編者按：2024年1月25日至26日，中國證監會召開2024年系統工作會議並強調，要突出以投資者為本的理念。為幫助投資者更好了解企業真實發展情況與價值，進一步保護投資者合法權益等，財聯社、《科創板日報》聯合打造《直擊股東會》欄目。《直擊股東會》欄目以現場報道的形式，透過在股東會現場直面上市公司董事長等核心管理層，聚焦企業長期戰略、重大決策、經營方針等，旨在提升企業資本市場形象，最佳化投資者關係管理，完善上市公司相關治理與發展等。
本期企業：
索辰科技
▍企業簡介
索辰科技專注於CAE軟體研發、銷售和服務，公司目前已形成流體、結構、電磁、聲學、光學等多個學科方向的核心演算法，並開發出多型別工程模擬軟體，能實現對多物理場工程應用場景的模擬，為客戶提供多學科覆蓋的工程模擬軟體及模擬產品開發服務。
▍企業亮點
索辰科技為本土CAE軟體廠商，在流體模擬領域擁有基於氣體動理學模型的三套先進演算法，分別是氣體動理學演算法（GKS）、直接模擬蒙特卡洛（DSMC）方法、光滑粒子流體動力學（SPH）方法，核心技術具備一定先進性。
▍盈利模式
該公司主要透過銷售自主研發的工程模擬軟體及模擬產品開發來獲得收益，透過參與招投標或商務談判的方式與主要客戶開展合作，下游客戶涉及國防軍工、航天航空、兵器船舶及重型機械等細分行業。
《科創板日報》11月20日訊（記者 邱思雨） “現在投資標的難選。”在近日的索辰科技第三次臨時股東大會現場，其管理人員說道。
併購重組無疑是近期資本市場的熱點，但在CAE領域，找到一個合適的標的似乎更加困難。就相關問題，索辰科技投關人士向《科創板日報》記者表示，“公司優先考慮往下游進行收併購或參股，能夠促成更多合作，同行標的也有關注。”
與晶片半導體、創新藥等領域相似，CAE軟體也是一條“長坡厚雪”的賽道，研發投入大、回報週期長、盈利較為困難是CAE廠商普遍面臨的難題。
索辰科技2020年至2023年各期期末均實現盈利，就今年前三季度虧損情況，該公司相關工作人員向《科創板日報》記者解釋稱：“公司收入由於下游客戶特性往往於四季度確認收入，因此前三季度的虧損不會作為全年的體現，公司前三季度的虧損主要來自於研發投入的加大。”
研發方面，索辰科技方面向《科創板日報》記者表示，“今年的技術研發重點是AI+CAE，公司堅定看好這一技術方向。”
近日，二級市場上人工智慧技術與CAE軟體的融合議題備受矚目，於股東會現場，《科創板日報》記者與索辰科技的相關工作人員就AI+CAE技術融合趨勢展開了深入的交流與探討。
本次股東會，索辰科技還通過了《關於續聘公司2024年度審計機構的議案》。
▍AI技術與CAE軟體融合加速 具身智慧領域已有訂單
“更高效、更智慧”是CAE軟體與AI技術融合後的主要發展方向之一。在浙商證券分析師劉雯蜀看來，藉助以ChatGPT為典型代表的AI大模型技術，工業軟體有望加快與行業經驗、知識圖譜、技術規範等深度融合，更快具備智慧化輔助設計、模擬、製造及決策分析能力。在自動化生產、資料分析、人機協作等方面，AI大模型技術可為工業軟體帶來更高效能並提升智慧化水平。
以海外CAE巨頭Ansys為例，該公司已推出AnsysSimAI和AnsysGPT兩款基於大模型的應用。AnsysSimAI能夠實現加速研發、縮短產品開發週期並提升創造力，AnsysSimAI解決方案的應用可將所有設計階段的模型效能預測功能提高10-100倍。
索辰科技亦在該領域有相似佈局。“AI技術使得公司模擬平臺能夠自動生成最佳化的設計方案，從而提高設計效率。這不僅提升了準確性，還縮短了產品的商業化週期。”
“在AI技術和模擬技術的結合方面，公司已取得一些技術成果，今年公司計劃釋出索辰AI物理系列軟體。”索辰科技投關人士表示。
據悉，索辰科技計劃釋出的系列軟體以物理AI模擬器為核心，模擬器能夠將所有資料進行擬合，對一個場景內所有物理現象進行模擬，這也是AI物理系列軟體中最核心的一部分。物理AI模擬器基於深度學習工具（神經網路技術），透過模擬資料訓練，針對特定場景的物理AI系統，能夠對於特定場景的物理規律進行解析。“通俗來說，從效果層面來看，透過該技術，能夠大幅縮短模擬的時間。”
