证券代码：688507证券简称：索辰科技

上海索辰信息科技股份有限公司

投资者关系活动记录表

编号：2026-001

□特定对象调研□分析师会议

□媒体采访□业绩说明会投资者关系活动类

□新闻发布会□路演活动别

□现场参观□电话会议

□其他参与单位名称及人具体名单见附件。

员姓名

会议时间2026年4月27日20：00-21：00会议地点电话会议

董事、副总经理兼董秘：谢蓉女士上市公司接待人员

证券事务代表：吴味子女士姓名

投资者关系经理：叶泓池先生

公司董事会秘书谢蓉女士、公司证券事务代表吴味子女士、公司投资者关系经理叶泓池对上海索辰信息科技股份有限公司（以下简称“公司”、“索辰”）2025年度业绩基本情况介绍

如下：

投资者关系活动主2025年度基础数据：

要内容介绍公司基本实现了在年初制定的几个预期目标：2025年公司

收入端持续保持增长，投资者较为关心的几项核心数据比如现金流、回款情况均有所改善。公司积极发挥上市平台优势，对于同行优质公司进行投并购整合。

收入端：2025年全年，公司营业收入为46580.88万元，

1上年同期为37881.33万元，同比增加22.97%。

利润端：2025年全年，公司归属于母公司所有者的净利润为3150.22万元，上年同期为4144.90万元，同比减少24.00%；

归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润2726.06万元，上年同期为3657.62万元，同比减少25.47%。

毛利率：2025年公司毛利率68.16%，同比减少3.70个百分点。天工系列产品中，工程仿真软件毛利率为86.33%，仿真产品开发毛利率为38.79%；开物系列产品中，工程仿真软件毛利率为98.58%，仿真产品开发毛利率为37.20%；力控科技并表收入中，生产管控一体化解决方案毛利率为43.47%，工业自动化软件产品毛利率为91.60%。

收入分类：根据业务类型拆分，天工系列中 CAE 收入达

2.84亿元，占总收入61%，其中高毛利的工程仿真软件收入1.98亿元，仿真产品开发收入0.87亿元，分别占天工系列收入的54%和24%，凸显纯软件销售作为天工系列核心收入来源的地位。

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

7931.05万元，占总收入17%，此部分收入由子公司力控科技在工业端贡献。开物系列收入达5815.89万元，占总收入12%，成功达成2025年限制性股票激励计划第一个考核期关于公司层

面业绩考核指标之一物理 AI收入 3000万元的目标值。

现金流：经营活动产生的现金流量净额为6021.04万元，较去年同期-4881.02万元，绝对值上升10902.06万元，这表明尽管存在较大的研发投入，公司仍然在努力优化现金流管理，提高资金回笼效率。

投资活动产生的现金流量净额为-33577.97万元，较去年同

2期-18859.31万元，绝对值下降14718.65万元.

筹资活动产生的现金流量净额-9614.68万元，较去年同期-8771.53万元，绝对值下降843.16万元。

费用端：研发费用10903.70万元；销售费用2480.45万元；

管理费用8669.46万元。报告期内公司主要费用支出来自于人员薪酬，公司不断优化人才结构，组建高质量研发骨干人才队伍。截至年底公司员工总数为802人，较上年人数变化较大，主要系多家子公司并表所致，其中力控科技贡献主要人员增量。

公司研发人员合计268名，占员工总人数的33.42%。

【2026年一季度经营情况】

收入端：2026年一季度，公司营业收入为3942.94万元，上年同期为3878.73万元，同比增加1.66%。

利润端：2026年一季度，公司归母净利润为-3394.06万元，上年同期为-1563.08万元。

现金流：2026年一季度，公司经营活动产生的现金流量净额为-3090.71万元，上年同期为-1972.39万元。

投资者关系经理叶泓池先生对公司业务基本情况介绍如

下：

索辰天工系列：2025年索辰各个学科持续保持迭代，公司完成了对于每个学科每季度一个小版本更新，每年一个大版本的更新计划。2025年索辰天工系列中流体、结构、电磁、光学和声学软件都发布了新版本，增加了更多功能模块，能够解决更多工程领域的问题。重点介绍了通用流体软件的全新 LBM求解器以及通用电磁分析软件WIPL-D，软件可广泛应用于航空、航天、船舶、电力、电子、半导体、计算机和通信等多个领域。

公司战略发展重心聚焦于物理 AI 领域，先后在 2025年及

32026年3月举办天工开物发布会、世界物理模型发布会，持续

拓展物理 AI 的应用边界。

公司依托十几年在 CAE 仿真领域沉淀的底层计算能力、

多物理场求解经验与工程化落地能力，在神经网络以及算力的赋能下，摆脱了传统工业智能对高密度硬件传感器的过度依赖，构建起感知-建模-推演-交互四位一体的完整智能体系，世界物理模型可实现人、智能体与环境之间的高效交互，并输出精准有效的控制指令。

