> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 东吴计算机：如何理解十五五规划纲要中的数智化 ## 核心内容 “十五五”规划纲要首次提出“数智化”概念，标志着中国在数字化发展基础上进一步向智能化转型。与“十四五”规划相比，“数智化”被提升至第四篇，显示其战略地位的增强。规划从**算力、数据、算法、应用、市场、监管**等维度全面部署数智化发展路径，旨在推动新质生产力的形成，促进数字经济与实体经济深度融合。 ## 主要观点 ### 1. 数智化定义与特征 - 数智化是**数字技术和智能技术**融合发展的新阶段，以**数据驱动**和**智能运营**为核心。 - 核心要素为“**两数一智**”：数字技术、数据要素、人工智能。 - 面临的挑战包括**人工智能技术路径的不确定性**和**国际博弈的不确定性**。 ### 2. 算力设施建设 - 国家枢纽算力设施集群是“东数西算”工程的核心载体，覆盖全国14个省份的8大枢纽节点。 - 2026年算力基础设施规模预计保持**30%左右增速**，其中智算中心、东数西算枢纽、算力调度平台等占比显著。 - 政策鼓励**低时延场景**适度发展算力，如智能制造、自动驾驶等。 - 推动**算力市场化运营**，通过算力券、政府购买等方式降低中小企业用算成本。 - 强调**绿色电力与算力协同布局**，要求数据中心绿电使用率超80%，PUE（电能利用效率）降至1.25以内。 - 加快**国产算力生态建设**，提升自主可控能力，预计国产算力占比将进一步提高。 ### 3. 模型算法创新 - 政策鼓励**突破人工智能基础理论和核心技术**，推动模型架构改进与算法优化。 - 重点支持**非Transformer架构**的AI技术路线，如脉冲神经网络等。 - 推动**“模芯云用”协同创新**，强化模型与芯片、云平台、应用场景的联动。 - 建立**模型能力评估体系**，探索通用人工智能的发展路径。 ### 4. 数据资源开发利用 - 将2026年定义为“**数据要素价值释放年**”，推动数据要素基础制度建设与数据资产化、资本化试点。 - 健全数据产权、流通利用、收益分配、安全治理等制度，建立**全国统一的数据产权登记体系**。 - 推动**高质量数据集建设**，覆盖能源、交通、制造、教育、健康、金融等领域。 - 加快**公共数据运营服务费试点**，如广州已出台收费标准，鼓励数据产品和服务的合规使用。 ### 5. 数智技术赋能应用 - 重点推进**国家人工智能应用中试基地**建设，覆盖制造、医疗、交通、金融、能源、消费等多个领域。 - 强调**开源体系建设**，促进国产大模型出海，降低安全与合规风险。 - 推动**数字经济核心产业**发展，包括新一代通信技术、云计算、区块链、高端芯片、工业软件等。 - 支持**制造业“智改数转网联”**，加快工业互联网创新发展，实现网络、平台、数据、安全等一体化建设。 ## 关键信息 - “十五五”规划首次将“数智化”单独成篇，凸显其重要性。 - 2026年算力市场规模预计增长30%，智算中心与东数西算枢纽是主要增长点。 - 数据要素价值释放年政策推动数据资产化、资本化，加强数据安全与合规管理。 - 国产算力发展加速，政策支持下自主可控能力提升。 - 人工智能模型与算法创新方向多元化，非Transformer架构成为关注重点。 - AI应用中试基地快速拓展，重点布局制造、医疗、交通、金融、能源、消费、农业等垂直领域。 ## 投资建议 ### 1. 算力板块 - **算电协同**：金开新能、豫能控股、协鑫能科、东阳光、涪陵电力、国能日新、南网科技、朗新科技、国网信通、远光软件、安科瑞、中国电建、中国能建。 - **智算云**：宏景科技、协创数据、数据港、中恒电气、网宿科技、优刻得、并行科技、青云科技。 - **国产算力**：海光信息、寒武纪、中科曙光。 ### 2. 数据板块 - 关注数据要素及高质量数据集建设相关公司：海天瑞声、深桑达A、上海钢联、卓创资讯。 ### 3. 算法板块 - 国内领先大模型公司：智谱、Minimax、科大讯飞。 - 布局非Transformer架构路线的公司：岩山科技。 ### 4. 应用板块 - **制造**：中控技术、东土科技、能科科技、海康威视。 - **医疗**：卫宁健康、讯飞医疗科技、开勒股份、迪安诊断。 - **能源**：国能日新、国网信通。 - **金融**：恒生电子、宇信科技、同花顺。 - **消费**：每日互动、万兴科技、德才股份、兆驰股份。 - **农业**：托普云农。 ## 风险提示 - 政策推进不及预期。 - 行业竞争加剧。 - 技术发展不及预期。 ## 结语 “十五五”规划纲要为数智化发展提供了系统性政策支持，涵盖算力、数据、算法、应用等多维度，推动人工智能与实体经济深度融合。投资建议聚焦于算力、数据、算法和应用四大方向，关注具备技术优势和政策支持的标的，同时需警惕政策、竞争与技术风险。