據悉，索辰科技還計劃釋出一些衍生AI軟體，比如資料增強分析軟體，該軟體能夠解決資料樣本容量問題。“工業領域普遍面臨著樣本不足的問題，透過資料增強軟體不僅能夠分析已有案例，提取資料特性，再用生成式對抗神經網路GAN，大量生成資料提供訓練。其次，該軟體包括增量學習模組，系統能夠透過增量學習減少訓練時間並保持模型對資料變化的適應能力。”
值得一提的是，在模擬資料訓練領域，近期，具身智慧資料訓練的應用備受市場關注。
中銀證券最新發布的研報顯示，智慧體時代來臨，小型端側裝置無法消化大模型大引數，而具身智慧則有望成為最佳載體。從具身智慧訓練層面看，模擬軟體可為大模型提供海量、低成本資料，解決真實資料高成本、難收集的問題，模擬軟體有望實現大範圍應用。
對此，索辰科技投關人士對《科創板日報》記者表示，“具身智慧訓練方面，公司已成立機器人事業部。未來，公司能夠基於模擬提供訓練集，已有相關技術儲備並與交大機械學院高峰教授團隊合作成立子公司。”
據悉，具身智慧訓練資料的需求量巨大，且問題樣本資料缺乏，因此模擬資料訓練的必要性日益凸顯。而上文所述的資料增強訓練模組同樣能夠為具身智慧的訓練提供擴容資料。
需要注意的是，索辰科技告訴《科創板日報》記者，在具身智慧訓練過程中，計算準確是關鍵點。從虛擬到現實遷移過程中，準確有效的資料計算能夠降低遷移成本。
商業化進度方面，索辰科技相關人員對《科創板日報》記者透露：“目前該專案仍處於早期階段。針對自有機器人產品，公司已在嘗試使用模擬資料訓練，後續準備先推進機器人專用訓練軟體的研發。”
據悉，索辰科技機器人、機器狗領域已有訂單，該公司與聯想研究院（上海分院）簽訂了機器人訂單，目前應用場景為電力巡檢，但尚未形成收入。
▍經銷與收併購並舉 加速開拓民用市場
迴歸到傳統CAE軟體業務，在本土廠商中，索辰科技在國內市佔率處於領先，但相對海外廠商如Ansys的市佔率，國內廠商仍有很大增長空間。
索辰科技工作人員坦言：“從技術層面來看，對比競品，公司CAE產品在精度等方面已具備同等競爭力，但目前的客戶積累、經驗等方面仍無法匹敵。”
目前，該公司已形成流體、結構、電磁、聲學、光學等多個學科方向的核心演算法，並開發出多型別工程模擬軟體，能實現對多物理場工程應用場景的模擬，為客戶提供多學科覆蓋的工程模擬軟體及模擬產品開發服務。
工程模擬軟體領域，索辰科技對CAE軟體內包含的各類求解器進行升級，持續整合更多物理模型，以適應不同使用者的具體需求和應對複雜的工程挑戰。此外，該公司還提升了求解器的計算精度和運算效率，確保軟體能夠相容多種國產作業系統和硬體平臺，從而擴大了軟體的應用領域。
模擬產品開發領域，索辰科技正探索基於AI的生成式數字孿生，利用人工智慧，引入最新的神經網路決策演算法，生成基於自然語言的工作機理模型、完成生成式三維幾何模型構建、生成式全真環境模型構建、生成式設計最佳化增強和生成式智慧決策控制。
值得一提的是，索辰科技目前主要產品所用的氣體動理學演算法（GKS）、直接模擬蒙特卡洛方法（DSMC）、光滑粒子流（SPH）、再生核粒子演算法等均為基於高效能計算的行業前沿演算法，核心技術具有一定先進性。
從下游應用層面來看，下游客戶涉及國防軍工、航天航空、兵器船舶及重型機械等多個細分行業，不過軍用與民用領域的市場基本面並不相同，目前整個市場本土CAE軟體的市場佔有率仍相對較低。“坦白來說，在軟體領域，客戶使用習慣較為固定、粘性較高，因此公司在開拓客戶過程中確實也遇到一些困難。”索辰科技工作人員表示。
對於民用領域現狀，索辰科技表示，目前該公司有兩個方向策略：一是開拓增值代理服務商，加大經銷範圍及力度；二是考慮往下游進行收併購，透過對下游公司的參股，從而促成更多合作。
在研專案方面，據悉，索辰科技工業模擬雲互聯應用平臺開發、數字孿生驗證系統、模擬軟體與新興技術融合研究開發、PAM一體化模擬設計分析軟體等均處於持續研發階段。
