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📰 推动“人工智能+制造”走深走实

工业和信息化部、国家数据局联合启动2026年“模数共振”行动,聚焦制造业20个重点行业,围绕场景、模型、智能体、数据集、案例等关键技术成果,推动行业模型与数据资源的深度耦合与协同进化。行动通过7项任务明确路径,既产出可直接落地的技术产品,也打造生态服务与长期基础能力,借助阶段性评估确保务实高效落地。核心在于摸清行业数据底子,加工高质量数据集,训练通用行业模型,形成可复用底座;在特色智能体方面挖掘高价值场景,定制化模型与智能体以解决实际问题;并通过强化要素保障,破解生态、人才、标准等短板,推动深度协同、实训基地建设及标准推进,厚植要素土壤。行动强调以场景应用反哺数据迭代与模型优化,确保数据、模型与产业需求精准对接,避免脱节错位,推动人工智能从技术驱动向价值驱动转变。地方将给予政策和资金倾斜,相关部门强化组织保障,激励企业、数据机构、模型企业等主体积极参与,促进智能经济与智能社会新形态的发展。

🏷️ #模数共振 #人工智能 #制造业 #数据资源 #行业模型

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📰 推动“人工智能+制造”走深走实

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。该行动旨在推动人工智能模型与数据资源协同互促、同频共振,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。行动设定7项任务,路径明确、协同推进,既产出可直接使用的技术产品,又打造生态服务能力,确保落地务实高效,并通过阶段性评估推动实施。比如,在行业模型方面要摸清数据家底、加工成高质量数据集、训练共性模型;在特色智能体方面要挖掘高价值场景,打造专用模型或自主智能体;在要素保障方面聚焦生态、人才、工具、标准短板,推动深度协作与标准贯标,厚植要素土壤。该行动立足我国产业基础,围绕高质量数据集、行业模型、应用场景、协同机制、生态配套,推动数据要素价值最大化、模型能力精准化、产业应用实效化,推动AI发展由“技术驱动”向“价值驱动”迈进。产业需求将引导数据与模型的迭代与定向研发,避免技术与场景脱节、数据与应用错位,并为高质量发展筑牢根基,促进智能经济和智能社会新形态形成。未来,部委将加强统筹指导,对成效显著的区域和企业给予政策与资金倾斜,地方主管部门将强化组织保障,调动各类主体积极性。

🏷️ #模数共振 #数据要素 #行业模型 #智能体 #应用场景

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📰 工信部、国家数据局打造智能体工厂

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。 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。 来源:中化新网 编辑:张砥石 李静静 赵鹏

🏷️ #模数共振 #AI制造 #数据集 #行业模型 #联合体

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📰 数据要素驱动汽车产业高质量发展系列创新成果发布-新黄河APP

4月30日,在福建福州举行的第九届数字中国建设峰会分论坛聚焦数据要素在汽车产业中的应用与价值共创。大会围绕“数绘汽车新蓝图、智启产业新征程”展开,汇聚政产学研用各界代表,探讨数据要素驱动汽车产业高质量发展的创新路径与实践成果。中汽中心发布主旨报告,提出在国家数据战略与汽车强国战略双重赋能下,需构建覆盖汽车全环节的数据要素价值链体系:一方面服务国家政策,完善数据标准与制度,推动可信数据空间的构建与前瞻创新;另一方面推动产业升级,提升跨域数据协同与跨境数据安全合规,形成稳定的数字底座。此次论坛还公布多项突破性成果:国内首个电池ID可信数据空间、再生材料追溯与认证公示平台及个人车可信数据空间,以及与南方电网共同推进的行业级互信互认模式,开启跨域互信新阶段。并宣布建立汽车行业数据赋能工场、汽车制造高质量数据集联合体,以及汽车数字出海平台,形成从数据流通、标注加工到模型训练的全链条能力,推动汽车产业在全球范围内的数字化协同与高效应用。

