工信部、国家数据局联合启动2026年"模数共振"行动，推动AI高水平赋能新型工业化
2026年4月，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。这是两部门进一步深化协同、推动人工智能与数据资源深度融合的重要举措。
行动目标：打造"数据-模型-场景应用"良性循环
“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。
该行动的核心理念是构建一个良性飞轮：
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
这一循环机制旨在打破"有模型无数据、有数据无场景"的困境，推动模型与数据的深度协同。
七个重点方向
通知围绕以下七个方面作出部署：
- 构建行业通识数据集：汇聚各行业高质量数据资源
- 梳理高价值场景：挖掘AI赋能制造业的关键应用场景
- 模型优化迭代：基于场景数据持续优化行业大模型
- 智能体开发部署：推动AI智能体在工业场景的落地
- 典型案例推广：总结可复制、可推广的实践经验
- 产业生态培育：打造数据、模型、应用协同的产业生态
- 政策支持保障：对行动实施效果好的区域和企业予以政策倾斜
配套政策：《工业场景数据要素应用参考指引》
与"模数共振"行动同步，工业和信息化部印发《工业场景数据要素应用参考指引》，推进工业数据采集处理、流通汇集、融合应用，赋能行业提质降本增效。
《指引》围绕研发设计、生产制造、经营管理、客户服务、产业协同等关键环节，凝练出23个场景，每个场景的数据要素应用分别从预期效果和数据"采、集、用"四个方面进行总结，并为每个场景提供了对应的典型实践案例。
对贵州算例科技的意义
贵州作为全国算力枢纽和大数据综合试验区，在数据要素流通和算力服务方面具有独特优势。“模数共振"行动的启动，为算力与数据服务企业提供了新的市场机遇：
- 数据服务需求增长：行业通识数据集的构建将带动数据采集、清洗、标注等环节的市场需求
- 模型推理算力需求：模型优化迭代和智能体部署将显著提升推理算力需求
- 场景落地合作机会：重点城市和重点行业的场景探索，为本地化算力服务提供了切入路径
算例科技将持续关注"模数共振"行动的推进情况，积极参与行业数据服务生态建设，为制造业数智化转型提供可靠的算力和数据支撑。
新闻来源：工业和信息化部科技司；工业和信息化部信息技术发展司；新浪财经《数字科技产业观察｜双周要闻（2026年4月16日—2026年4月30日）》- https://finance.sina.com.cn/jjxw/2026-04-30/doc-inhwhkui1362022.shtml