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| 霍莱沃(688682)经营总结 | | 截止日期 | 2026-06-30 | | 信息来源 | 2026年中期报告 | | 经营情况 | 二、经营情况的讨论与分析
（一）主要经营业绩情况
报告期内，公司实现营业收入11,838.55万元，较上年同期增加15.89%；实现归属于母公司所有者的净利润437.65万元，较上年同期增加1,194.50%；实现扣除非经常性损益后归属于母公司所有者的净利润-324.59万元，较上年同期减少亏损103.77万元。
报告期内，公司围绕工业AI技术方向，持续推进电磁CAE、电磁测量系统及相控阵产品的研发迭代、业务交付和市场拓展，进一步强化仿真设计、实物测量与产品实现之间的业务协同。报告期内，公司发布了RDSimAI2026三维电磁仿真软件，持续提升AI代理模型、工程智能体、高精度求解及复杂场景仿真能力；同时围绕商业航天卫星批量化测试等需求，推进测量系统的自动化、智能化及数字孪生能力建设。
（二）重点工作开展情况
1.电磁场仿真分析验证业务
报告期内，公司继续推进电磁CAE产品研发迭代和市场化拓展，围绕电子信息、航空、航天和船舶等高端制造领域深化产品应用。公司将工业AI作为电磁CAE的重要技术演进方向，持续推进物理模型、工程知识、专业算法以及仿真和实测数据的逐步贯通，提升软件的智能预测、辅助优化和流程自动化能力，推动电磁CAE由单点仿真工具向工程智能平台演进。
报告期内，公司发布RDSimAI2026三维电磁仿真软件。在持续强化几何建模、网格剖分、时域及频域求解和后处理等基础能力的同时，将人工智能技术进一步融入前处理、仿真求解、后处理及工程交付流程，形成AI电磁快速预测代理模型、AI仿真助手、AI逆设计知识库和AI后处理智能体等功能。软件通过自然语言理解、任务规划和工具编排，辅助用户完成模型处理、仿真设置、任务执行、结果分析、指标提取、图表生成和工程文件管理，并为后续与外部智能体系统协同提供工具接口基础。
其中，AI电磁快速预测代理模型利用已有高精度仿真数据，建立面向特定工程问题的快速预测模型，实现天线布局、结构变化等不同设计方案下电磁性能的快速推理和筛选，并由高精度求解器对关键方案进行复核，兼顾设计探索效率和结果可信度。AI后处理智能体将用户自然语言需求转化为可执行的后处理工作流，辅助完成结果分析和工程文件输出，降低软件使用门槛并提高工程交付效率。
在基础仿真能力方面，RDSimAI2026进一步完善宽带瞬态、多激励和跨尺度复杂场景的仿真能力，新增时域全波求解器，强化频域积分方程求解及区域分解等算法，并围绕曲面超结构、散射成像、天线罩分析和天线布局等工程场景持续提升建模、求解和设计验证能力。公司同时推进大规模异构阵列仿真以及线缆、线束电磁仿真能力建设，增强软件在大型相控阵、复杂天线系统以及线缆串扰、场线耦合和电磁兼容性分析等场景中的应用能力。
报告期内，公司持续推进复杂电磁环境仿真软件的研发迭代，完成真实目标与复杂环境耦合的回波模拟仿真内核开发，综合考虑目标电磁特性、环境传播效应和背景干扰等因素，提升复杂场景下回波信号模拟和系统性能评估能力。同时，公司进一步贯通目标模拟器、环境模拟器和产品模拟器之间的仿真逻辑，推进不同仿真模块、实物设备及测试系统之间的数据交互与协同运行，完善覆盖场景构建、信号生成、环境注入、产品响应和效能评估等环节的半实物仿真能力。
2.电磁测量系统业务
报告期内，公司持续推进电磁测量系统的业务交付、产品研发迭代和市场拓展，相关产品主要服务于航空、航天、通信、电子和汽车等高端制造领域。随着测试对象的集成度、系统复杂度和测试数据规模不断提升，以及部分领域逐步向批量化生产发展，客户对测量系统的精度、效率、自动化程度和复杂产品适配能力提出了更高要求，推动电子测量由单一性能测试向系统级、自动化和智能化测量验证方向演进。
在雷达散射截面测量领域，公司围绕新型隐身材料、复杂结构及大型目标的测试需求，持续推进近场测量、紧缩场测量、散射成像和特征诊断等技术研发及产品优化，提升测量系统的频段覆盖范围、动态范围、测试精度和数据处理效率。随着隐身与探测技术持续发展，雷达散射截面测量的应用需求正由目标散射特性测试向散射问题定位、隐身性能诊断和设计优化反馈等方向拓展，并逐步延伸至更宽频段、更复杂工况和多维性能评估场景。
在商业航天领域，随着我国低轨卫星星座建设持续推进以及卫星研制生产向批量化方向发展，卫星测量系统需要进一步提升自动化测试、多任务并行、资源调度和数据分析能力。公司围绕卫星元器件、部组件、分系统、有效载荷和整星等不同层级的测试需求，持续完善卫星测量产品体系，推进电性能、射频性能和光学性能等测试能力的协同，提升系统对批量化测试和复杂任务的适配能力。同时，公司积极跟踪大规模相控阵天线、激光星间链路及新型射频和光电载荷等技术发展方向，持续开展相应测量方法、专业算法和测试系统的研发与应用。
面向工业AI发展趋势，公司持续推进人工智能、数字孪生和数据管理技术与电磁测量系统融合，探索将AI应用于测试任务编排、测量数据分析、异常状态识别、故障诊断和校准参数优化等环节。电磁测量系统产生的实测数据还可用于验证CAE仿真及AI预测结果、修正物理模型和算法参数，并反馈至产品设计和仿真优化环节，推动形成“物理建模—仿真计算—AI预测与优化—实物测量—模型迭代”的工程闭环，使测量系统由性能检测工具逐步向具备数据沉淀、智能分析和反馈优化能力的智能验证平台演进。
3.相控阵产品业务
在相控阵产品业务板块，公司在报告期内持续推进多个低成本、小型化相控阵产品的配套研制任务，并积极跟进已完成研制样机的商业化进程。在公司工业AI技术体系中，相控阵产品是物理模型、专业算法、仿真数据、测量数据和工程知识在实体产品端的综合应用载体，并为CAE软件和测量系统提供真实应用场景及验证反馈。随着产品研制和验证持续开展，公司将逐步推动相关设计模型、仿真案例、校准数据和工程经验沉淀为可复用的工业知识与数据资产，提升产品设计、性能预测和迭代优化效率。
非企业会计准则财务指标变动情况分析及展望
报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项。
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