🏷️ #数据要素 #汽车产业 #可信数据 #数位出海 #产业生态

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📰 数据要素赋能汽车产业价值共创

4月30日,在福州举办的第九届数字中国建设峰会分论坛聚焦数据要素对汽车产业的赋能与共创发展。论坛由中汽中心主办、中汽数据承办,围绕“数绘汽车新蓝图 智启产业新征程”主题,汇聚政府、产业、学研等多方代表,探讨数据要素如何驱动汽车产业高质量发展。中汽中心副总经理李洧提出三点倡议:以场景驱动解决实际问题、通过联合攻关提升技术与效率、构建共享共治的汽车数据生态。专家指出数据要素化尚在初步阶段,需明确数据资产地位、权属、流通与隐私等挑战,并以“软件定义汽车”推动数据生态建设与创新。同期多项创新成果发布:发布了数启新局报告,提出构建汽车数据要素全价值链赋能体系,并加强数据标准与跨境数据安全;推出国际首个电池ID可信数据空间、再生材料追溯等平台,以及国内首个人车可信数据空间,标志可信数据空间进入规模化协同阶段;启动汽车行业数据赋能工场,建设数据流通、标注、模型训练等全链条能力;成立汽车制造高质量数据集建设联合体,汇聚多方生态资源,打造行业级数据互联平台;发布汽车数字出海平台,提供合规标准、数字工具与生态资源的一站式服务,支撑汽车出海全生命周期管理。

🏷️ #数据要素 #汽车产业 #可信数据空间 #数据出海 #智能制造

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📰 两部门启动2026年模数共振行动 推动AI赋能制造业 - 要闻 - 低碳网

本次通知由工业和信息化部与国家数据局联合印发,正式启动2026年“模数共振”行动,面向钢铁、工业母机、汽车、航空航天、信息通信等20个制造业重点行业,推动模型与数据的深度融合,形成“数据—模型—场景应用”的良性循环。行动通过七项重点任务,涵盖构建行业通识数据集与行业模型、梳理高价值场景并形成专识数据集及特色智能体、建立评测数据集与评测机制、创建“模数共振”空间、打造创新联合体、完善生态与要素保障,以及确定重点城市作为标杆。通过统一标准和跨主体协同,推动数据高效可信流通、模型训练与智能体研发落地,力求在2026年底前形成可推广的应用场景与高质量数据集,促进AI在制造业的高水平赋能。地方各级政府、央企需制定实施方案,完成阶段性评估与成效总结,确保任务落地与示范效应。

🏷️ #模数共振 #AI制造 #数据模型 #行业场景 #数据集

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📰 打造智能体工厂,两部门启动“模数共振”行动 — 新京报

工业和信息化部与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20个重点行业,围绕场景、模型、智能体、数据集与案例等关键技术,推动AI高水平赋能新型工业化。当前数据与模型是核心驱动,但存在数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等挑战。本次行动在前期方案基础上,细化各地区和部门的推进路径,通过设定重点任务,推动模型与数据深度融合,形成行业模型—应用实践—场景数据—数据优化的良性循环。重点建设行业通识与专识数据集,完善模型评测,创建“模数共振”空间,打造创新联合体,确定重点城市与省份,力争在2026年底实现数据、模型与场景应用的闭环互促,推动AI为制造业高水平赋能。编辑 白爽

🏷️ #AI制造 #数据模型 #场景应用 #模数共振 #产业生态

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📰 2026年“模数共振”行动启动

工业和信息化部和国家数据局联合印发通知,正式启动2026年“模数共振”行动,面向制造业的20个重点行业,确定重点城市,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AI高水平赋能新型工业化。行动强调模型与数据是核心要素,围绕数据孤岛、模型泛化和场景适配等难题,细化地区和部门推进路径,通过设定重点任务,推动行业模型与数据的深度融合,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”的良性循环。面向钢铁、工业母机、汽车、航空航天、信息通信等20个行业,依托重点城市和省份,产出推广性强、可行性高的AI应用场景,攻关行业模型、专用模型和特色智能体,构建高质量数据集,培育联合体,完善人才和标准等产业生态。到2026年底,基本形成数据、模型、场景应用的互促循环,实现AI对新型工业化的高水平赋能。通知部署七项重点任务,包括建立行业通识与专识数据集、完善模型评测、建设“模数共振”空间、组建创新联合体、确定重点城市等。

🏷️ #AI#工业#数据#模型#场景

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📰 工信部与国家数据局联合启动2026年“模数共振”行动 依托重点城市打造智能体工厂-中国工业互联网研究院

