政策核心目标与顶层设计 - 政策核心目标是构建“感知-规划-决策-执行”闭环体系，推进能源装备智能化、系统协同化、管理精准化，以助力2030年实现能源系统高效、低碳、安全转型 [1] - 能源数智化已成为全球能源转型的“必然选择” [2] - 国家层面已构建起“系统赋能+载体支撑”的政策组合拳，其中《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》聚焦数字技术与能源系统的全链条融合，而《关于推进能源装备高质量发展的指导意见》则立足能源装备这一核心载体推动数智化升级，共同构成顶层设计与实施路径 [7] 阶段性发展目标 - 以2030年为关键节点，《数智化意见》提出一系列目标，包括初步构筑能源系统各环节数字化智能化创新应用体系、充分激活数据要素潜能、持续涌现新模式新业态，以及推动能源系统运行与管理模式向全面标准化、深度数字化和高度智能化加速转变 [5] - 同样以2030年为节点，《装备意见》提出我国能源关键装备产业链供应链要实现高端化、智能化、绿色化发展取得显著成效 [6] 技术突破路径 - 技术攻关锚定“科技研发”与“融合创新”双主线，重点方向包括“卡脖子技术突破”与“数字技术融合” [8] - 《数智化意见》明确提出加快人工智能、数字孪生、物联网、区块链等数字技术在能源领域的创新应用，并重点突破新能源功率预测、电网暂态稳定智能评估等“场景化技术”，要求到2030年攻克一批共性关键技术 [8] - 在能源装备领域，关键技术强化研发以燃气轮机、工业控制系统为核心突破点，旨在突破透平设计、低碳燃料掺烧等技术，构建自主可控的装备谱系 [11] 行业应用场景 - 政策以“需求牵引”为原则，推动数智化技术覆盖“源网荷储”全链条及发电、电网、煤炭、油气等核心领域 [9] - 在电网侧，核心抓手是“数字化智能化电网”，具体任务包括探索数字孪生在电网调控中的应用、构建灾害智能感知体系、发展电碳计量核算系统，旨在提升多能互补联合调度水平与供电可靠性 [9] - 在油气侧，政策要求推进数字盆地建设、智能钻完井技术应用、油气管网数字化升级，并通过智能钻机、巡检机器人等装备形成“技术+装备”的应用组合 [9] 能源装备数智化升级 - 《装备意见》将能源装备数智化升级作为主攻方向，明确三大升级路径：关键技术强化研发、装备智能化改造、绿色循环升级 [11] - 装备智能化改造要求突破设备智能感知、智能运维、作业机器人等数智产品，并构建“感知—规划—决策—执行”闭环体系，覆盖开采、转换、存储、输送全过程 [6][11] - 绿色循环升级旨在研制节能环保与拆解回收装备，建立绿色设计、制造、循环利用标准体系，实现装备全生命周期低碳管理 [11] 能源系统协同化运营 - 《数智化意见》以“协同高效”为原则，推动能源系统从“分散运行”向“智能互联”转型 [12] - 重点突破三大协同场景：新能源与储能协同，以提升新能源基地调节能力并推动新型储能发挥灵活调节作用；电网与多能互补协同，运用数字孪生与AI技术构建智能调控体系；源网荷储全链条协同，打通数据壁垒并通过虚拟电厂等新业态实现供需精准匹配 [12] 能源管理精准化转型 - 数智化技术为能源管理提供“精准化工具”，转型聚焦两大方向：生产运维精准化与碳管理精准化 [13] - 生产运维精准化旨在推动预测性维护与无人化作业，以降低安全风险与运营成本 [13] - 碳管理精准化方面，《数智化意见》明确发展电碳计量与核算监测体系，推动电力市场与碳市场数据耦合 [13]

政策与战略意义 - 工业和信息化部印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，是“人工智能+”行动的重要一环，旨在推动两者互促融合，共同赋能制造强国和网络强国建设 [2] - 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正以前所未有的深度和广度应用于生产制造领域 [2] - 工业互联网是推进新型工业化的重要基础设施，已实现41个工业大类全覆盖，建成网络、标识、平台、数据、安全五大体系，迈入高质量发展与规模化推广新阶段 [2] 融合的协同效应与价值 - 人工智能的自生成、自决策、自组织能力可帮助工业互联网升级设施、优化能力、创新服务 [3] - 工业互联网为人工智能提供互联通道、数据资源和平台中枢，使其得以在工业领域发挥能力 [3] - 