该体系由三大核心模块支撑：

物理 AI 训练一体化平台：可自动生成、验证并训练海量

设计样本，替代传统人工试错，显著缩短 AI 模型与工业产品研发周期；

高保真物理 AI 模拟引擎：搭建高度贴近真实世界的虚拟

验证环境，精准还原和预测装备与环境、物体间的实时物理交互，为复杂工况下的设计优化与决策提供支撑；

智能实时环境感知系统：完成虚拟环境多维度数据采集、

智能分析与仿真验证，打通数据输入至结果输出的全流程链路。

这套体系直击工业客户在复杂工程研发中面临的数据不

足、仿真效率低、决策滞后等痛点，助力企业实现从数据积累到智能决策的跨越式提升，成为推动工业智能化升级的核心基础设施。

展望未来，数据与模型将成为公司对外交付的核心产品与服务，首先介绍数据即服务（DaaS）的核心能力与落地情况：

当前工业 AI 发展面临一个致命瓶颈：高质量训练数据极度匮乏。尤其是高端制造、机器人、航空航天等领域，极端工况、故障模式、高危操作的真实数据，采集成本极高、风险极大、样本极少，直接导致 AI 模型泛化能力差、落地难度大。

公司募投项目“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”目标就是解决客户在数据采集的痛点。

4我们依托 CAE 高精度物理模型、多物理场求解能力与高

性能计算平台，按需生成高度逼真、自带完美标注、覆盖全场景的虚拟数据。这些数据并非随机生成，而是严格遵循物理规律，可精准模拟常规工况、极端环境、长尾故障等所有场景。

目前大多数机器人模型仅能预测视觉变化，无法预判交互过程中的力觉、触觉、听觉等多物理场反馈。比如机械臂精密装配、软体物体抓取、线缆插拔等场景，仅靠视觉定位远远不够，核心是感知阻力、振动、接触力等物理信号，这也是机器人难以规模化落地的关键原因。

而我们的物理合成数据与世界物理模型，有望通过高精度物理还原、系统参数精准校准、海量场景泛化生成等功能，为客户解决这一痛点，缩小仿真到现实（Sim2Real）的行业落差。

关于模型即服务（MaaS）即我们将训练完成的高价值物理

AI 模型，直接交付给客户，基于世界物理模型的宏观环境感知与全局优化给客户提供从设计到控制的全流程服务，这里通过两个核心场景展示我们的能力：

首先，在现实场景中，大部分区域无法部署高密度传感器，普遍存在观测稀疏、数据碎片化、难以全局掌控的问题。比如低空飞行、园区环境、海洋大气、智慧城市等场景，有限的测点数据无法支撑全局态势判断与风险预警。

我们的世界物理模型，依托机理与 AI 融合计算底座，将零散测点数据、边界约束条件、先验物理模型深度融合，在极端有限测点条件下，极速重构目标区域的三维物理场，实现从局部“点数据”到全局“场信息”的升维，完成对复杂物理空间的精准还原与动态推演。

这一能力在低空经济领域价值尤为突出，能够为低空飞行器提供高精度三维风场预测、实时避险保障；同时支撑空域资

源全局指挥调度，保障空域安全与空域使用效率。同时可延伸至园区污染扩散溯源、海洋大气监测、智慧城市灾害预警、公

5共安全应急等场景，市场空间广阔。目前，该模型已在低空经

济领域实现项目落地，对公司的经营业绩暂不构成重大影响。

未来我们会拓展到更多城市及区域，也将拓展更多应用场景。

第二个核心应用，是基于物理 AI 的高端装备颠覆式设计，这是我们 2026 年 3月世界物理AI模型发布会上展示落地的标志性成果。

传统高端装备研发（如流体风扇、车体外壳、发动机、航空部件），高度依赖工程师经验，流程为 “CAD 画图-CAE 仿真验证-人工修改迭代”，具有周期长、成本高、优化空间受人力局限等特征，一款产品研发往往以年为单位。而我们将流体力学、固体力学等物理机理与 AI 算法深度融合，打造高泛化性物理 AI 代理模型，通过新的范式，将研发周期大幅度压缩，同时实现产品性能提升、成本下降。

相关问答内容：

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3741.23万元，

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6885.27万元，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6021.04万元。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，

6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，

7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？

8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。

关于本次活动是否不涉及应披露的重大信息。

涉及应当披露重大信息的说明

附件清单（如有）附件一：《参会人员清单》日期2026年04月30日

9附件一：《参会人员清单》

姓名机构名称李晗创金合信基金许鹏飞上海弥远投资黄新棟山西中方森特建筑工程设计研究院吕政和西安江岳私募基金胡亚男深圳丞毅投资张丽青鸿运私募基金赵阳国投证券傅晓烺信达证券王嘉昊中信建投王登辉北京炼金聚信投资古道和深圳中天汇富基金路永光上海丰仓股权投资基金杨蒙海通证券胡纪元长城财富保险郑静文中银国际证券王思中邮证券黄颖峰上海贝溢投资岳雄伟上海涌乐私募陈嘉元上海钦沐资产张响东中银基金

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