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ODYSIGHT.AI TO PARTICIPATE IN THE H.C. WAINWRIGHT 27TH ANNUAL GLOBAL INVESTMENT CONFERENCE
Globenewswire· 2025-08-27 20:30
公司活动安排 - 首席财务官Einav Brenner将参加H C Wainwright第27届全球投资会议 会议时间为2025年9月8日至10日在纽约市举行 [1] - 公司演示将于2025年9月5日东部时间上午7点起通过会议门户向注册参与者提供 参会者可通过平台直接向管理层提问 [2] - 投资者可通过H C Wainwright代表或联系Miri Segal安排一对一会议 [2] 公司业务定位 - 专注于预测性维护(PdM)和状态监测(CBM)市场 提供可视化与人工智能平台 [3] - 为航空、运输和能源行业的关键系统提供基于视频传感器的解决方案 采用医疗行业成熟的视觉技术和产品 [3] - 独特视频传感器、嵌入式软件和AI算法部署于难以触及区域和恶劣环境 适用于多种PdM与CBM场景 [3] - 平台使维护团队能监控正常操作无法进入的区域 或环境不适合持续实时监控的场所 [3] 公司信息渠道 - 官方网站为https://www Odysight AI 可通过Twitter、LinkedIn和YouTube关注公司动态 [4] - 公司联系人为首席财务官Einav Brenner 投资者关系联系人为MS-IR LLC的Miri Segal [4]
Odysight.ai to Participate in the 15th Annual ROTH London Conference on June 25 and 26
GlobeNewswire News Room· 2025-06-12 20:30
公司动态 - Odysightai Inc将参加2025年6月25日至26日在英国伦敦举行的第15届ROTH伦敦会议[1] - 公司首席财务官Einav Brenner将在会议期间与投资者进行一对一会议[1] 行业会议 - ROTH伦敦会议为机构投资者提供与约70家成长型公司高管交流的平台[2] - 会议聚焦一对一和小型团体会议形式 促进深入探讨业务战略和行业趋势[2] 公司业务 - Odysightai专注于预测性维护(PdM)和状态监测(CBM)市场 提供可视化与AI平台[4] - 公司解决方案应用于航空、交通和能源行业的关键系统 采用医疗行业验证的视觉技术[4] - 平台通过视频传感器和AI算法实现对难以触及区域和恶劣环境的监测[4] 投资者关系 - 公司定期在官网投资者专区更新重要信息[5] - 投资者可通过X(原Twitter)、LinkedIn和YouTube关注公司动态[5]
Odysight.ai Reports Financial Results for The First Quarter of 2025 and Provides Business Update
Globenewswire· 2025-05-15 20:05
文章核心观点 Odysight.ai公布2025年第一季度财报及业务进展,虽仍处亏损但营收显著增长,成功上市融资并取得商业合作成果,正为长期发展打基础 [1][3][9] 财务亮点 - 2025年第一季度营收约210万美元,较2024年同期02万美元大幅增长,主要因与一家财富500强医疗公司合同收入约170万美元全额确认 [4] - 2025年3月31日积压订单约1480万美元 [4] - 2025年第一季度收入成本150万美元,较2024年同期04万美元增加,主要因与财富500强医疗公司合同成本约100万美元及存货减值02万美元 [5] - 2025年第一季度毛利润06万美元,毛利率26%,2024年同期毛亏损02万美元,改善得益于工业40收入和与财富500强医疗公司合同履行 [6] - 2025年第一季度运营费用510万美元,较2024年同期310万美元增加,主要因公司业务扩张,包括开发新工业40产品和上市一次性费用 [7] - 2025年第一季度净亏损430万美元,2024年同期为320万美元 [7] - 2025年3月31日现金余额3720万美元,2024年同期约1700万美元,2025年2月公司在纳斯达克资本市场上市,公开发行募资约2370万美元 [8] 商业成就 - 与以色列铁路合作开发先进人工智能可视化系统,防止脱轨并提高铁路安全 [9] - 收到欧洲合作伙伴初始采购订单,提供工业综合解决方案,用于监测各行业皮带和电缆状况 [9] 公司简介 - 公司凭借可视化和人工智能平台开拓预测性维护和状态监测市场,为航空、运输和能源行业关键系统提供基于视频传感器解决方案,利用医疗行业视觉技术和产品 [10] - 独特视频传感器、嵌入式软件和人工智能算法用于各种预测性维护和状态监测场景,使维护和运营团队能查看正常运行时难以到达区域或不适宜实时监测环境 [10]