2026年,工信部与国家数据局联合启动“模数共振”行动,面向制造业的20个重点行业,通过确定重点城市、场景、模型、智能体、数据集和案例等关键技术成果,推动人工智能高水平赋能新型工业化。当前,数据与模型是驱动 AI 高质量发展的核心要素,但存在数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等问题。此次行动在前期“人工智能+制造”专项行动基础上,细化各地区和部门的操作路径,设定重点任务,推动模型与数据深度融合,形成行业模型—场景数据—模型优化的良性循环,力求培育推广性强、技术可行的应用场景,攻关行业模型、专用模型与特色智能体,建设高质量数据集,培育联合体,完善产业生态。行动涵盖钢铁、工业母机、汽车、航空航天、信息通信等20行业,依托重点城市和省份,目标在2026年底实现数据—模型—场景应用的良性互促循环,推进智能体工厂建设及产业升级。计划分三阶段推进:方案编制、评估优化、成果收官,分别在2026年5月30日、8月30日、11月30日前完成部署、评估与总结,并发布实施清单。

🏷️ #模数共振 #智能体工厂 #数据模型 #制造业 #人工智能

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📰 危险化学品、建筑施工、交通运输等重点行业工伤预防将被“紧盯” — 新京报

人社部在4月28日的新闻发布会上介绍了工伤预防五年行动计划(2026—2030年)的要点。该计划在总结前期(2021—2025年)成效的基础上,围绕“干什么、怎么干”明确了工伤预防的目标与路径,力求降低工伤事故与职业病发生率,提升职工和用人单位的预防意识与能力。总体思路仍以工伤预防为核心,融合“预防、补偿、康复”三位一体的制度体系。五大举措聚焦:一是明确重点目标,力求在重点行业、重点情形及新就业形态下逐步降低事故与伤害发生率,持续改善工作场所条件;二是紧盯重点行业,继续把危险化学品、矿山、建筑施工、交通运输、机械制造等作为重点,同时关注即时配送、上下班交通事故和突发疾病等新的情形;三是加强部门协同,健全联防联控机制,落实用人单位主体责任,形成齐抓共管的大预防格局;四是智慧赋能,推动智慧工伤预防,探索人工智能在预防中的应用;五是基础数据支撑,建立完善的工伤事故监测指标体系,通过数据积累与分析提升宣传培训的精准性与有效性。

🏷️ #工伤预防 #五年行动 #重点行业 #智慧应用 #数据监测

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📰 两部门启动2026年“模数共振”行动 依托重点城市打造智能体工厂

为推动制造业高水平赋能新型工业化,工信部与国家数据局联合印发通知,正式开启2026年“模数共振”行动,面向钢铁、石化、有色金属、建材、工业母机、汽车、航空航天、信息通信等20个行业,围绕数据、模型、场景三要素,探索场景、模型、智能体、数据集、案例等关键成果的产出路径。行动强调解决数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等问题,提出通过建立行业通识与专识数据集、评测机制、模数共振空间、创新联合体等措施,推动数据与模型深度融合,形成“数据-模型-场景应用”良性循环,直至实现“智能体工厂”的愿景。七大重点任务覆盖数据集建设、模型评测、场景培育、专用智能体、跨主体协同、全栈解决方案及生态保障,并明确在各省及重点城市开展实施、中期评估与成效总结,确保区域间协同推进与示范带动,提升产业数字化、智能化水平。届时将通过政策支持、标准推广、实训基地建设等方式,汇聚算力、数据、模型与应用各环节资源,促进行业应用落地与生态完善。

🏷️ #模数共振 #人工智能 #制造业 #数据集 #行业模型

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📰 工信部、国家数据局启动2026年“模数共振”行动,依托重点城市打造智能体工厂

本次通知由工信部与国家数据局联合发布,正式启动2026年“模数共振”行动,面向钢铁、汽车、航空航天等20个制造业重点行业,围绕数据、模型、场景等关键要素推进协同创新。行动提出七大重点任务,涵盖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、建立评测数据集与模型评测机制、创建“模数共振”空间、打造创新联合体、完善生态配套以及确定重点城市作为标杆。核心思路是以模引数、用数赋模,促使数据资源与行业模型深度融合,形成数据-模型-场景的良性循环,推动产业智能化升级。通过跨地区、跨央企协同,建立跨主体的数据治理、模型共建与应用落地机制,力争打造可复制、可推广的行业智能化样板,并在2026年底形成稳定的产学研用闭环。为保障落地,文件明确实施方案、阶段评估和成效总结的时间节点,以及资金与政策支持的保障措施,强调在重点城市与企业中推动示范应用与标准建设。

