交换机行业概况及技术趋势

交换机是实现网络互联的关键设备，主要工作在物理层、数据链路层、网络层和传输层。数据中心建设推动交换机需求增长，市场规模持续扩大，交换速率不断提升，带动网络设备升级更新。白盒技术推动软硬件解耦，降低购置和运维成本；CPO交换机市场前景广阔，国内外大厂争相布局。

交换机产业链分析

交换机产业链上游为芯片及电子元器件，中游为交换机制造，下游应用于电信运营、云服务、数据中心等领域。交换机芯片成本占比最高。受益于数字化转型和人工智能趋势，全球交换机市场规模稳步增长。交换机市场集中度较高，思科、华为等厂商占据主要市场份额。交换机代工模式分为OEM和ODM，ODM合作模式对制造服务商的综合实力要求高。交换机代工市场较为分散，中国大陆地区产业集中。交换芯片为交换机的核心部件，PHY芯片是交换机重要的组成部分。全球交换芯片市场持续增长，未来主要规模增量将来自商用厂商。交换芯片行业壁垒较高，海外巨头垄断交换芯片市场，国产替代空间较大。PHY芯片是以以太网有线传输为主要功能的通信芯片，用以实现不同设备之间的连接。以太网物理层芯片领域集中度较高，欧美和中国台湾厂商拥有较大的领先优势。

AI发展带动交换机升级

网络可用性决定GPU集群算力的稳定性，AI推动数据中心交换机向更高速率发展。RDMA技术降低多卡间通信时延，以太网和IB各有千秋。AI推动数据中心交换机的升级和扩容，800G端口占比逐步提升。

建议关注的上市公司

建议关注盛科通信、裕太微、锐捷网络、紫光股份、中兴通讯、菲菱科思、共进股份等公司。

风险提示

AI应用发展不及预期的风险、中美贸易摩擦升级的风险、市场竞争加剧的风险、新技术和新产品研发失败的风险。

• 核心观点：鼎捷数智是国内领先的数智化转型与智能制造整合规划方案服务提供商，受益于下游景气复苏和出海机遇，AI赋能打开成长空间。
• 投资评级：维持“买入”评级，预计2025-2027年归母净利润为2.01、2.40、2.89亿元，EPS为0.74、0.88、1.07元/股，当前股价对应PE为44.0、37.0、30.6倍。
• 事件更新：公司举办数智未来峰会，以“AI创变·破界生长”为主题，发布AI系列套件，包括智能数据套件、企业智能体生成套件、ERP、PLM、MES、WMS四大工业软件AI智能套件、AIoT指挥中心&工业机理AI套件等，展示AI融合企业多维度运营场景的落地应用实力。
• AI商业化进展：2024年以来AI商业化成效初显，中国台湾地区AI业务营收同比增长135.07%，首款融入AI技术的PLM产品已完成数十家客户部署，带动研发设计类业务客单价提升约30%。
• 财务预测：预计2025-2027年营业收入分别为2.657、3.070、3.581亿元，同比增长14.0%、15.5%、16.6%；归母净利润分别为201、240、289亿元，同比增长29.4%、18.9%、20.6%。
• 风险提示：下游投资不及预期、AI产品落地不及预期、公司研发不及预期。

Databricks AI/BI 全面指南白皮书总结

核心功能与优势

Databricks AI/BI 仪表板由两个核心组件组成：仪表板和 Genie，通过 Unity Catalog 实现实时洞察和端到端治理，消除数据孤岛，助力企业快速、明智决策。平台突出优势包括：

• 实时洞察：基于最新信息决策，无需等待报告生成。
• 统一治理：通过 Unity Catalog 确保数据安全、一致且可访问，促进团队协作。
• 数据集成：连接多数据源，提供完整运营视图，支持移动访问。
• 对话式分析：数据魔方允许用户用自然语言提问，挖掘深层洞察。
• 自助分析：Genie 赋权用户直观探索数据，简化 ETL 和模式优化，内置机器学习能力。

仪表板功能详解

仪表板创建与组织

• 数据选项卡：定义和管理仪表板数据集，支持创建新查询或使用 Unity Catalog 表/视图。
• 画布选项卡：构建多页报告，创建有组织和用户友好的体验。
• 组织仪表板：默认存储在 /workspace/users/<xxxxx@xxxxx.com>，支持移动到文件夹、整合其他 Databricks 对象，通过工作区浏览器管理。

