研报速递关键词：新三化；智能化；绿色化；融合化；现代化产业体系
一、引言
2026年是“十五五”开局之年。党的二十届四中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出，要建设现代化产业体系，巩固壮大实体经济根基，并指明了智能化、绿色化、融合化方向。与“十四五”规划中“高端化、智能化、绿色化”的表述相比，此次“新三化”将“融合化”替换了“高端化”，并将智能化与绿色化从传统产业改造手段提升为覆盖实体经济全局的战略方向。这一调整蕴含深意：高端化是结果而非路径，融合化才是抵达高端化的组织方式；智能化与绿色化也不再是分别作用于某几个产业的“专项任务”，而是同时作用于所有产业的基础性变革力量。
二、“新三化”的政策脉络与内涵演进
（一）从“十四五”到“十五五”：定位的跃升
“十四五”规划中，智能化与绿色化的出场语境主要是传统产业改造。人工智能被列入前沿科技攻关领域，同时鼓励各产业利用数字技术提升效率；绿色化则聚焦于传统产业的节能降碳改造。这一阶段的政策逻辑是“用新技术改旧产业”，智能化与绿色化的受益者主要是存量产业。
“十五五”建议的变化在于，智能化本身已被视为一个正在崛起的产业群。大语言模型、世界模型、具身智能、算力基础设施等，不再仅仅是改造传统产业的工具，而是形成了具有自身逻辑与增长动力的新兴产业版图。绿色化同样如此：光伏、电动汽车、锂电池等产业在全球范围内的竞争优势，使绿色化从“减排成本”转化为“产业收益”。融合化的提出则回应了一个更深层的问题：当技术与产业各自演进到一定阶段，壁垒不在技术本身，而在技术之间、产业之间、环节之间的衔接地带。融合化的实质，是降低这种衔接成本，使创新要素能够在产业边界处自由流动。
（二）智能化：从“赋能工具”到“通用目的技术”
2026年的关键数据标志着智能化阶段的转换。截至2026年6月，我国人工智能日均词元调用量超过175万亿，相比2024年初增长1000多倍；推理数据量首次超过训练数据量。这一拐点的含义是明确的：人工智能的主要消耗场景已经从“训练模型”转向“使用模型”，产业落地的规模效应开始显现。
与之对应的是智能制造场景的快速铺开。全国已累计建成500多家卓越级智能工厂，覆盖31个省份、超过80%的制造业行业大类；国产算力和大模型在钢铁、汽车等20个行业落地1000多个应用场景。2025年人工智能核心产业规模超过1.2万亿元。智能化不再是一个需要“推动”的方向，而是一个正在自我加速的过程。政策的作用因此需要从“鼓励应用”转向“治理外部性”和“补齐公共品短板”。
（三）绿色化：从“成本负担”到“竞争力重构”
绿色化的叙事在“十五五”期间发生了根本性翻转。2025年的数据构成了这一翻转的实证基础：单位GDP二氧化碳排放较2020年降低17.7%，非化石能源消费比重达到21.7%，风电太阳能装机合计18.4亿千瓦，新能源汽车新车销量占比达50.8%。绿色低碳产业产值规模约11万亿元，相关企业超200万家。
这些数字指向一个判断：绿色化在中国已经越过了“是否值得做”的争论阶段，进入“如何将先发优势转化为持续壁垒”的阶段。光伏装机容量在2026年7月历史性超越煤电成为第一大电源，这一事件具有象征意义：绿色能源不再是补充能源，而是主体能源。绿色化的政策重心也随之从“补贴推动装机”转向“消纳能力建设”“碳足迹核算体系”与“国际规则对接”。截至2026年9月，我国已发布37项产品碳足迹核算国家标准，国家温室气体排放因子数据库入库因子达576个。这些基础设施的完善程度，将决定中国绿色产业能否在欧盟碳边境调节机制等外部规则面前保持主动。
（四）融合化：从“产业边界”到“价值共创”
