北自科技接待11家机构调研，包括中金公司、景顺长城、中邮人寿等

2025年6月3日，北自科技披露接待调研公告，公司于5月30日接待中金公司、景顺长城、中邮人寿、大家资产、融通基金等11家机构调研。

公告显示，北自科技参与本次接待的人员共2人，为董事会秘书张昕冉，证券事务代表姚会美。调研接待地点为线上交流、公司会议室。

据了解，北自科技是智能物流系统解决方案供应商，提供“交钥匙”一站式服务，积累了中国巨石、蒙牛乳业等一批优质客户。2024年公司经营活动现金流量净额与净利润比值受项目回款和交付进度影响，销售费用因开拓市场而增长，存货周转率低因项目执行周期长，资产负债率下降是因募集资金使资产增加，且合同负债占负债总额比例较高。

据了解，北自科技在人工智能领域筹建数据中心与算力平台以形成自有 AIGC 系统；在数字孪生领域深化相关管控系统研究及应用，相关项目获奖。收购苏州穗柯智能科技有限公司可实现技术、市场等协同，提升竞争力，具体整合规划将有序推进。

据了解，北自科技基于仓储物流场景特点，拟开展人形机器人和灵巧手在物流场景的应用技术研发，挖掘行业数据构建垂直大模型，推动技术产业化落地，实现技术与商业双重突破 。

调研详情如下：

问题一:智能物流系统的交付形式及客户覆盖领域?

答:公司主要从事智能物流系统的研发、设计、制造与集成业务,基于自主开发的物流装备、控制和软件系统,为客户提供从规划设计、装备定制、控制和软件系统开发、安装调试、系统集成到客户培训的"交钥匙"一站式服务,是一家智能物流系统解决方案供应商。智能物流系统行业具有典型的品牌资源积累特征,下游客户在选择合作供应商时通常会参考智能物流系统集成商过往类似项目经验、完成情况以及历史合作情况等因素。公司专注于为客户提供智能物流系统解决方案,不断提高自身技术水平与业务能力,在持续的业务发展中积累了一批优质客户资源,包括中国巨石、蒙牛乳业、伊利股份、五粮液、正大集团、东鹏集团、中粮集团、华润集团、中联重科、桐昆股份、恒逸石化、恒力化纤、新凤鸣等国内外行业头部企业,并不断通过对现有核心客户业务的持续拓展获得优势,进一步巩固在行业中的领先地位,为公司业务持续健康发展提供良好的基础保障。

问题二:2024 年公司经营活动产生的现金流量净额与净利润的比值小于 1 的原因?

答:2024 年公司经营活动产生的现金流量净额与净利润的比值为 85.02%,该比值主要受项目回款方式和交付进度等多种因素影响,各年之间存在一定波动。

问题三:2024 年公司销售费用增长 31%的原因?

答:2024 年公司销售费用增长,主要系公司加大市场开拓力度,增加销售人员数量,成立广州分公司,筹建成都分公司,进一步完善现有营销和服务网络在全国的区域性布局。

问题四:2024 年公司存货周转率接近 1,低于行业平均水平的原因?

答:公司存货周转率较低,主要系公司业务以大型智能物流系统项目为主,单个项目规模较大、复杂程度较高使得项目执行周期较长。

问题五:2024 年末资产负债率降至 61%,公司当前的债务结构及预期如何?

答:2024 年公司募集资金到位后,资产总额大幅增加,使得资产负债率有所下降。因公司智能物流系统具有金额较大且建设周期相对较长的特点,按进度分期收款的结算模式使得相应的合同负债(预收货款)余额占公司负债总额比例较高。

问题六:公司在 AI(人工智能)、数字孪生技术研发进展?

答:在人工智能领域,公司持续推进数字化转型升级,筹建数据中心与算力平台以形成自有 AIGC 系统,助力规划设计、软件开发和故障排查等工作,将知识经验固化,提高项目交付质量。在数字孪生领域,公司深化数字孪生管控系统的研究及应用,融合人工智能和多模态交互技术,强化虚实融合能力,以升级可视化管理、故障诊断预测、远程控制与虚拟培训的智能水平,推动物流装备由周期性运维向预测性维护转变,"复杂装备数字孪生运维管控共性关键技术及标准体系"项目成功荣获"2023 年度国家科学技术进步奖"二等奖。

问题七:近期收购标的的协同性主要体现在哪些方面?后续整合规划如何?

答:苏州穗柯智能科技有限公司是一家专注于智能物流系统和装备的高新技术企业,主要产品包括自动化立体仓库和堆垛机等。本次交易可通过整合双方的技术能力和市场渠道,发挥协同效应,进一步拓展上市公司下游应用场景,扩大业务规模和市场影响力;也可通过提升智能物流装备的生产制造能力,实现降本增效,进一步提高上市公司核心竞争力。具体整合规划将有序推进,确保业务平稳过渡与协同目标实现。

问题八:公司在人形机器人业务上的布局如何?

答:仓储物流在制造业领域拥有丰富的场景,具有适应性强、可规模化应用的特点,便于先进技术实现从实验室到产业化的关键跨越。公司基于对生产工艺、物流装备和客户需求的深入理解,拟积极开展人形机器人和灵巧手在物流场景的应用技术研发工作,通过对积累的大量行业数据进行深度挖掘与分析,构建适用于物流场景的垂直大模型,加速相关技术在物流领域的产业化落地进程,实现技术价值与商业价值的双重突破。

本文源自：金融界

作者：灵通君