工信部、国家数据局启动2026年“模数共振”行动 打造智能体工厂

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，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。

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。

通知明确，行动重点面向钢铁、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20个行业，并依托重点城市和省份，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。

通知部署了七项重点任务，各项任务路径明确、相互协同，既能推动产出场景、模型、智能体、数据集、案例等直接可用的技术产品，又能打造生态服务能力、夯实长期工作基础。同时通过指标化要求、阶段性评估，确保任务落地务实高效。

一是“构建行业通识数据集，打造行业模型”。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。

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”。深挖高价值细分场景，用行业特色知识打造专用模型或自主智能体，把通用能力转化为解决实际问题的落地应用。

三是“建立健全评测数据集，完善模型评测机制”。建立贴近业务实际的评测数据集和机制，以评促改，评测结果直接指导数据和模型定向优化，形成能力提升闭环。

四是“创建‘模数共振’空间，探索协同机制”。建设“模数共振”空间，搭建安全可信的协同基础设施，实现多主体数据不出域联合训练，破解不敢共享的难题，逐步形成智能体工厂。

五是“打造‘模数共振’创新联合体，构建全栈方案”。组建算力、数据、模型、应用企业联合体，打通技术到方案全链条，研制全栈式行业解决方案，建样板间。

六是“完善生态配套，加强关键要素保障”。聚焦生态配套弱、人才工具标准缺失痛点，以深度行促合作、实训基地育骨干、揭榜挂帅攻技术、标准行推贯标，系统性厚植要素土壤，让应用走得通、推得开。

七是“确定‘重点城市’打造标杆”。充分发挥产业基础好、数据资源丰富的重点城市优势，形成示范引领。