政策导向：算电协同与新型电力系统被纳入国家新基建核心 - 2026年政府工作报告与发改委计划草案将“算电协同”、“超大规模智算集群”明确写入新基建工程，并与“全国一体化算力调度”并列部署 [1][2] - 政策强调以“人工智能+”带动行业规模化应用，并夯实全国一体化算力能力，以支撑新型基础设施 [1] - 相比2025年报告，2026年报告更突出电力系统与算力基础设施的协同规划与智能调度，将其作为全国一体化能力建设的硬任务 [2] 电网投资：两大电网“十五五”期间投资大幅加码，提供资金与工程保障 - 国家电网宣布“十五五”期间公司固定资产投资预计达到4万亿元，较“十四五”投资增长40% [3] - 国家电网投资方向包括夯实数智基础设施、实施人工智能+专项行动、强化电网数字赋能 [3] - 南方电网披露2026年固定资产投资安排1800亿元，连续五年创新高，重点投向新型电力系统建设、战略性新兴产业发展等 [3] 行业机遇：能源IT与智能化建设有望加速落地 - 电网数字化、数据中心能耗管理与电力保障、面向能源行业的AI平台与行业智能体有望加速落地 [2] - 政策聚焦新型电力系统与智能电网的系统工程化推进，强调发展新型储能、扩大绿电应用 [2] - 发改委计划草案提出深入推进重点行业节能降碳改造，并推进零碳园区和零碳工厂建设 [2] - 电网投资的数智化、AI化方向共振，从主网到配网、从算力接入到负荷管理的软硬件投入强度具备上行逻辑 [3]

文章核心观点 - 人工智能已成为国家发展的关键变量，“算电协同”首次写入政府工作报告并上升为国家战略，标志着AI时代的基础设施再升级，旨在通过算力与电力系统的深度整合，提升效率、稳定供给并推动绿色低碳发展[2][3][4] - 电力已成为AI时代产业竞争的核心资源，其充足性与成本是争夺产业话语权的“胜负手”，算电协同是抢跑未来的关键[4][5][6] - 中国在算力、电力及政策方面已具备先发优势，但算电协同从共识到落地仍面临电力与算力需求空间错位、协同水平不高等挑战，需通过机制改革、技术攻关和产业协同来构建全国一体化算力网[7][12][15][16] - 算电协同将催生万亿规模的市场增量，重塑能源与科技板块的资本市场估值逻辑，为相关产业链带来历史性机遇[20] 算电协同的战略意义与定义 - 算电协同是通过数字化与智能调度，实现算力基础设施与电力系统深度整合、动态匹配的新型融合发展模式，旨在提升能源利用效率、稳定算力供给并推动绿色低碳升级[4] - 该概念首次写入政府工作报告并明确列为新基建工程，标志着其从地方试点正式升格为国家战略部署，本质是AI时代的基础设施再升级[4] - 在AI时代，消耗的核心资源从带宽、存储转变为电力，电力的充足性与成本成为产业竞争的“胜负手”[4][5] 中国发展算电协同的现有优势 - **算力底座**：截至2025年，中国智能算力规模已超过1590 EFLOPS，建成万卡智算集群42个，算力总规模与智能算力规模均位居全球第二；2025年2月，中国AI模型调用量及Token消耗量已反超美国[9] - **电力家底**：截至2024年底，中国风光发电合计装机规模达18.4亿千瓦，占全球近半；全社会用电量中绿电占比近40%；电网体系为全球规模最大、输电能力最强的复杂电力系统；变压器等核心设备产能占全球约60%[10] - **政策支撑**：自2023年底以来，从《“东数西算”工程实施意见》到2025年政府工作报告，政策层层递进，明确支持算电协同发展，保障网越织越密[11] 算电协同的落地进展与产业实践 - **项目与市场机制**：截至2025年2月，全国已完成84个绿电直连项目审批，新能源总装机规模达3259万千瓦；2025年绿电交易电量同比增长38.3%，绿证交易量同比增长1.2倍，市场机制根基逐步筑牢[13] - **“东数西算”工程布局**：已布局8个国家算力枢纽节点和10个国家数据中心集群，覆盖14个省份；八大枢纽节点集聚60%以上的新增算力，智算规模约占全国总量的80%[13] - **地方与企业探索**：内蒙古依托绿电优势打造“算电融合”示范基地，智算规模全国首位；上海已验证3分钟跨千里算力迁移模式；变压器等配套设备企业订单旺盛，2025年变压器出口同比增长71.4%[13][14] 