“模数共振”行动：深化人工智能与制造业融合

近日，工业和信息化部与国家数据局联合发布通知，正式启动2026年“模数共振”行动。该行动聚焦制造业20个关键行业和特定城市，旨在探索场景、模型、智能体、数据集、案例等核心技术成果的产生路径。此次联合行动的核心目标是促进人工智能模型与数据资源的协同发展，形成“行业模型驱动应用，应用产生数据，数据反哺模型”的良性循环，从而深化“人工智能+制造”的融合进程。

据工信部相关负责人透露，“模数共振”行动共包含7项具体任务。这些任务相互关联、路径清晰，不仅能产出可直接应用的场景、模型、智能体、数据集和案例等技术产品，还能构建生态服务能力，为长期发展奠定坚实基础。同时，通过设定明确的指标和阶段性评估，确保各项任务能够高效务实地落地执行。

行动目标与覆盖范围

‌1、工作目标‌：力争到2026年底，初步建立“数据—模型—场景应用”的良性互动循环，推动人工智能在新型工业化进程中发挥更高水平的赋能作用。

2‌、重点行业‌：涵盖钢铁、石化化工、有色金属、建材、工业母机、汽车、医疗装备、电力装备、船舶、航空航天、家居、医药、生物制造、历史经典、电子元器件、消费电子、新型显示、软件、信息通信、网络安全等20个重要行业。

‌3、实施区域‌：覆盖全国各省区市及相关中央企业，并选取人工智能产业基础扎实、数据资源丰富的城市作为‌重点城市‌进行示范建设。

七大重点任务

‌1、构建行业通用数据集‌：梳理各行业的数据资源，提炼形成高质量的行业通用数据集，并研发能够深刻理解行业技术机理的‌行业模型‌。

‌2、梳理高价值应用场景‌：凝练重点行业的关键人工智能应用场景，构建行业专属的高质量数据集，并开发‌专用模型或特色智能体‌。

‌3、建立健全模型评测体系‌：构建面向行业应用和特定场景的模型能力评测体系，形成“评测诊断 - 数据集定向优化 - 模型能力提升”的良性发展闭环。

‌4、创建“模数共振”协作平台‌：搭建支持多主体数据汇聚和模型训练的软硬件基础设施，并制定跨主体数据协同、模型共建的管理机制。

‌5、打造创新联合体‌：鼓励算力、模型、数据和应用开发企业组成“模数共振”创新联合体，提供人工智能赋能行业的‌全套解决方案‌。

‌6、完善生态配套服务‌：组织开展重点行业人工智能赋能新型工业化的“深度行”活动，建设实训基地，培养多层次复合型人才。

‌7、确定“重点城市”建设方案‌：结合各地特色优势，选择若干重点行业，制定并实施具体的推进方案。

实施进度与工作要求

1‌、方案提交‌：各省级工信主管部门会同数据管理部门及相关中央企业，须在‌2026年5月30日前‌提交实施方案。

‌2、中期评估‌：截至2026年8月30日，各行动实施区域和主体需梳理进展情况并提交阶段性总结报告。

‌3、成效总结‌：至2026年11月30日，提交行动总结报告。届时，两部门将对整体实施情况进行评估并公布成果名单。

“模数共振”行动基于我国的产业基础和发展现状，着重于高质量数据集、高水平行业模型、高价值应用场景、高效协同机制及完善的生态配套。通过推动模型与数据的深度融合，实现数据要素价值的最大化、模型能力的精准化以及产业应用的实效化，从而促进人工智能发展从“技术驱动”转向“价值驱动”。

该行动旨在通过应用场景的持续反馈来迭代数据和优化模型，确保数据和模型的供给能精准匹配产业需求。这有助于引导模型研发企业和数据机构根据产业需求进行定向研发和精准供给，避免技术与场景脱节、数据与应用错配。此举将为人工智能的高质量发展奠定坚实基础，并加速智能经济和智能社会新形态的形成。