数据是两者融合的重要纽带，工业互联网采集的高质量工业数据将驱动人工智能在工业场景不断迭代技术、创新突破 [3] 当前面临的挑战与瓶颈 - 高质量工业数据短缺，设备老旧、协议多样导致数据孤岛遍布，数据标注专业壁垒高、成本高 [4] - 工业大模型落地难，不同应用场景需求差异明显，通用模型适配性差、场景碎片化问题突出 [4] - 工业大模型投入成本高、工业算力供给不足等问题制约着其落地应用 [4] 未来发展路径与重点方向 - 提高工业互联网平台智能化水平，提升工业智算供给能力和利用效率 [4] - 打破工业领域的数据壁垒，实现不同来源、格式工业数据的有效联通与共用 [4] - 鼓励工业企业提升研发、制造、运维全环节智能化水平，促进两者在重点行业、重点产业链融合应用 [4] - 加强工业互联网与人工智能标准体系衔接，加快工业通信芯片、传感器、控制系统等技术产品创新 [4] 产业基础与前景展望 - 中国制造业增加值规模连续15年居全球首位，为融合提供了丰富应用场景 [5] - 中国建成了全球规模最大、技术领先的信息通信网络，为融合提供了高速网络通道和海量数据资源 [5] - 人工智能与工业互联网融合将重塑中国制造新优势，为制造强国建设注入新动能 [5]

核心观点 - 2026年A股市场有望在流动性驱动与风险偏好回升下走出一轮主升浪行情，居民存款向权益等资产迁移的趋势将持续，外资热情也在回升 [1][4] - 大类资产配置上，持续看多黄金、白银等贵金属及有色金属，看空原油，对美元指数持区间震荡看法 [7][8][9] - 宏观政策预计呈现“小步慢跑”式的宽松，财政政策保持积极但广义赤字难显著抬升，货币政策全年或降准50BP、降息10BP [10][11][12] 2026年大类资产配置观点 - **A股市场**：主线是流动性驱动与风险偏好回升带来的估值修复，风格上呈现低波红利与科技成长交织的结构性行情 [4] - **A股宽基指数**：可关注中证2000、科创50、创业板指及上证50，随着风险偏好改善与海外流动性转向宽松，科创50、北证50、创业板等预计有持续表现 [4] - **A股行业主线**：“反内卷”行业供需再平衡，政策引导电力装备、建材、轻工、机械等行业淡化单纯增速目标，促进行业格局优化 [4] - **港股市场**：2026年上半年受益于全球风险偏好抬升及美联储降息扩表，看好恒生科技；下半年若海外降息预期回撤，新消费板块值得关注 [4] - **债券市场**：支撑利率震荡下行的逻辑仍在，预计2026年三季度或有降准降息催化，10年期国债收益率低点看到1.5%附近，总体呈现震荡后逐渐向下走势 [5][6] - **债市关键变量**：一是财政发力幅度存在弱于市场预期的可能性，或阶段性利好债市；二是央行购债规模若加大则有望成为利好 [6] - **人民币汇率**：预计2026年人民币兑美元汇率中枢在7左右，上半年高点可能摸到6.8，此后逐步回落，四个季度中枢分别看在6.8、6.9、7.0、7.0附近 [7] - **黄金投资**：中长期上涨趋势受两大核心逻辑支撑：对美元的“祛魅”持续及全球央行增持；全球债务负担推升信用风险，助推黄金价值重估 [1][7] - **大宗商品**：看多贵金属与有色金属，看空原油，WTI原油目标价位上看在50美元/桶 [7][8] - **美元指数**：预计2026年将在95~100区间内震荡，“去美元”叙事及市场对美债可持续性的担忧构成下行风险 [9] 2026年宏观政策与经济增长预期 - **GDP增长目标**：预计2026年实现4.8%的GDP增长，季度节奏分别为5.1%、4.8%、4.6%和4.7% [10] - **CPI与PPI**：预计2026年CPI全年增速0.1%，PPI全年实现-2% [10] - **财政政策**：2026年赤字率可能设定在4.0%至4.2%之间，对应的赤字规模约为5.89万亿至6.19万亿元，广义赤字规模预计在11.79万亿至12.09万亿元左右 [11] - **财政工具结构**：地方专项债规模或设定在4.4万亿元左右，超长期特别国债有望保持1.2万亿元左右规模，另有约3000亿元特别国债用于支持国有大行补充资本 [11] - **财政支出投向**：重点关注“投资于人”，资金将更多支持教育、职业培训、医疗、养老、幼育、民生等领域 [11] - **政策性金融工具**：2025年9月推出的规模5000亿元新型政策性金融工具将有效拉动广义基建和高端制造领域投资，支持2026年一季度投资“开门红” [11] - **货币政策**：预计全年实施50BP的降准和10BP的降息，操作节奏“小步慢跑”，上半年和下半年可能各降准25BP，降息更大概率集中在上半年 [12] 2026年实体需求与融资展望 - **消费需求**：社会消费品零售总额名义增速预计为4.1%，受益于消费品以旧换新政策延续、部分限制性举措放开及股市财富效应 [13] - **投资需求**：固定资产投资增速预计同比增长2.5%，其中制造业投资和广义基建投资预计均增长6.5% [13] - **出口需求**：预计全年出口同比增速5.4%，非洲的城镇化叙事和中东的新能源叙事将成出口重要主线 [14] - **信贷与社融**：预计2026年全年新增信贷规模约17.6万亿元，同比多增约5500亿元，对应年末增速6.5%；社融新增约36.2万亿元，同比多增约1.3万亿元，增速7.9% [15] - **居民存款搬家**：趋势仍在继续，超储主要去向以金融资产配置为主，对A股流动性形成正面支撑 [15] 2026年看好的产业方向与投资机会 - **关键核心技术攻关**：涵盖集成电路、工业母机、高端仪器、基础软件、先进材料、生物制造等领域的原始创新与全链条突破 [16][17] - **科技与产业融合创新**：集成电路制造、电子专用材料、工业机器人、3D打印设备、工业控制系统等高技术制造集群有望持续释放投资动能 [17] - **“人工智能+”与制造业转型**：“人工智能+”推动制造业向高端化、智能化、绿色化转型将拉动相关投资，高端装备制造也值得重点关注 [17]

公司业务板块构成 - 公司主营业务分为自动化、数字化和新能源三大业务板块 [1] - 自动化业务板块主要产品为工业控制系统、伺服驱动系统等解决方案，应用于塑料机械、金属加工机械及直角坐标机器人等领域 [1] - 数字化业务板块主要产品为数据联网服务类及数字工厂解决方案，可应用于多行业场景 [1] - 新能源业务板块主要产品为应用于核聚变托卡马克装置等高精度电源，以及储能系统等 [1] 产品应用领域澄清 - 公司目前产品无直接应用于商业航天领域 [1]

公司业务板块构成 - 公司主营业务分为自动化、数字化和新能源三大业务板块 [1] - 自动化业务板块主要产品为工业控制系统、伺服驱动系统等解决方案，应用于塑料机械、金属加工机械及直角坐标机器人等领域 [1] - 数字化业务板块主要产品为数据联网服务及数字工厂解决方案，可应用于多行业场景 [1] - 新能源业务板块主要产品包括应用于核聚变托卡马克装置的高精度电源以及储能系统 [1] 产品应用领域澄清 - 公司目前产品无直接应用于商业航天领域 [1]

政策目标与核心愿景 - 工业和信息化部发布《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，旨在深化两者融合应用，一体推进新型工业化，助力制造强国与网络强国建设 [1] - 方案提出，到2028年，工业互联网与人工智能融合赋能水平显著提升，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级 [1] - 目标包括在20个重点行业打造一批高质量数据集，并培育一批面向重点产业链关键环节、典型场景的智能化解决方案供应商 [1] 基础底座升级行动 - 加快工业网络开放智能升级，支持工业企业推动工业网络控网算一体化演进，推进重点行业开展新型工业网络改造 [2] - 提高工业互联网平台智能化水平，强化其要素连接、智能分析、资源配置能力，探索打造“模型池”，形成面向典型场景的工业智能体应用 [2] - 强化工业智能算力供给，鼓励公共算力服务商向工业企业提供服务，加快智能网关等设备部署，推动端侧设备智能化升级 [2] 数据模型互通行动 - 加强工业数据汇聚共享，推进信息模型、标识解析应用，建立全国工业数据目录，加快工业数据可信流通空间建设 [2] - 加强行业数据集建设支撑，鼓励企业联合开展工业数据清洗、标注、合成、评估，打造一批高质量行业数据集 [2] - 提升工业模型开发部署效率，加快打造面向重点行业的工业大模型和面向应用场景的专用小模型，优化大模型与小模型间协同效率 [2] 应用模式焕新行动 - 推进应用模式变革，鼓励工业企业加快平台化设计、智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸、数字化管理、精细化投融、可视化治理等模式变革 [3] - 加快重点行业推广，实施工业互联网与重点产业链“链网协同”工程，在钢铁、航空、电力、石化化工、医药等重点行业编制、发布、更新、推广一批融合应用参考指南 [3] - 加快场景培育与开放，建立解决方案资源池，遴选工业互联网“链网协同”等典型案例，促进两者在重点行业、重点产业链融合应用 [3] 产业生态融通行动 - 强化重点企业培育，鼓励工业互联网企业、人工智能企业等加快打造具备智能系统集成能力的解决方案，鼓励龙头企业孵化行业级智能化解决方案供应商 [4] - 加快技术产品创新，鼓励企业联合推进工业通信芯片、工业传感器、工业控制系统等智能化升级，加强工业互联网与人工智能标准体系衔接 [4] - 优化公共服务能力，推动行业数据集、工业模型评测等公共服务平台建设，支持建设开源项目和开源社区，开展“百城千园行”等活动，加大典型案例宣传推广 [4]

文章核心观点 - 工信部印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，旨在通过推动“人工智能+”在工业领域落地，深化工业互联网规模应用，以加快形成新质生产力、推进新型工业化 [2][7][9] - 方案设定了到2028年的具体量化目标，包括推动不少于**50000家**企业实施新型工业网络改造升级，在**20个**重点行业打造高质量数据集，并培育一批智能化解决方案供应商 [3][9] - 方案将通过四大行动（基础底座升级、数据模型互通、应用模式焕新、产业生态融通）来释放融合赋能效应，覆盖从网络设施、数据模型到应用推广和产业生态的全链条 [3][4][5] 基础底座升级行动 - **加快工业网络开放智能升级**：支持工业企业运用5G/5G-A、工业光网、TSN、SPE、边缘计算等技术推动工业网络控网算一体化演进，并加快5G PLC、AI路由器、工业算网交换机等产品攻关，推进重点行业新型工业网络改造 [10] - **提高工业互联网平台智能化水平**：基于深度学习、大模型技术强化平台能力，鼓励基于AI的低代码/无代码技术创新，探索打造“模型池”，发展“工业互联网平台+智能体”模式，打造面向典型场景的工业智能体应用 [11] - **强化工业智能算力供给**：加快工业互联网与各类算力中心融合应用，鼓励向工业企业提供公共算力服务，引导部署边缘一体机、智能网关及端侧轻量化算力模块，构建全国一体化算力网络以提升工业智算供给和利用效率 [11][12] 数据模型互通行动 - **加强工业数据汇聚共享**：鼓励工业企业应用信息模型，推进多源异构数据联通共享，依托国家工业互联网大数据中心建立全国工业数据目录，并利用标识解析体系提升数据协同能力，探索数据资产登记与价值评估模式 [13] - **加强行业数据集建设支撑**：鼓励产业链各方联合开展数据清洗、标注等工作，支撑通识类、通用类及专用类数据集建设，引导龙头企业开放数据资源打造高质量行业数据集，并加强数据安全与质量管理 [14] - **提升工业模型开发部署效率**：引导平台企业加快工业机理模型化封装，提升模型推理、跨模态处理等能力，助力形成面向重点行业的工业大模型和面向具体场景的专用小模型，优化大、小模型协同效率 [15] 应用模式焕新行动 - **推进应用模式变革**：鼓励工业企业利用工业互联网与AI，加快平台化设计、智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸、数字化管理、精细化投融、可视化治理等应用模式变革，以降低研发成本、增强生产自主决策能力 [16] - **加快重点行业推广**：实施“链网协同”工程，在钢铁、航空、船舶、工程机械、电子信息制造等**10余个**重点行业推广融合应用参考指南，分行业梳理典型场景、技术产品清单等，建立解决方案资源池并遴选典型案例 [17] 产业生态融通行动 - **强化重点企业培育**：推动各类企业打造具备智能系统集成能力的解决方案，鼓励龙头企业孵化行业级智能化解决方案供应商，支持供应商向智能化转型，并培育数据、模型等领域的专业化服务商及民营科技领军企业 [18] - **加快技术产品创新**：鼓励企业联合推进工业通信芯片、传感器、控制系统等智能化升级，深化人形机器人应用，利用AI优化工业软件开发，研发智能生产调度管理等通用工具，并加强工业互联网与AI标准体系衔接 [18] - **优化公共服务能力**：统筹推动创新中心、实验室及公共服务平台建设，为中小企业提供低成本智能服务，支持开源项目和社区建设，并持续开展“百城千园行”、供需对接等活动以加强宣传推广 [19]