融合化在“新三化”中扮演的角色最为微妙。它既是另外两者的组织条件，又具有独立的内涵。2026年国家发展改革委推动的服务业扩能提质举措，以及全国先进制造业大会与全国服务业大会的先后召开，标志着“两业融合”从试点探索进入制度建构阶段。“十四五”期间，生产性服务业增加值从27.57万亿元增至42.18万亿元，这一体量的增长本身即说明制造业对高端服务的需求正在从“外购”转向“嵌入”。
融合化的深层含义不在于制造业“延伸”出服务业务，或服务业“反向”进入制造环节，而在于产品价值的构成方式发生变化。中联重科的案例具有代表性：通过集成11个信息化系统，实现100多款挖掘机共享混流生产，平均每6分钟下线一台，钢板利用率超90%，结构件在制库存降低70%。这一效率提升的来源，不是单纯的制造技术改进，也不是单纯的服务软件部署，而是制造流程与数字服务的深度耦合。融合化的政策难点恰在于此：现有的行业统计、监管框架、标准体系均按产业边界划分，而融合发生在边界之上，制度供给天然滞后。
三、“新三化”的内在关联与结构性张力
（一）智能化与绿色化：一对需要精细管理的矛盾
人工智能与绿色转型之间的关系远非“相互促进”可以概括。一方面，人工智能赋能绿色化的潜力确实可观。电力行业构建的大模型可实现对电网多维状态的精准预测，为新能源消纳提供决策支撑；碳核算智能体已在多个机构投入使用。另一方面，人工智能本身正在成为能耗与资源消耗的重要来源。GPT-4训练一次约消耗2.4亿度电，相当于20万家庭年用电量；据预测，2023至2030年全球将新增多达500万吨AI电子废弃物。
这一矛盾的政策含义是清晰的：不能假设智能化自动有利于绿色化，也不能因为能耗问题抑制智能化发展。七部门联合印发的《促进数字化绿色化协同转型发展实施方案（2026—2030年）》试图在二者之间建立管理框架，提出推动人工智能“研发—部署—应用”全生命周期绿色化，同时要求算力设施等重点领域可再生能源电力消费水平达到所在省份消纳责任权重。这一思路的实质，是将人工智能的能耗与碳排纳入绿色化考核体系，使两个转型在同一套约束条件下运行，而非各自为政。
（二）融合化作为“转换器”
融合化之所以不能被省略为“产业之间的合作”，是因为它承担着将智能化的效率增益与绿色化的约束条件转化为产业竞争力的功能。智能工厂中的能效优化，需要制造运营技术与数字技术的融合才能实现；绿色产品的碳足迹核算，需要制造流程数据与环境数据打通才具有可信度；新能源汽车的价值，越来越取决于软件服务与能源管理的融合而非单纯硬件性能。
从这个角度看，融合化的推进力度直接决定“新三化”的整体效能。当前融合化的主要瓶颈不在于缺乏融合的意愿，而在于融合所需的“接口”不标准。数据接口、碳核算口径、服务与制造之间的责任边界、跨行业标准互认，这些看似技术性的问题，实则是融合能否从个案走向规模的决定因素。国家层面已布局30家国家制造业创新中心、331家重点培育中试平台和2400多家储备中试平台，这些载体能否有效承载跨领域的融合验证，比数量本身更值得关注。
四、推进“新三化”面临的主要挑战
（一）智能化的算力成本与中小企业接入障碍
智能化推理数据量超过训练数据量，意味着成本结构正在从“一次性训练投入”转向“持续性推理支出”。对于大型企业，这一成本尚可消化；对于占据制造业绝大多数中小企业的而言，算力成本与模型部署的技术门槛构成了实质性的接入壁垒。虽然专精特新“小巨人”企业研发投入强度达7%，显著高于规上工业平均水平，但更广大的中小制造企业仍处于智能化应用的起步阶段。若智能化红利仅集中于头部企业，产业整体的效率提升将受限，并可能加剧结构性分化。
（二）绿色化的国际规则对接与国内标准落地之间的时差
中国在绿色产业规模上的优势毋庸置疑，但碳足迹核算体系的国际互认仍处于推进过程中。欧盟碳边境调节机制的逐步实施，对出口导向型制造业构成现实压力。国内37项碳足迹核算国家标准和576个排放因子的覆盖范围，与主要贸易伙伴的核算方法之间尚未实现完全对接。这一时差意味着，部分企业在国内合规的成本投入，未必能直接转化为国际市场的通行证，存在重复核算与双重合规的风险。
