问题1:物理合成数据布局及与募投项目的关系：公司已披露拟实施募投项目”物理合成数据核心技术基座构建与多领域场景示范应用项目”。该项目聚焦高保真、具备物理一致性的仿真合成数据技术基座研发，融合物理规律与仿真算法，拟通过算力设备搭建、软硬件一体化系统购置、核心技术研发、实验平台建设及场景示范等，形成标准化场景融合适配解决方案。项目建设周期为3年，具体实施将以实际建设情况为准，公司将按照相关规定及时履行信息披露义务。
• 问题2:物理合成数据与真实数据的关系：在复杂物理场景中，真实数据采集通常受到成本、样本数量、周期、极端工况覆盖和数据合规等因素制约。物理合成数据以物理规律和高精度仿真为基础，可用于构建具有物理一致性的虚拟数据，可作为真实数据的补充，为模型训练、研发验证等提供数据支持。实际应用效果与具体行业、场景及客户需求等因素相关。
• 问题3:公司在该方向的技术基础：公司长期深耕结构、流体、电磁、声学、光学、材料及多物理场等工程仿真领域，在多物理场求解器、物理建模和行业应用方面积累了相关能力。公司持续探索将物理规律融入人工智能建模、数据生成和模型推演过程，提升在复杂工程场景下的适配能力。相关技术及产品仍需结合实际场景持续迭代完善。
• 问题4:物理合成数据的场景应用及对未来经营的影响：公司将围绕工业研发等复杂物理场景的数据需求，探索涵盖场景建模、物理仿真、数据生成、模型训练与验证等环节的技术与平台能力，并结合实际需求形成标准化、模块化与定制化相结合的解决方案。现阶段重点仍是技术验证、场景适配和交付模式探索，具体业务形态及商业化节奏将视项目推进和市场需求情况而定。

2025年度核心业绩

• 收入增长：2025年营业收入46,580.88万元，同比增长22.97%
• 利润下降：归母净利润3,150.22万元，同比减少24.00%；扣非净利润2,726.06万元，同比减少25.47%
• 毛利率：68.16%，同比减少3.70个百分点。天工系列工程仿真软件毛利率86.33%，仿真产品开发毛利率38.79%；开物系列工程仿真软件毛利率98.58%，仿真产品开发毛利率37.20%；力控科技生产管控一体化解决方案毛利率43.47%，工业自动化软件产品毛利率91.60%
• 现金流改善：经营活动现金流量净额6,021.04万元，较去年同期-4,881.02万元，绝对值上升10,902.06万元

业务分类与战略布局

• 天工系列：CAE收入2.84亿元，占总收入61%。工程仿真软件1.98亿元，仿真产品开发0.87亿元。2025年流体、结构、电磁、光学和声学软件发布新版本，增加功能模块
• 开物系列：收入5,815.89万元，占总收入12%，达成物理AI收入3,000万元目标值
• 力控科技：生产管控一体化解决方案与工业自动化软件产品合计收入7,931.05万元，占总收入17%
• 物理AI三大核心模块：物理AI训练一体化平台、高保真物理AI模拟引擎、智能实时环境感知系统，构建感知-建模-推演-交互四位一体智能体系

2026年一季度经营情况

• 收入微增：营业收入3,942.94万元，同比增加1.66%
• 利润亏损：归母净利润-3,394.06万元，上年同期-1,563.08万元
• 现金流净流出：经营活动现金流量净额-3,090.71万元，上年同期-1,972.39万元

问答要点

• 应收账款管控：2025年末母公司应收账款账面价值较上年降低3,741.23万元，经营性现金流从净流出转为净流入6,885.27万元；合并层面因子公司并表有所上升，但合并经营性现金流同样从净流出转为净流入6,021.04万元
• 人员规划与结构：2025年末员工总数802人，主要因并购力控科技等子公司。研发人员占比33.42%，下降原因一是并表稀释，二是顺应物理AI趋势调整组织架构；后续将持续引进核心人才
• 物理AI商业化规模展望：2025年物理AI收入约5800万元，超额完成股权激励目标；类似绍兴越城区低空经济项目的灯塔项目将成为驱动力，目前业务处于开拓期，对经营业绩暂不构成重大影响
• 收并购贡献评估：收并购旨在打通CAE仿真到物理验证闭环；2025年各子公司均实现收购时设定的对赌目标，具体以公告为准