21世纪经济报道记者冉黎黎报道

近日，工业和信息化部、国家数据局联合印发《关于联合实施2026年“模数共振”行动的通知》（以下简称《通知》），正式启动2026年“模数共振”行动，面向制造业领域20个重点行业，确定一批重点城市，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，推动人工智能高水平赋能新型工业化。

（资料图）

面向20个重点行业

当前，模型与数据已成为驱动人工智能高质量发展的两大核心要素，数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等问题日益凸显。

前期，工业和信息化部联合7部门共同印发了《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出实施“模数共振”行动。近日，工业和信息化部、国家数据局联合印发《通知》，正式启动2026年“模数共振”行动。

《通知》提出工作目标，重点面向钢铁、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、网络安全等行业或领域（以下统称“行业”），通过行动牵引，推动产出一批推广价值高、技术可行性强的人工智能应用场景，攻关一批蕴含工业和信息化领域技术机理的行业模型、专用模型和特色智能体，构建一批行业通识和行业专识高质量数据集，培育一批攻关联合体，优化人才、标准等产业配套生态。到2026年底，基本形成“数据-模型-场景应用”良性互促的循环，推动人工智能高水平赋能新型工业化。

对于此次行动聚焦前述20个行业，工业和信息化部科技司方面提到，落地场景聚焦钢铁、石化化工等20个重点行业或领域，兼顾传统产业转型升级、新兴产业培育壮大和未来产业前瞻布局。

中国信息通信研究院副院长魏亮对21世纪经济报道记者表示，这些行业是我国实体经济的核心根基，是新型工业化建设的主战场。本次覆盖的行业既包括钢铁等基础原材料产业，也涵盖工业母机等高端装备制造核心领域，同时纳入电子元器件等数字经济核心产业，以及医药等民生与特色产业，全面覆盖了我国制造业的核心赛道，是我国实体经济规模最大、产业体系最完整、辐射带动作用最强的领域。加快推动这些行业的智能化升级，能够以点带面推动重点行业的智能化转型，进一步提升人工智能赋能实体经济质效。

同时，魏亮表示，本次重点覆盖的工业母机、航空航天等领域，都是我国产业链供应链自主可控的关键环节，也是当前全球科技竞争的核心赛道。通过“模数共振”行动，将人工智能技术深度嵌入研发设计、生产制造、检测验证、运维服务全流程，能够以数据协同加速技术机理攻关、以模型迭代突破核心工艺瓶颈，助力关键核心技术国产化替代，全面提升产业链供应链的韧性与安全水平。

聚焦实际痛点设置七大重点任务

“模数共振”行动部署了七大重点任务，一是构建行业通识数据集，打造行业模型。二是梳理高价值场景，构建行业专识数据集，打造特色智能体。三是建立健全评测数据集，完善模型评测机制。四是创建“模数共振”空间，探索协同机制。五是打造“模数共振”创新联合体，构建全栈方案。六是完善生态配套，加强关键要素保障。七是确定“重点城市”打造标杆。

在“模数共振”行动的部署背后，前述行业具备“模数共振”落地的核心基础，也有着最迫切的转型需要。

魏亮提到，一方面，经过多年数字化转型深耕，这些行业积累了万亿级生产经营数据、沉淀了数十年的行业机理与工艺知识，具备建设行业通识与专识高质量数据集的核心前提，是人工智能模型训练最宝贵的产业“原材料”；另一方面，这些行业面临通用模型“水土不服”、行业机理与人工智能技术融合不深、数据与模型衔接不畅的痛点，特别是流程制造行业的工艺优化、离散制造行业的柔性生产、高端装备行业的故障预警等场景，都亟需加快建设深度贴合行业特性的专用模型与特色智能体。“模数共振”行动正是直击这一核心痛点，通过数据与模型的协同互促、同频共振，破解人工智能+制造的“最后一公里”难题。

例如，对于“构建行业通识数据集，打造行业模型”这一重点任务，工业和信息化部科技司方面解读称，该项重点任务的考虑是摸清行业数据家底，加工成通识高质量数据集，训练共性行业模型，为行业智能化提供可复用的底座，避免重复造轮子。

具体来看，《通知》提出，结合各省级地区/各央企特色优势，在“工作目标”列出的行业范围内，选取若干重点行业确定行动范围（每个省级地区至少选择3个，每家央企至少选择1个）。分行业梳理行业内数据资源，明确产数主体、数据类型、资源规模等信息，并通过数据标注、知识工程等手段，提炼形成行业通识高质量数据集（每行业梳理不少于5个），形成《重点行业通识高质量数据集清单》。基于行业通识数据集，聚焦行业内人工智能应用的痛点，研发能够掌握行业技术机理、服务行业共性应用场景的行业模型（每行业研发不少于1个），并在符合法律政策、保障安全要求的前提下，稳妥有序开展应用（每个行业模型应用案例不少于5个）。行动结束时汇总形成《重点行业模型清单》，为行业智能化转型提供共性底座。

需要注意的是，今年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”。中共中央政治局4月28日召开会议，分析研究当前经济形势和经济工作，会议再次提及“智能经济”，强调“发展智能经济新形态”。

魏亮指出，“模数共振”行动重点聚焦人工智能模型与数据资源协同互促，是我国培育新质生产力，壮大智能经济，赋能新型工业化的关键举措，对智能经济高质量发展具有全方位、深层次的推动作用。

一是通过打造行业通识与专识高质量数据集，研发行业模型、专用模型与特色智能体，补齐高质量数据集供给不足、行业模型适配性不强的短板，为智能经济筑牢数据与模型双底座，让数据要素真正转化为生产动能。

二是通过数据、模型与场景深度融合，提升生产效率、优化质量管控、降低运营成本，加速传统产业智能化升级，壮大智能制造、智慧医疗、智能装备等智能经济核心产业，形成规模化应用效应。

三是通过标杆城市示范引领，形成可复制、可推广的智能化转型模式，为智能经济持续健康发展提供制度保障与实践经验，为“人工智能+制造业”发展注入强劲动力。