（三）融合化的制度惯性
融合化面临的最深层障碍是统计与考核体系的产业分割惯性。制造业与服务业在统计口径、税收归属、用地性质、监管主体上的差异，使得融合型业态在落地时频繁遭遇制度摩擦。一个制造企业如果在其产品中嵌入监测与运维服务，其收入应归入制造还是服务，不仅影响企业自身的税负与资质认定，也影响地方政府的产业政策导向。在缺乏跨部门协调机制的情况下，融合往往停留在企业层面的自发探索，难以获得制度层面的系统性支持。
（四）三重转型的资源挤占风险
在同一时期内推进智能化、绿色化与融合化，对企业而言意味着三套并行的投入需求：数字基础设施与人才、节能降碳改造与碳核算合规、融合型业务培育与组织调整。在融资约束偏紧的背景下，三者之间可能产生资源挤占。如果政策设计未能识别不同行业、不同规模企业的优先序，要求“齐步走”，反而可能导致每一项转型都投入不足。2026年财政政策安排的1000亿元财政金融协同促内需专项资金和超长期特别国债对“两新”的支持，需要在智能化与绿色化之间做出更精细的配置设计。
五、政策建议
（一）将“推理成本”纳入中小企业智能化支持框架
当前对智能化的支持政策多聚焦于算力基础设施建设与标杆工厂培育，对中小企业的持续性推理成本关注不足。建议在现有专精特新支持政策中增设“智能推理服务券”或算力使用补贴，按企业实际调用量给予阶梯式支持。同时，推动行业性公共推理平台建设，使中小企业能够以共享方式使用经过行业数据微调的大模型，降低单企业部署门槛。智能工厂的评定标准也应从“装备与系统覆盖率”转向“关键工序智能决策覆盖率”，引导投入向实际效用集中。
（二）加速碳足迹核算标准的国际互认与行业覆盖
在已有37项国家标准的基础上，优先推进与欧盟、东盟等主要贸易伙伴在钢铁、铝、光伏、动力电池等关键产品上的核算方法互认。建议由生态环境部与商务部联合建立“出口企业碳合规服务中心”，为中小企业提供核算工具与认证对接的一站式支持。国内碳市场应逐步扩大行业覆盖范围，将碳价信号传递到更多制造业环节，使企业减排投入能够通过市场机制获得部分回报，而非完全依赖财政补贴。
（三）在统计与考核层面为融合化“松绑”
建议在国家统计局与相关行业主管部门之间建立“融合型业态统计试点”，对制造与服务深度耦合的业务收入实行弹性分类，允许企业在制造业主营与服务业主营之间做出有利于其实际运营的选择，并在高新技术企业认定、研发费用加计扣除等政策中承认融合型投入。地方政府在产业用地与税收考核中，也应探索对融合型项目的跨类别认定方式，减少因制度分类造成的落地障碍。
（四）建立分行业、分规模的转型优先序指引
“新三化”不应被理解为所有企业必须同步完成的三项任务。对于高耗能行业，绿色化改造具有紧迫性，智能化应优先服务于能耗监测与工艺优化；对于出口导向型制造业，碳足迹合规与智能工厂建设应协同推进；对于已具备数字化基础的大型企业，融合化是释放智能化投资回报的关键路径。建议工信部与发改委联合发布分行业转型路线图，明确不同阶段的优先序与政策工具组合，避免“一刀切”式的考核要求导致资源分散。
六、结语
“新三化”的提出，标志着中国产业政策从“选产业、给优惠”的范式，转向“定方向、建接口、管外部性”的范式。智能化不再需要被“推动”，它正在以推理调用量千倍增长的速度自我扩张；绿色化不再需要被“号召”，它已经通过11万亿元的产业规模证明了市场逻辑的力量；融合化则是最需要制度供给的一环，因为它发生在既有制度分类的缝隙之中。三者之间的张力——尤其是智能化能耗与绿色化约束之间的矛盾——不应被视为需要消除的障碍，而应被理解为需要精细管理的常态。未来五年的政策质量，将取决于能否让这三重转型在同一套制度框架内相互校准，而非各自奔跑。当智能工厂的能效数据能够被碳核算体系采信，当绿色产品的价值能够通过融合型服务被市场识别，当中小企业在三重转型中找到可负担的切入点，“新三化”才真正完成了从政策表述到经济现实的转化。