🏷️ #模数共振 #数据资源 #行业模型 #高价值场景 #智能体

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📰 智能工厂梯度培育工作启动

贵州省印发的《智能工厂梯度培育方案》明确到2030年实现全省规模以上工业企业数字化改造全覆盖,并培育一批具备典型场景的先进级智能工厂,至2035年形成卓越级与领航级智能工厂群体。方案以构建梯度培育体系与强化组织实施为两大重点,分基础级、先进级、卓越级、领航级四个层级推进,聚焦单机改造、跨系统数据协同、产销服务链条整合及新一代数字技术应用等关键领域。实施路径包括推广基础级、推动先进级跨系统数据壁垒打通、择优打造卓越级并探索领航级的深度融合,如人工智能、数字孪生和工业元宇宙等前沿技术。多层次组织实施将由省级部门共同发布年度通知,组织遴选及评估管理,建立动态评价体系并完善智能制造标准。政策层面强调加强供给能力、完善标准体系、加大资金与金融衔接力度,推动产教融合和“订单式”人才培养,靶向引进高端技能人才,提升企业创新能力与产业链协同水平,推动全省智能制造向更高质量发展迈进。

🏷️ #智能工厂 #梯度培育 #数字化改造 #产教融合 #前沿技术

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📰 数字经济赋能先进制造业转型发展

制造业是国之根本,先进制造业构成现代工业体系的核心。大数据、人工智能、工业互联网等数字技术正在深度融入研发、生产、供应链与服务全链条,显著提升效率与资源配置,推动向智能化、平台化转变,为高质量发展注入新动能。
数字化转型虽初见成效,但仍有落地适配、数据价值挖掘、要素保障与区域发展不均等痛点。对策包括:个性化转型、建立“采集—治理—应用—共享”的数据链、构筑“人才+资金+服务”保障、推动区域协同与产业升级,形成龙头带动、普惠中小、协同发展的格局。

🏷️ #数字化转型 #智能制造 #产业协同 #龙头带动

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📰 从制造到智能的底层重构 汽车业正在发生“物理AI改命”_央广网

2026年汽车产业的热词由智能化转向物理AI。多位高管在智能电动汽车发展高层论坛上强调,未来存活的智驾公司将转型为移动物理AI公司。行业机会聚焦于以世界模型+强化学习为核心的通用物理AI研发,以及从智驾方案商向技术服务商的转型路径。
推动这场范式革命的,是行业对机器行动能力的刚性需求。汽车作为最复杂的移动终端,成为物理AI落地的核心载体,厂商和供应链企业纷纷升级战略,转向跨场景、跨车型的基础模型与端云协同架构。业内共识逐步形成:物理AI不是单一功能升级,而是底层重构,决定未来的价值链走向。
在技术路线上,VLA与世界模型最初存在分歧,但被广泛认同将实现互补与融合,形成底层基建+上层决策的协同格局。物理AI的落地面临技术、成本和安全三大挑战,需要海量数据、高算力与规范的治理框架。未来车企将转型为物理AI科技公司,靠软件订阅、数据服务与跨场景授权实现持续盈利,价值链由硬件制造转向算法与数据的核心竞争力。

🏷️ #物理AI #世界模型 #融合 #智驾 #数据服务

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📰 走进厦门太古,以数智之力共筑高端制造新未来! - 中国工业新闻网

4月17日,金蝶主办的走进厦门太古暨高端制造数字化转型论坛在厦门圆满落幕。与会专家学者和企业管理者围绕AI时代的核心议题,探讨创新突破与高质量发展路径,共商产业数智化变革方向,并绘就中国高端制造的发展新未来。
在主题发言中,赵燕锡表示AI从工具升级为生产力,金蝶正推进AI转型,携手厦门太古打造ECHOII系统,实现航空MRO流程业财一体化,构建数智化底座。未来双方将深化数据治理与AI应用,继续共建AI场景,推动高端装备制造数智化升级。