算电协同面临的主要挑战 - **空间错位**：长三角、京津冀、珠三角等东部地区算力需求占全国60%以上，但能源占比不到20%，电力供应对外依存度高，智算中心供电配套亟待加强[15] - **协同效能不足**：中部地区存在算力供给不足与算电协同试点空白；西部绿电资源价值未充分释放，东西部算力调度传输成本高，制约全国一体化算力网效能发挥[15] - **产业融合初级阶段**：算电协同水平不高，数据中心绿色化转型及与新型电力系统融合不够[16] 未来发展路径与建议 - **优化战略布局**：构建“国家—区域—边缘”三级算力架构，实施精准功能布局；建立分类引导与统一调度机制，促进算力资源高效配置[16] - **加强规划协同**：引导“算力跟着电力走”，将高能耗AI训练需求向西部转移；鼓励“电力跟着算力建”，加快“西电东送”及东部电力基础设施建设[15] - **推动峰谷协同**：协同电力与算力的波峰波谷，可大幅优化算力所需能源；需加强算电基础设施协同规划、完善建设标准、提高绿电消费占比、创新交易机制[18] - **技术与企业角色**：拥有稳定电力资源的能源企业具备向算力服务商转型的优势；掌握电网调度自动化、电力AI大模型等核心技术的企业将成为算电协同的“神经中枢”[19] 市场前景与资本影响 - **市场增量**：算电协同新模式将拉动储能、智能电网、数据中心、绿电运营等大量相关产业联动发展，形成至少万亿规模的市场增量[20] - **估值逻辑重塑**：“算电协同”新基建落地将重塑资本市场能源与科技板块估值逻辑；传统电力企业若涉足算力，估值可能从“公用事业”向“科技成长”切换；锁定低成本绿电、低PUE的数据中心运营商将在ESG理念下获取更高溢价[20] - **市场反应**：在“算电协同”概念亮相全国两会后，A股市场相关概念股快速走强[20]

行业投资评级 - 电力设备新能源行业评级为“买入”（维持）[1] - 环保行业评级为“买入”（维持）[1] 报告核心观点 - 整体观点聚焦于两会提及的“碳双控”、“氢能”与“算电协同”三大方向 其中“算电协同”是当前市场关注的新热点[3] - 投资观点认为北美缺电逻辑依然强劲 但高位标的波动或加大 市场在担忧伊朗局势及油价上涨的背景下 可能寻找如HALO资产、算电结合等避险及滞涨交易方向[4] - 储能、风电、锂电、光伏等细分领域存在结构性机会 需关注各自景气度、供需格局与政策变化[6][7][16][18][20][34] 细分领域总结 储能 - 国内储能：容量电价政策发布后 市场对2026/27年装机影响存在分歧 后续需观察煤电容量电价定价、储能项目清单规模及现货市场价差变化等指标[6] - 海外大储：美国缺电逻辑有望再度演绎 基本面持续景气 但板块估值仍在低位 北美储能标的有望迎来较大反弹[6] - 海外户储：英国发布《Warm Homes Plan》 计划到2030年新增安装300万户光伏及每年超45万台热泵 乌克兰能源抢修及电力进口需求亦利好对乌户储出口[6] 风电 - 新增装机：2024年国内陆风新增装机容量75.8GW 同比增长9.68% 海风新增4.0GW 同比减少40.85% 2025年国内风电新增装机总量119.33GW 同比增长50.40% 其中12月新增36.83GW 环比增长194.88%[7][9] - 招标情况：2024年国内风电机组公开招标容量164.1GW 同比增长90% 其中陆风152.8GW、海风11.3GW 2025年1-9月招标容量102.1GW[11][12] - 中标价格：2025年12月国内陆风机组（含塔筒）、陆风机组（不含塔筒）中标均价分别为1946、2011元/kW 海风机组中标均价为3057元/kW[11][17] - 投资建议：重点关注欧洲海风及整机方向 欧洲海风景气度高 26-30年装机有望跃升 进入该市场的国内风电管桩、海缆、整机企业将受益 风电整机盈利修复趋势未结束 叠加氢氨醇概念有望形成共振[16] 锂电 - 各环节情况： - 碳酸锂：上游惜售挺价情绪强烈 下游材料厂在价格回调时补库意愿强烈[18] - 三元材料：受碳酸锂价格下调影响成本支撑减弱 动力市场需求受一季度新能源汽车销量不及预期影响提货偏缓 