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两部门启动“模数共振”行动，面向制造业的20个重点行业推动AI赋能，目标在2026年底形成“数据-模型-场景应用”闭环。行动聚焦钢铁、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、生物制造等行业，致力产出一批高价值应用场景、行业专用模型和特色智能体，构建行业通识与专识高质量数据集，培育联合体，完善标准与人才等配套，提升产业链韧性与安全。七大重点任务包括构建行业通识数据集与行业模型、梳理高价值场景与专识数据集、建立评测数据集与评测机制、创建协同“模数共振”空间、打造创新联合体、完善生态保障以及确定重点城市打造标杆。行业数据与机理积累丰富，具备建设高质量数据集的底座，但普遍存在通用模型水土不服、数据与模型衔接不畅等痛点。通过数据协同、模型迭代与场景落地，推动核心技术国产化与产业升级，提升生产效率、降低成本、保障供应链安全，形成可复制的智能化转型路径，助力智能经济高质量发展。",
"ci": "AI 医药 制造业 数据集 模型 场景"
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两部门启动“模数共振”行动，面向制造业的20个重点行业推动AI赋能，目标在2026年底形成“数据-模型-场景应用”闭环。行动聚焦钢铁、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、生物制造等行业，致力产出一批高价值应用场景、行业专用模型和特色智能体，构建行业通识与专识高质量数据集，培育联合体，完善标准与人才等配套，提升产业链韧性与安全。七大重点任务包括构建行业通识数据集与行业模型、梳理高价值场景与专识数据集、建立评测数据集与评测机制、创建协同“模数共振”空间、打造创新联合体、完善生态保障以及确定重点城市打造标杆。行业数据与机理积累丰富，具备建设高质量数据集的底座，但普遍存在通用模型水土不服、数据与模型衔接不畅等痛点。通过数据协同、模型迭代与场景落地，推动核心技术国产化与产业升级，提升生产效率、降低成本、保障供应链安全，形成可复制的智能化转型路径，助力智能经济高质量发展。",
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