推动“人工智能＋制造”走深走实
推动“人工智能＋制造”走深走实 本报记者 王俊岭 制造业的智能化转型，最近又迎来了一股强劲的推力。近日，工业和信息化部与国家数据局联合印发通知，正式启动了2026年的“模数共振”行动。这项行动瞄准了制造业领域的20个重点行业，计划选定一批重点城市，集中探索场景、模型、智能体、数据集、案例等关键技术成
推动“人工智能＋制造”走深走实
本报记者 王俊岭
制造业的智能化转型，最近又迎来了一股强劲的推力。近日，工业和信息化部与国家数据局联合印发通知，正式启动了2026年的“模数共振”行动。这项行动瞄准了制造业领域的20个重点行业，计划选定一批重点城市，集中探索场景、模型、智能体、数据集、案例等关键技术成果的产出路径。
那么，何为“模数共振”？简单来说，其核心目标就是推动人工智能模型与数据资源这两大关键要素协同互促、同频共振。最终要形成的，是一个“行业模型赋能应用实践、应用实践产生场景数据、场景数据优化行业模型”的良性循环飞轮。这无疑是推动“人工智能+制造”从概念走向深处、从试点走向实处的关键一步。
根据工信部相关负责人的介绍，这次行动并非泛泛而谈，而是具体设置了7项任务。这些任务路径清晰且相互协同，其产出目标非常明确：既要直接催生场景、模型、智能体、数据集、案例等“看得见、用得上”的技术产品，也要同步打造生态服务能力，夯实长期发展的基础。为了保证实效，整个行动过程还将通过指标化要求和阶段性评估来确保落地，力求务实高效。
具体来看，行动方案的设计颇具匠心。例如，在打造行业模型方面，行动要求先摸清行业数据的“家底”，将其加工成通用的高质量数据集，进而训练出具有共性的行业模型。这就好比为整个行业的智能化打造了一个可复用、可迭代的“公共底座”。而在打造特色智能体方面，行动则提出要深挖那些高价值的细分场景，利用行业特色知识打造专用模型或自主智能体，目的就是将通用的AI能力，精准转化为解决实际生产问题的“手术刀”。
当然，技术的落地离不开生态的支撑。行动也特别关注到生态配套弱、人才工具标准缺失等行业痛点。为此，方案提出了以深度行促进合作、建设实训基地培育骨干、通过揭榜挂帅攻克技术、推动标准贯标等一系列组合拳，旨在系统性地厚植产业发展的要素土壤。
对于此次行动的意义，中国信息通信研究院副院长魏亮给出了专业解读。他指出，“模数共振”行动紧密立足我国产业基础与发展实际，其核心是围绕高质量数据集、高水平行业模型、高价值应用场景、高效协同机制和完善的生态配套这五个维度，推动模型与数据深度耦合。其最终目标，是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，从而引导人工智能发展从“技术驱动”迈向更为关键的“价值驱动”新阶段。
魏亮进一步强调，产业需求才是“模数共振”行动的出发点和落脚点。整个行动设计了一个以应用反哺优化的闭环：通过场景应用的持续反馈，来驱动数据的迭代与模型的优化。这实质上是在推动数据、模型的供给端与产业实际需求端进行精准匹配，从而引导模型研发企业和数据服务机构“按需生产、精准供给”，有效避免了技术与场景“两张皮”、数据与应用错位的常见问题。可以确定的是，这一行动将为人工智能的高质量发展筑牢根基，对加快发展智能经济和智能社会新形态具有重要意义。
据了解，为确保行动顺利推进并取得实效，接下来工业和信息化部与国家数据局将发挥统筹指导作用，对那些实施效果突出的区域和企业，在相关政策和项目上给予倾斜支持。与此同时，地方各级工业和信息化主管部门、通信管理局和数据管理部门也将强化组织保障，充分调动人工智能应用企业、数据服务企业、模型技术企业、应用服务商等各类市场主体的积极性，对行动给予必要的政策和资金支持。一场由政府引导、市场主导、多方参与的“人工智能+制造”深化实践，已然拉开帷幕。
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