小动力及消费市场因抢出口需求增量明显[18] - 磷酸铁锂：下游需求向好 3月排产或将大量提升 市场关注电芯厂招标对加工费的影响[18] - 隔膜：市场结构性分化 5μm薄型化隔膜因需求刚性、扩产门槛高而供需偏紧 价格存在上涨空间 7μm及9μm产品价格预计平稳或承压[19] - 投资建议： - 需求端：2026年3月中国锂电市场排产总量约219GWh 环比增长16.5% 其中储能电芯排产占比提升至40.6%[20] - 供给端：建议关注供给变数较大的锂矿及盈利尚不支持扩产的隔膜、铜铝箔 推荐排序为：碳酸锂>六氟磷酸锂>铝箔>隔膜>铜箔>负极[21] 光伏 - 产业链价格：本周（报告期）组件价格上涨 其他环节价格下跌 硅料库存截至2月底已达48万吨 价格进入下行调整阶段 除硅料外各环节仍无经营利润[34] - 具体盈利数据（以N型TOPCon 210R产品为例，截至2026年3月4日）： - 硅料：价格48.3元/kg 环比下降6.6% 单瓦净利0.005元/W[35] - 硅片：价格1.18元/片 环比下降1.7% 单瓦净利-0.04元/W[35] - 电池片：价格0.43元/W 环比下降2.3% 单瓦净利0.00元/W[35] - 组件：价格0.763元/W 环比上涨3.2% 单瓦净利-0.09元/W[35] - 一体化（硅片+电池+组件）：单瓦净利-0.13元/W[35] 其他投资机会与关注点 - 算电协同：作为“十五五”开局之年的战略任务 电力运营、源网荷储、虚拟电厂是其重要组成部分[3] - 电力运营商：板块逻辑在于电价周期底、中期预期反转 且电力+算力协同已有实际项目 PB估值低 建议关注晶科科技、甘肃能源、福能股份、韶能股份、金开新能、豫能控股、协鑫能科等[4] - 微电网与虚拟电厂：基于新能源消纳、绿电直连等逻辑 相关项目或将持续落地 建议关注国能日新、安科瑞、特锐德、国网信通、南网能源、南网数字、南网科技等[4] - 氢能：持续看好氢氨醇方向 预计全年将有更多实体项目落地[3] - 太空光伏、欧洲海风、户储及工商储：景气度较优 需持续跟踪[4] - 原材料价格（截至2026年3月6日）：中厚板3382元/吨 螺纹钢3312元/吨 铁矿石689元/吨 轴承钢4845元/吨 齿轮钢4076元/吨[14][15]

行业投资评级 - 行业评级为“买入” [4] 报告核心观点 - “两会”政府工作报告和“十五五”规划纲要草案均高度重视人工智能与算力新基建，明确提出“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”，标志着“算电协同”迎来历史性投资机遇 [4] - “算电协同”大规模新基建呼之欲出，其重要抓手是“绿电+AIDC（人工智能数据中心）” [4] - 我国新能源快速发展为算电协同提供充足电量保障和具有竞争力的电价，2025年风光发电新增装机超4.3亿千瓦，累计装机占比接近一半 [4] - 数据中心用电需求旺盛，为新能源消纳提供支撑，预计2024-2030年全国数据中心用电量年均增速将达约20%，远超全社会用电量增速；到2030年，我国数据中心用电负荷将达1.05亿千瓦，总用电量约为5258亿千瓦时，将占到全社会总用电量的4.8% [4] - 政策要求数据中心绿色低碳发展，国家发改委等部门要求到2025年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80% [4] 投资建议与关注方向 - 建议关注四大方向：算力配套供电服务商、算力建设和服务商、数据中心电力设备提供商、绿电运营商 [4] - 算力配套供电服务商关注南网科技、涪陵电力等 [4] - 算力建设和服务商关注中国通信服务、国网信通、科华数据等 [4] - 数据中心电力设备提供商关注四方股份、金盘科技、中恒电气、科士达等 [4] 重点公司估值与财务数据（部分） - **南网科技 (688248.SH)**：最新收盘价52.08元，合理价值63.80元/股，2025年预测EPS为0.90元，2026年预测EPS为1.16元，对应2025年预测PE为57.87倍，2026年预测PE为44.90倍 [5] - **四方股份 (601126.SH)**：最新收盘价52.19元，合理价值20.16元/股，2025年预测EPS为1.01元，2026年预测EPS为1.16元，对应2025年预测PE为51.67倍，2026年预测PE为44.99倍 [5] - **中恒电气 (002364.SZ)**：最新收盘价32.82元，合理价值35.00元/股，2025年预测EPS为0.37元，2026年预测EPS为0.70元，对应2025年预测PE为88.70倍，2026年预测PE为46.89倍 [5]