🏷️ #智能制造 #数智化 #AI转型 #航空维修

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📰 培育超1200家智能工厂 湖北“人工智能+制造”锚定六大硬指标 - 湖北日报新闻客户端

4月16日,湖北省《人工智能+制造》专项行动解读在武汉发布,成为大会核心环节。刘良博副厅长对方案进行系统解读,强调国家战略、湖北目标与产业基础三位一体,为推动AI与制造深度融合指明方向,依托1600亿元级产业规模、18000个算力单位和全国前列的5G工厂提供支撑。
到2027年的六大硬指标包括:100个行业大模型、100个以上工业智能体、50个数据集、200个应用场景、培育1200家智能工厂,力争进入全国第一梯队。并提出六大行动:底座筑基、产品焕新、场景渗透、行业赋能、协同共建、生态优化,推动数据、算力、软件等要素全链路升级,同时通过产业走廊促进区域协作。会上还听取清华王建民主旨报告,强调以工业数据为基础的全链路升级;省经信厅将推动跨部门协同与资金支持,降低中小企业转型成本。

🏷️ #人工智能制造 #数据底座 #算力协同 #产业升级

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📰 《湖北省「人工智能+制造」专项行动实施方案》

本次行动方案以六大行动为主线,聚焦基座筑基、产品焕新、场景渗透、行业赋能、协同共建与生态优化,推动工业模型创新与数据治理并举,形成全省智能制造的协同发展框架。到2027年,力争建成100个行业垂直大模型、100个以上高水平工业智能体、50个以上高质量数据集、200个以上典型应用场景,培育1200家智能工厂,提升制造业数字化水平。
为支撑落地,将推进跨区域协同、多领域融合与安全可控机制建设,建立模型池、数据治理和端云协同等体系,完善产业链协同、场景标准及供需对接。重点覆盖电子信息、汽车、原材料、消费品、医药等行业,推动智能终端、智能装备、AI设计与中试验证等环节深度融合,促使企业云上用数、场景落地和产业共同进步。

🏷️ #人工智能 #制造 #工业智能体 #数据治理

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📰 湖北加快AI进车间、上产线 让算力像水电一样成为园区标配

湖北在武汉举行2026湖北AI产业发展生态大会暨AI+制造政策宣贯活动,解读实施方案,提出到2027年实现行业垂直大模型100个、工业智能体100个以上、数据集50个以上、智能工厂1200家,努力把全省AI与制造业融合推入全国第一梯队。第一步强调数据、算力、模型三粮草,推行大模型厂商与行业企业结对攻关,数据借助武汉工业互联网顶级节点形成流通体系,提供轻量化治理工具包,帮助中小企业也能使用。算力方面升级三大圈,园区集中建设算力中心,打造园区标配的算力条件。重点培育工业智能体,搭建省级公共服务平台,开源资源分发,企业可联合开发专属智能体,或在开源平台上快速搭建轻量模块以满足自身应用。并围绕电子信息、汽车、原材料、消费品、医药等五大行业开方,配套资金、云服务券等扶持,促进国资带动与民营企业共同应用。

🏷️ #智能制造 #大模型 #数据治理 #算力提升 #产研融合

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📰 五大产业迎来AI“私人定制” 湖北加快让AI进车间、上产线

湖北人工智能产业发展生态大会暨AI+制造政策宣贯在武汉举行,现场对实施方案进行解读,为制造业AI赋能绘出清晰路线图。方案提出到2027年实现100个行业垂直大模型、100余个高水平工业智能体、50个以上高质量数据集,培育1200家智能工厂,推动全省AI与制造业融合进入全国第一梯队。
在数据、算力、模型三要素粮草支撑下,方案提出大模型厂商+行业企业结对攻关,建立省级智能体公共服务平台,提供开发框架、组件等开源资源。数据以武汉为核心的工业互联网顶级节点聚合流通,推广轻量化治理工具包,让中小企业也能用得起用得上;算力升级为武宜襄·十三大算力圈,园区集约化建设算力中心,未来算力如水电般成为园区标配。五大行业精准药方涵盖电子信息、汽车、原材料、消费品、医药,辅以省级资金、揭榜挂帅等激励政策,助力产业链协同落地。

🏷️ #AI制造 #数据算力 #工业智能 #产业政策

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