2024年11月15日，索辰科技披露接待调研公告，公司于11月6日接待方正证券组织的策略会、东方证券组织的策略会2家机构调研。
公告显示，索辰科技参与本次接待的人员共1人，为投资者关系叶泓池。调研接待地点为上海、深圳、北京。
据了解，索辰科技是一家专注于CAE软件的企业，拥有自主研发能力和多学科核心技术，在国内CAE行业中处于领头羊。公司参与了多项国家级重要项目，并且由于其在仿真软件领域的长期积累和沉淀，以及上市带来的资金实力，使其在吸引人才和加快研发进度方面具有优势。最近，公司与WIPL-D公司签约，收购了WIPL-D软件产品的全套源代码，成为该产品在亚太地区的唯一所有权人，这将有利于索辰科技在全球市场的技术竞争力，并进一步巩固其在行业发展中的领导地位。
公司在研发投入方面表现积极，除了建设存在竞争力的人才梯队外，还在嘉兴建设大型实验室，探索生成式数字孪生技术。政策市场环境支持上市公司进行投并购，公司也在积极寻找合适的收购机会，以提升业绩并回报投资者。在汽车市场，索辰科技的战略规划是在存量市场中寻找增量机会，特别是在汽车智能化和电子化领域，和公司技术领先的振动噪声和复合材料领域。
最后，索辰科技正在开发针对不一样行业特定应用场景的生成式数字孪生模型产品，以提升客户的研发能力和优化产品设计。公司将根据行业特点开发相应的数字孪生模型和系统解决方案，并已经开始商业化进程及拓展客户。
公司对CAE整体市场和行业,及上海索辰信息科技股份有限公司(以下简称“公司”)发展历程和现有产品线进行了介绍,包括流体、结构、声学、光学、电磁、测控、多学科仿真云以及软件的底层算法、功能模块应用的物理场景情况等。
答:我国CAE工业软件市场尚未成熟,国内企业市场竞争格局相对分散,中小企业居多,尚未出现占据绝对主导地位的本土厂商。公司系拥有自主研发、覆盖多学科核心技术的CAE软件企业,在细分领域领先、研发能力强,具备领先的技术和研发实力;同时参与多项国家级重要项目。时间成本是所有CAE公司面临的难题,仿真软件需要大量时间开发和迭代,如果没有十年左右的积累和沉淀很难研发出客户真正能够使用的软件,这是公司的优势之一。同时,公司的上市也为公司提供资金实力,能够吸引优质人才和加快研发进度。
答:近日公司与WIPL-Dd.o.o.公司正式签约,收购WIPL-D软件产品全套源代码,成为WIPL-D软件产品亚太地区唯一所有权人。WIPL-DD.o.o.是一家致力于商用电磁软件开发与电磁学领域咨询的公司,其创始人BrankoKolundzija教授是计算电磁学算法和工程应用领域的国际知名学者,也是IEEEFellow。Kolundzija教授在计算电磁的高阶矩量算法及其诸多工程应用领域发表有多篇学术论文,并著有专著两本。
电磁仿真是仿真CAE的关键学科之一,在各个工业领域均有广泛应用,其核心技术突破难度极高。WIPL-D是一款基于高阶矩量法(HOMOM)开发的三维全波电磁仿线年的发展,现今WIPL-D以极致的仿真精度和可靠性、快捷的仿真速度、方便易用的操作界面、稳定成熟的自适应网格剖分技术,成为三维电磁仿真设计的首选工具之一,被广泛地应用于航空、航天、船舶、电力、电子、半导体、计算机、通信等多个领域。WIPL-D 能够广泛应用在电磁兼容
(EMC)、复杂目标雷达散射截面(RCS)分析、天线及天线阵设计、天线布局、天线罩设计优化、微波电路设计仿真、近场微波成像仿真等诸多应用场景。通过此次收购,索辰电磁仿真软件得到完善,涵盖时域有限差分法、有限元法和高阶矩量法多种全波计算方法,加速打造涵盖多种学科在内的索辰多学科多物理场仿真解决方案。同时,索辰科技成功实现了资源、人才和资本的高度集中,大幅提升索辰科技在全球市场的技术竞争力,进一步巩固行业发展领导者的地位。随着更多国产CAE企业积极参与收并购整合,中国CAE产业将迎来加速升级的新阶段,实现更高质量的发展。索辰科技将继续致力于技术创新和研发,不断优化和拓展产品线,为客户提供高效、精准的仿真工具,助力各行业实现技术进步和创新发展。
答:目前政策方面市场环境支持上市公司进行投并购,且公司在手现金较为充沛,所以公司积极寻找合适机会进行收购。除了近期WIPL-D代码收购以外公司也在继续做其他标的的尽调沟通,公司将根据经营计划和战略发展规划等方面综合考虑投并购业务,积极寻找合适的标的,最大限度发挥公司的潜能,努力提升业绩,回报广大投资者。如有相关进展,公司将严格按照相关法律法规及时履行信息披露义务。
研发方面公司积极投入,除建设完整且有竞争力的人才梯队以外,我们正在嘉兴建设大型实验室探索生成式数字孪生技术,未来将会有不同类型实验室落地。
4、请教一下生成式AI这块我们的产品情况,展望一下未来的需求和市场空间。
答:生成式数字孪生是CAE发展的重要技术方向,一方面传统的仿真和工业互联网融合已经在往数字孪生发展,会带来很多不一样的东西,几个方向:首先人工技术和物理算法的融合,可以提升我们计算的速度和效率。另一方面生成式技术可以帮助我们减少人力的劳动。第三就是真正在做仿真的时候对工况是理想化的处理,真实的环境比较复杂,需要各种各样的条件优化方案,生成式的技术可以对设计进行优化。
答:公司在汽车方向的战略规划是在汽车这个存量市场里面寻找增量,因为汽车行业是在航空航天之外应用CAE最广泛、最成熟的一个行业之一,其大量的标准的研发流程中CAE工程仿真已经深度的嵌入在里面,比如说行驶性能、驾驶性能、主动安全、被动安全,包括车体的刚度、强度、疲劳、耐久性。经过长时间的发展,海外CAE大量融入到它这个研发体系中,如果单纯从工作工具层面去撼动它是比较困难的,所以公司策略是在汽车市场这里面寻找一些增量的机会。一方面,汽车行业随着技术发展出现有一些新的技术需求,举例来讲比如现在汽车的智能化程度提高之后里面的电子相对来讲出现了许多增量需求,这跟他原来的研发体系结合的相对来说就没有那么紧密。另一方面,就是公司具备技术优势的领域,比如公司在振动噪声领域和复合材料领域的技术领先,所以对应在风噪和复合材料的领域公司产品也会形成一定竞争力。
6、数字孪生与AI结合的产品何时推出市场?如何开始商业化进程及拓展客户?
答:针对不一样的行业的特定应用场景,我们在实验室中建立了专门针对风动力学、气动噪声等领域的生成式数字孪生模型产品,目的是帮助客户提升研发能力和优化产品设计,同时也通过合作优化自身软件算法和功能,为垂直行业提供更为贴切的工程应用解决方案。公司会根据每个行业特点开发对应的数字孪生模型和系统解决方案。
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