核心观点 - 2025年，数字化与绿色化协同转型已成为城市产业链升级的关键路径，通过数智技术与绿色技术深度融合，驱动产业向高效、低碳方向迈进 [2] - “十五五”时期将推动新型城镇化实现增速换挡与质量跃升，双化协同是引领工业从规模扩张迈向质量变革、从高碳路径切换至绿色低碳的重要引擎，为培育新质生产力提供支撑 [3][4] 政策与规划指引 - 党的二十届四中全会审议通过的“十五五”规划《建议》提出，要深入推进以人为本的新型城镇化，坚持城市内涵式发展，大力实施城市更新，建设创新、宜居、美丽、韧性、文明、智慧的现代化人民城市 [3] - 2025年中央城市工作会议明确要建设智慧城市，《建议》提出需建立智慧城市引领的城市体检、规划、更新一体化机制，预留智慧基础设施空间 [9] 双化协同的驱动维度与产业影响 - 双化协同主要围绕技术、要素与产业三大维度发力：推动数字技术与绿色技术深度融合，催生智能电网、算电协同等创新应用；促进生产要素精准配置，提升生产效率；孕育壮大智能网联汽车、绿色智造、虚拟电厂等高技术附加值、低环境负荷的新产业、新业态 [4] - 双化协同正为破解传统产业减碳难题开辟新路径，通过应用数字技术构建覆盖全生命周期的碳排放监测与评估体系，例如汽车主机厂中具备碳足迹核算系统的企业占比超60%，钢铁行业数字化能碳管理已覆盖全国约40%产能 [5] - 双化协同推动生产模式向智能化、绿色化跃升，并加快从生产领域向更广泛场景拓展，如工业碳数据管理能力向金融服务领域延伸，形成基于实时可信碳排放数据的绿色信贷、碳保险等创新金融产品 [6] 房地产行业的转型 - 在双化协同趋势下，房企的竞争分水岭正在从“开发能力”转向“运营能力”，需将可持续发展与数字能力一体化嵌入战略、运营与生态协作，这决定未来资产的现金流韧性与估值质量 [2] - 房企正从单纯的空间建造者与销售者向数字化绿色城市空间的综合运营商和特定产业生态的服务商转变，企业的价值锚点需从“土地增值”更多转向“运营效率提升”与“产业价值共享” [6] - 双化协同须进入企业级治理与ESG战略，并靠运营兑现，行业真正的变革是把“低碳+数字”转化为可量化、可融资的资产竞争力，当绿色绩效与数字化能够反映到出租率、租金韧性与融资条件上，双化协同才会从单一成本转变为长期竞争优势 [7] 智慧城市与绿色算力的协同赋能 - 智慧城市建设的提速与算力设施能效的提升形成强大协同效应，成为助力产业链高效低碳升级的核心动能 [8] - 智慧城市建设带动算力设施规模不断扩大，算力设施的能效提升成为破解“数字增长”与“低碳约束”矛盾的关键抓手 [9] - 我国正推进算力基础设施向通用计算、智能计算、超级计算、量子计算一体化演进，构建高效节能的算力基础设施新格局，DeepSeek、通义千问等大模型通过架构优化与算法革新，走出“高性能—低能耗”协同发展之路 [10] - 实践案例：深圳构建“智慧城市+绿色算力”模式，建设全域全场景智慧城市标杆，推动低碳产业集群发展，并打造了一批PUE值低于1.1的绿色数据中心；贵州建设全国一体化算力网国家枢纽节点，通过算力设施集约化、绿色化发展吸引数字经济企业落地；杭州推动算力设施与城市治理、工业生产等领域深度融合，构建覆盖全产业链的低碳发展服务体系 [10][11]

