推动“人工智能+制造”走深走实
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来源：人民日报海外版
制造业的智能化转型，最近又迎来了一剂强心针。工业和信息化部与国家数据局联合出手，正式启动了2026年的“模数共振”行动。这项行动瞄准了制造业的20个重点行业，计划在一批重点城市先行先试，目标很明确：要探索出一条能持续产出场景、模型、智能体、数据集和典型案例等关键技术成果的可行路径。
那么，什么是“模数共振”？简单来说，就是要让人工智能模型和海量的数据资源协同起来，互相促进，同频共振。其理想状态是形成一个自我强化的良性循环——行业模型去赋能实际应用，应用实践反过来产生丰富的场景数据，而这些新数据又能用于优化和训练出更强大的行业模型。这个“飞轮”一旦转起来，无疑将推动“人工智能+制造”从概念和试点，走向更深层次、更实处的融合。
据工信部相关负责人介绍，为了确保这个“飞轮”能转得稳、转得快，“模数共振”行动具体规划了七项环环相扣的任务。这些任务路径清晰，且相互协同，既着眼于产出能直接使用的技术产品，也注重打造长期的生态服务能力，夯实产业基础。整个行动过程还将通过指标化管理和阶段性评估来把关，确保每一步都走得务实高效。
具体怎么干？行动方案给出了清晰的指引。
例如，在打造行业模型这项基础工程上，行动要求先摸清各行业的“数据家底”，将这些原始数据加工成通用的高质量数据集，进而训练出具有共性的行业基础模型。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”。
再比如，在打造特色智能体方面，行动则鼓励深入挖掘那些价值高、痛点明确的细分场景，利用行业的特色知识去开发专用模型或自主智能体。这一步的关键，在于将通用的AI能力，精准转化为能解决实际生产问题的“手术刀”。
此外，行动也直面当前生态配套薄弱、人才工具标准缺失等现实痛点。通过组织深度行活动促进合作、建设实训基地培育骨干、以揭榜挂帅机制攻克关键技术、推动标准贯彻实施等一系列组合拳，系统性地为产业发展厚植土壤、补齐短板。
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”行动紧密围绕我国现有的产业基础和发展实际，其核心逻辑是推动模型与数据的深度耦合。通过聚焦高质量数据集、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关键维度，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。这标志着我国人工智能发展思路的一个重要转变：从早期的“技术驱动”，稳步迈向更注重落地成效的“价值驱动”新阶段。
魏亮进一步强调，产业真实需求是“模数共振”行动一切工作的出发点和落脚点。这种以场景应用为牵引的模式，能持续反哺数据的迭代与模型的优化，从而推动数据与模型的供给，与产业需求实现精准匹配。这实际上是在引导模型研发企业和数据服务机构，要“看着订单下菜碟”，根据产业的实际需要定向研发、精准供给，从根本上避免技术与场景“两张皮”、数据与应用“错配位”的老问题。可以预见，这项行动将为人工智能的高质量发展筑牢根基，对加速形成智能经济和新形态的智能社会，具有深远意义。
据了解，为确保行动取得实效，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。同时，地方各级工业和信息化主管部门、通信管理局以及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、数据服务商、模型技术公司、应用服务商等各类市场主体的积极性，并为行动提供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”深化战役，已经拉开帷幕。
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