数据集定义与访问控制

• 定义数据集：支持创建新查询或使用 Unity Catalog 表/视图。
• SQL 限制数据访问：确保敏感信息不被暴露，但需注意所有数据集数据对查看者均可见。

人工智能辅助可视化

• 自然语言描述：用户输入需求（如“按区域销售额的柱状图”），Databricks 自动生成图表。
• 可视化配置面板：支持自定义图表类型（表格、数据透视表）、X 轴、Y 轴、颜色等。
• 图片集成：支持从 DBFS 路径或公网 URL 添加图片到文本小部件。

交叉筛选与过滤器

• 交叉筛选：用户点击图表元素时，其他图表自动过滤反映所选值，促进多可视化间探索。
• 过滤器：允许观众细化数据，支持基于数据集列或 SQL 查询参数配置。

精灵空间（Genie Space）

• 自动生成：创建仪表板时自动生成，为业务用户提供无代码分析界面。
• 领域专家配置：包括生成可视化、添加文本指南、数据集和示例查询。
• 业务用户交互：通过自然语言提问分析数据，无需技术团队支持。

发布与影响

• 发布仪表板：需可编辑权限，确保观众始终访问稳定版本，更新需重新发布草稿。
• 发布 Genie Space：增强交互性，用户可自然语言探索数据，培养自助服务文化。

未来前景与创新

• AI/BI 进步：提供更精准业务查询响应，仪表板共享通过 Entra ID 集成实现无缝访问。
• 元数据与 Git 集成：提升数据可用性，简化版本控制与协作。

结论

Databricks AI/BI 通过统一数据与 analytics 系统，推动智能、快速决策，降低复杂性，提升效率。实时洞察和 Genie 精灵支持用户深入数据，揭示深层洞察，助力企业实现规模化数字化转型。

1. 反对过度数据共享要求
   ACEA认为，用于PTI目的的数据应仅为此目的创建和编制，避免过度的数据共享要求，并需给予合理的报酬。当前法规已包含对OBD数据的需求，无需新增要求。研究显示，欧洲不到1%的交通事故可归因于可通过PTI识别的车辆技术缺陷，扩大检验范围效果有限，反而增加官僚负担。改进方向应是更多根本原因数据及PTI范围协调。

2. 避免软件版本和完整性评估冲突
   ACEA反对在PTI指令中重复UN法规155（网络安全）和156（软件更新管理系统）的要求，避免双重监管。建议对超过20年的老旧车辆免除不切实际的检查，并将PTI测试限制在车载系统功能范围内。应使用ISO 24089定义的软件识别号（RxSWIN）检查软件版本，而非要求PTI机构进行法医级调查。

3. 定期里程表读数和报告需进一步开发
   ACEA支持通过MOVE-HUB平台进行里程表读数和报告，但需在设施和程序明确、实施条例生效后，并给予至少一年的过渡期。建议将“历史车辆”的30年阈值降至20年，以适应技术快速发展的现状。

4. 噪音测量不适用于PTI
   唯一合适的噪音测量方法是型式认证方法（UN R51.03），不适用于PTI。可通过目视检查或噪声摄像机识别过响车辆，但远程传感技术因易受环境因素影响，效益有限。

5. 废气排放测试在PTI中有用，但需谨慎扩展
   ACEA支持在PTI中扩展NOx测量，但需与制造商协商测试方法和限值。远程传感技术因易出错且有效性有限，不建议推广。

6. 避免对陈旧电子系统进行不切实际检查
   随着技术发展，依赖2G/3G网络的系统（如eCall）将因基础设施淘汰而失效。建议制定通用规定，明确PTI仅评估车辆内置系统功能，而非依赖外部基础设施的系统。

7. 关键数据和结论

   • 研究显示，技术缺陷仅占欧盟道路事故的不到1%，扩大PTI效果有限。
   • 制造商提供的测试数据（法规2019/621）未被PTI机构有效使用，应避免新增测试要求。
   • 建议区分安全性与舒适性相关的系统，仅对前者进行强制性测试。
   • 日本仅涵盖8个系统的PTI法规可作为范例。
   • 欧盟汽车产业贡献巨大：贸易顺差1067亿欧元，研发投资728亿欧元，创造310万个制造业岗位。