核心观点 - 国家推动人工智能与能源产业深度融合 到2027年构建能源与人工智能融合创新体系 推动五个以上专业大模型深度应用和十个以上重点示范项目[3][11] - 到2030年实现能源领域人工智能技术世界领先水平 形成算力电力协同机制和全球领先的研发创新平台[12] - 重点加快人工智能在电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大领域的应用场景赋能[13][17][20][23][26][29][32][36] 人工智能+电网 - 开展电力供需预测、电网智能诊断分析和规划方案智能生成等电网规划设计应用 提升源网荷储全要素安全可靠低碳运行水平[13] - 构建新能源功率预测、负荷预测、调度辅助决策和市场出清运筹优化等智能化应用 完善新一代智能调控技术支持体系[16] - 推进配电网实时感知、风险分析和智能决策技术应用 加强配电网层面源网荷储协同调控[16] 人工智能+能源新业态 - 推进人工智能技术在虚拟电厂、分布式储能和电动汽车车网互动等灵活性调节资源中的应用 提升负荷侧群控优化和动态响应能力[17] - 推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优 实现可再生能源功率波动与电解装置柔性负荷的毫秒级匹配[19] - 构建园区智能降碳协同控制系统 形成碳-能-费智能协同模式 自动调节空调温度、充电桩功率及设备启停时序[19] 人工智能+新能源 - 加快高精度功率预测、电力市场和场站智慧运营等方向的人工智能应用 推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型发展[20] - 构建多时空尺度气象预报为核心的气象服务体系 建立气象-功率非线性关系精准挖掘的多场景多周期算法大模型[22] - 利用大模型、声纹检测和遥感等技术装备 实现无人机、无人车、无人船和多系统智能联动 提升偏远地区场站设备巡检效率[22] 人工智能+水电 - 推进人工智能技术在水电工程建设中的应用 提升水电工程智能化设计施工管理水平[23] - 基于流域气象水文双向耦合预测大模型 构建洪旱极端事件风险量化工具 提升气象水文预报精度和预见期[25] - 推动水电关键设备实现状态全息监测和全生命周期健康管理 实现运维知识结构化管理与智能辅助决策系统[25] 人工智能+火电 - 在燃料管控、生产运行优化与智能控制等业务场景协同开展人工智能赋能及技术创新[26] - 基于燃料市场价格波动、库存量和煤质分析等多维度数据 实现燃料数量、质量等智能检测和智能管控[28] - 通过对汽轮机、发电机和锅炉等关键设备多类型数据进行实时状态监测 实现设备健康量化评估和隐患识别与故障预警[29] 人工智能+核电 - 构建核电安全预警、电站运行事件智能溯源分析和应急响应的智能辅助支持系统[29] - 推进人工智能技术在核电系统智能监测、预警、诊断和预测中的应用 提升关键设备、系统及机组的一键启停能力[31] - 基于人工智能技术开展可控核聚变智能控制系统研究 实现托卡马克等离子体稳态运行的智能化控制[31] 人工智能+煤炭 - 实现生产过程智能控制与自主决策 助力少人无人化作业常态化运行 稳步推进减人、增安、提效[32] - 通过多模态感知和设备群协同控制 驱动采煤与掘进工作面设备群智能截割和自主决策 大幅提升采掘效率和安全水平[34] - 实时动态预测煤炭灰分、硫分和挥发分等关键指标 优化调节选煤生产工艺参数 提高煤炭产品质量合格率和稳定率[35] 人工智能+油气 - 推动勘探地质目标智能评价、开发方案智能优化和钻井压裂等作业参数智能调整[36] - 研发油气开发数据与知识智能化技术和专业大模型 打造大模型驱动的协同研究与生产管理决策平台[38] - 推进市场洞察预测、管网实时仿真及动态优化和高效智能站库运行 实现黑屏智能调控[38] 技术支撑体系 - 推动开展数据、算力、算法等共性关键技术攻关 包括数据智能标注、智能增强和数据合成等技术应用[40] - 开展多元异构算力统一调度、任务智能编排和存算网一体化融合等关键技术攻关 提升智算服务水平[40] - 加大多智能体协同、可解释性和模型轻量化推理等技术的研究 深化机器视觉、多模态和时序预测等人工智能关键技术应用[41] 实施保障机制 - 推动建设一批行业研发创新平台 鼓励企业牵头联合科研机构、高校等单位建设人工智能+能源创新联盟[43] - 加快编制能源数据治理、多元异构算力融合和典型场景设计等技术标准规范 推动能源领域人工智能标准体系建设[43] - 发挥多层次资本市场支持科技创新关键枢纽作用 引导社会资本参与人工智能科技项目实施和成果转化应用[44]