工业互联网的战略定位与核心特征 - 工业互联网被列为“工业互联网创新发展工程”，战略目标是推动工业化与信息化深度融合创新，打造具有国际竞争力的数字产业集群，加速网络强国进程[1] - 工业互联网是海量工业数据采集、传送、存储、计算、分析和应用的智能化载体，由网络、标识、平台、数据和安全五大功能部分组成[3] - 工业互联网具备泛在互联特征，可连接设备、产线、车间、工厂、企业及产业链上下游，实现对人员、机器、物料和系统的全面连接[3] - 工业互联网平台具有开放智能作用，支持制造业资源泛在连接、弹性供给、高效配置，具备广泛连接、数据汇聚、建模分析与知识复用的功效[3] 工业互联网的应用模式与价值创造 - 工业互联网应用场景宽阔，基于不同连接主体创造出多元复杂应用场景，且数据量十分庞大[4] - 工业互联网应用是企业数字化演进升级的过程，行业企业差异化程度高，发展模式具有多样性与复合性[4] - 工业互联网应用是协同发展过程，从龙头企业内部拓展到产业链上下游，实现数字化转型由点及面[4] - 工业互联网通过平台和数据创造价值，推动多方协同价值共创，重塑制造企业商业模式和价值创造方式[4] - 工业互联网本质是工业数据要素化和工业知识显性化驱动形成的新价值创造网络[4] 工业互联网的革命性影响 - 工业互联网是第四次工业革命的重要基石，推动实体经济跃升和数字经济增长[6] - 工业互联网引发生产模式从规模经济向范围经济转变，促进从预测驱动式生产向订单驱动式生产转变[6] - 工业互联网提升数据作为核心生产要素参与价值创造的能力，激发生产力乘数效应，提高工业体系要素价值转化效率[6] - 工业互联网引致生产组织方式裂变与重构，促进工业从封闭走向开放协作，改变企业组织边界和竞合关系[6] - 工业互联网核心产业增加值每增长1个单位，将带动其他行业增加值增长约4个单位，形成较强溢出效应[8] 中国工业互联网的发展基础与现状 - 中国工业拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，是唯一拥有联合国产业分类全部工业门类的国家，制造业增加值规模连续14年居全球首位[12] - 中国已搭建工业互联网平台超340家，重点平台连接设备超过1亿台（套），实现41个工业大类以及185个工业中类全覆盖[13] - 中国建成超2万个“5G+工业互联网”项目，创建超700家高水平“5G工厂”[13] - 中国工业互联网标识解析体系全面建成，标识注册量突破5100亿，服务企业近45万家[13] 工业互联网创新发展工程的推进维度 - 夯实网络设施，推进企业内网改造，鼓励采用5G、时间敏感网络（TSN）、边缘计算等技术，推动IT网络与OT网络融合[14] - 完善企业外网建设，推动基础电信企业提供高性能网络服务，加速IPv6、云网融合等新技术部署[14] - 深化“5G+工业互联网”，支持工业企业建设5G全链接工厂，推动5G应用向核心生产环节渗透[14] - 实现关键核心技术突破，加强网络、标识、平台、安全等领域技术攻关，提升工业芯片、工业软件、工业控制系统等供给能力[15] - 发展工业模型与人工智能，打造通用大模型，培育行业专用模型，研发工业级人工智能产品[15] - 加快平台体系建设，培育跨行业跨领域综合型平台、行业特色型平台和技术专业型平台，推动工业设备和业务系统上云上平台[16] - 开展智能工厂梯度培育，建设AI赋能示范型、协同共生链主型、生态创新引领型未来工厂[16] - 推动“链网协同”，支持工业互联网与重点产业链深度融合，基于工业大模型开展协同采购、协同制造等应用[16] - 培育多元化市场主体，壮大“5G+工业互联网”产业主体，培育创新型领军企业和具有国际影响力的龙头企业[17] - 加强人才培养，支持开展“5G+工业互联网”人才培训，鼓励校企共建产教融合实训基地，培育复合型人才[17] - 升级完善工业互联网安全技术监测体系，实施企业网络安全分类分级管理，培育安全服务龙头企业[18] - 深化产学研用合作，支持企业、高校、科研院所联合攻关，加快工业5G芯片、模组、智能设备等技术创新和产业化推广[19] - 推动大中小企业融通发展，发挥龙头企业引领作用，通过链式牵引带动上下游企业数字化水平提升[19]