索辰科技2023-11-01投资者关系活动记录

索辰科技2023-11-01投资者关系活动记录
微信
微信
QQ
QQ
QQ空间
QQ空间
微博
微博
股吧
股吧
日期 股票名 调研地点 调研形式
2023-11-01 索辰科技 - 路演活动
PETTM PB 股息率TTM 总市值 换手率
97.81 1.91 - 54.50亿 1.56%
营业收入同比增长率(%)(单季度) 营业收入同比增长率(%) 归母利润同比(%)(单季度) 归母利润同比(%) 净利润/营业总收入
346.22% 346.22% -9.00% -9.00% -69.06
销售毛利率 销售毛利率(单季度) 销售净利率 销售净利率(单季度) 毛利
43.76% 43.76% -69.06% -69.06% 0.14亿
销售费用/营业总收入 管理费用/营业总收入 营业总成本/营业总收入 归属于母公司的股东权益/带息债务 研发费用/总市值
19.58 151.53 186.85 231.09 0.0058
存货周转天数 应收账款周转天数 资产负债率 利息费用/息税前利润 息税前利润
78.64 1419.56 4.15% 0.30% -0.31亿
企业自由现金流量 带息债务 财务数据报告期
业绩预告
公告日期
报告期
业绩预告变动原因
0.12亿 2024-03-31 - -
参与机构
东方阿尔法,大成基金,南方基金,广发基金,同泰基金,招商基金,海通证券,前海开源,宝盈基金,信达澳亚
调研详情
公司基本情况介绍

公司董事会秘书谢蓉女士对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、功能模块和应用的物理场景情况等。

相关问答内容:

1、公司与国内竞争对手相比有什么优势?

答:时间成本是所有同行业公司面临的难题,仿真软件需要大量时间开发和迭代,如果没有多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,这是公司最主要的优势之一。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。

2、仿真云的发布情况是怎样的?后续如何规划?

答:2023年年底前发布仿真云,我们计划建立生态,打造国产仿真云,帮助各地中小企业实现CAE国产化,大幅降低各地工业企业使用CAE软件的成本;和国内高校合作,在高校内全面推广教育版仿真云,支持高校老师和学生科研及教学工作;发展渠道合作伙伴,向大型民企及非军工国企销售和部署私有仿真云,帮助企业用更优的成本实现CAE软件正版化,自主可控;努力在欧洲及亚洲主要工业和科技国家推广仿真云,拓展国际市场。

3、公司目前人员扩张计划是怎样的?

答:基于公司业务模式特点及业务拓展需要,目前阶段扩张计划分为几个方面:增加研发工程师,完成对标国际龙头企业主要功能,希望趁热打铁打造百人博士团队;增加销售人员,加大市场覆盖率,拓展民用市场(汽车、民航);增加CAE云服务技术服务团队,推广仿真云。

4、公司产品在民用市场都有哪些应用场景?

答:CAE软件属于研发设计类工业软件,在航天航空、汽车、电子电气、储能、高端装备、通信等领域均有广泛应用,民用市场也很大的需求,例如在汽车行业需要光滑粒子算法的相关应用,公司的流体力学仿真软件Aries具备相关功能。

5、国内目前专用CAE软件的需求是怎样的?国外呢?

答:专用软件的开发是建立在通用软件基础之上的,是结合了通用软件的核心物理算法和专用应用领域的工程技术,所开发形成的用于特定领域的专用仿真软件或模块。专用软件的需求量很高,市场比通用软件要大很多。目前大多数国内企业还处在通用软件开发阶段。国外的话专用CAE软件是一个普遍的现象,许多大型复杂装备的企业都会自己研发专用CAE软件。

6、算力提升对于公司产品有什么影响?

答:公司在售的产品大多运用的是新算法;公司的新算法相对于传统算法,更倾向于运用高性能计算,对于算力的利用率较高。求解器算法的提升一方面要靠数学、物理模型的不断优化,一方面依赖计算机技术的发展对算力的提升;算力的提升能够有效应用于数值计算的性能优化。公司专注于CAE领域高性能计算技术的研发,并不断开发适合并行计算的求解算法,提升公司各类产品的计算精度和计算效率。

7、数字孪生对公司的贡献?

答:公司仿真产品开发收入中的一个主要来源就是数字孪生。一些仿真情景下会对于数字孪生有特别需求,例如针对生产线的仿真,仅依靠仿真软件无法提供支持,需要数字孪生技术协助。公司在仿真技术上研发多年,在测控软件、仿真测控的融合上积累了一定的核心技术,已经形成了国内领先的自主创新的数字孪生解决方案;同时,公司正在研究国际测控技术的发展趋势,准备重新整合公司积累的各方面技术,形成下一代更高效和精确的数字孪生产品解决方案。
kimi总结

								

免责声明:数据相关栏目所收集数据,均来自第三方个人或企业公开数据以及国家统计网站公开发布数据,数据由计算机技术自动收集更新再由作者校验,作者将尽力校验,但不能保证数据的完全准确。 阅读本栏目的用户必须明白,图表所示结果或标示仅供学习参考使用,均不构成交易依据。任何据此进行交易等行为,而引致的任何损害后果,本站概不负责。

我的收藏
关注微信公众号 微信公众号二维码 获取更多数据
关闭 X