4月28日，工业和信息化部办公厅、国家数据局综合司发布《关于联合实施2026年“模数共振”行动的通知》（以下简称《通知》）。

　　《通知》提出的工作目标是，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。

　　为20个行业加速智能化创造有利条件

　　工业和信息化部相关负责人在解读《通知》时表示，党中央、国务院高度重视人工智能发展和应用，“十五五”规划纲要提出，全面实施“人工智能+”行动，推动通用大模型和行业专用模型同步发展，依托高价值场景推动模型应用落地和迭代升级。

　　2025年12月，工业和信息化部联合七部门共同印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，体系化部署技术攻关、应用赋能、生态培育等方面的重点任务。其中，特别考虑到制造业门类多、场景多，对大量行业专用模型和工业智能体有迫切需求的特征，专项提出开展“模数共振”行动，推动人工智能模型与数据资源协同互促、同频共振，进而形成“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”的良性飞轮，推动“人工智能+制造”走深走实。

　　该负责人说，为进一步明确各地区、各行业2026年开展“模数共振”的实施路径，工业和信息化部和国家数据局共同组织实施本次专项行动，统筹安排各地区、各行业共性任务，统一把握工作节奏，引导重点地区、重点行业结合实际找准特色需求和难点卡点，细化量化年度任务目标和成果形式，以一批务实管用的“模数共振”行动成果，有力支撑人工智能高水平赋能新型工业化。

　　记者注意到，《通知》的工作目标里提到了重点面向钢铁、石化化工、电子元器件、消费电子等20个行业或领域，为什么要聚焦这些行业或领域？

　　对此，知名经济学家、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林在接受《每日经济新闻》记者微信采访时表示，这些行业或领域是我国实体经济的重要领域，也是我国规上工业企业的聚集领域，涵盖的经济产值规模非常大。

　　“所以，选择智能化聚焦这些行业和领域，是将AI+行动对实体经济的赋能作用最大化，用AI+提高这些关键行业领域的竞争力，帮助这些关键行业领域通过AI+实现高质量发展和转型升级，也为这些关键行业领域企业智能转型探索一些可行的解决方案。”盘和林说。

　　在他看来，“模数共振”行动对这些行业而言可以推广应用场景，攻关垂直领域算法模型，构建高质量数据集，培育人才标准等配套生态，打好应用、算法、数据、生态等基础，为这些行业加速智能化创造有利条件。

　　构建行业专识数据集，打造特色智能体

　　《通知》在重点任务中提出，构建行业通识数据集，打造行业模型；梳理高价值场景，构建行业专识数据集，打造特色智能体。

　　在这么多不同的行业或领域打造行业模型、特色智能体，是否面临一些挑战？

　　对此，盘和林表示，确实存在不少挑战：比如，如何将这些行业的数据集合起来，数据存在不同企业的不同控制域当中，需要在同行业企业之间架设数据桥梁，形成垂直领域的数据集，这需要在不同企业之间协调。

　　再比如，行业模型往往缺少通用模版，因为各家企业智能化的目标并不相同，很多企业可能认为通用模板并不适合本企业，从而导致AI+难以推进。

　　又比如，智能体不实用，不会用，企业缺少必要的人才来开展智能化转型等。

　　盘和林认为，要解决这些问题，其一要靠协同，部门间协同，企业间协同，需要有个平台来牵线搭桥，将行业中的企业集合起来，联合AI+赋能企业一同开发；其二要靠合作，算法企业除了开发通用模板，也要根据不同企业的需求，针对性地开发特色智能方案；其三要靠要素集中，比如从金融和人才上，给积极参与智能转型企业一定的支持。

　　《通知》在重点任务中还提到，创建“模数共振”空间，探索协同机制。

　　具体而言，各地区选择第三方中立机构或龙头企业、各央企选择集团内专业单位作为建设运营主体，打造“模数共振”空间，包括研发一套能够承载跨主体数据汇聚和模型训练的软硬件基础设施，以及制定一套能够实现跨主体数据协同、模型共建、责任划分、安全保障的管理机制，具备跨主体数据可信贯通、模型协同训练与安全合规应用的能力（每省级地区打造不少于3个，每央企打造不少于1个）。鼓励“模数共振”空间与国家数据基础设施互联互通，实现多主体数据高效可信流通，赋能模型训练、智能体研发和应用，逐步打造为“智能体工厂”。