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📰 “AI+制造”加速释放乘数效应
随着人工智能在各行业的深入应用，AI+制造进入全面推广的新阶段。本次峰会在安徽合肥举行，江汽集团等企业分享了数智化经验，展示了AI驱动的产业升级路径。江汽集团的尊界超级工厂通过AI、工业互联网、5G+Wi-Fi 7等融合网络实现数据驱动的柔性生产，产品出厂设置可定制。研发、制造、供应链和服务等环节的AI应用正在提升效率与质量，推动全流程智能化。广汽、上汽通用五菱等也在加速部署，仿真测试、虚拟场景等创新显著提升开发和交付效率。业内专家认为，AI正以数据为根基，以大模型为大脑，以工业智能体为执行载体，推动制造业的底层逻辑重塑。未来的关键在于聚焦高价值场景、结合行业流程与组织变革，形成自力更生与开放协同并存的生态，持续沉淀能力，实现“AI+制造”的乘数效应。
🏷️ #AI制造 #数智化 #智能制造 #产业升级 #模型生态
🔗 原文链接
📰 “AI+制造”加速释放乘数效应
随着人工智能在各行业的深入应用，AI+制造进入全面推广的新阶段。本次峰会在安徽合肥举行，江汽集团等企业分享了数智化经验，展示了AI驱动的产业升级路径。江汽集团的尊界超级工厂通过AI、工业互联网、5G+Wi-Fi 7等融合网络实现数据驱动的柔性生产，产品出厂设置可定制。研发、制造、供应链和服务等环节的AI应用正在提升效率与质量，推动全流程智能化。广汽、上汽通用五菱等也在加速部署，仿真测试、虚拟场景等创新显著提升开发和交付效率。业内专家认为，AI正以数据为根基，以大模型为大脑，以工业智能体为执行载体，推动制造业的底层逻辑重塑。未来的关键在于聚焦高价值场景、结合行业流程与组织变革，形成自力更生与开放协同并存的生态，持续沉淀能力，实现“AI+制造”的乘数效应。
🏷️ #AI制造 #数智化 #智能制造 #产业升级 #模型生态
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📰 锚定新型工业化！双部门联动实施模数共振行动 重构工业AI发展新范式 - 中国工业新闻网
本文聚焦工信部与国家数据局联合推进的“模数共振”行动，面向制造业20大重点行业，构建数据、模型、场景、智能体四位一体的工业AI发展新范式。行动以行业数据集与模型体系为核心，通过“双轨数据集”机制破解数据孤岛，推动数据供给、质量管控与合规流通的闭环，力争在2026年底覆盖20大行业，形成数据—模型—场景应用的良性循环。为实现规模化落地，提出以“模数共振空间+创新联合体”为载体，统一基准评测与差异化智能体并行推进，推动区域标杆、城市共振、跨域普及的三阶段路径，并以智能体工厂为终极目标，围绕自主认知、协同演化、跨主体数据流通等特征，重塑生产组织、管理模式、人才结构、研发与商业模式。总体而言，这是一次系统性重构工业AI生产关系、提升我国制造业数据治理与算力生态的重大工程。
🏷️ #模数共振 #工业AI #智能体工厂 #数据集 #行业标准
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📰 锚定新型工业化！双部门联动实施模数共振行动 重构工业AI发展新范式 - 中国工业新闻网
本文聚焦工信部与国家数据局联合推进的“模数共振”行动，面向制造业20大重点行业，构建数据、模型、场景、智能体四位一体的工业AI发展新范式。行动以行业数据集与模型体系为核心，通过“双轨数据集”机制破解数据孤岛，推动数据供给、质量管控与合规流通的闭环，力争在2026年底覆盖20大行业，形成数据—模型—场景应用的良性循环。为实现规模化落地，提出以“模数共振空间+创新联合体”为载体，统一基准评测与差异化智能体并行推进，推动区域标杆、城市共振、跨域普及的三阶段路径，并以智能体工厂为终极目标，围绕自主认知、协同演化、跨主体数据流通等特征，重塑生产组织、管理模式、人才结构、研发与商业模式。总体而言，这是一次系统性重构工业AI生产关系、提升我国制造业数据治理与算力生态的重大工程。
🏷️ #模数共振 #工业AI #智能体工厂 #数据集 #行业标准
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📰 工信部、国家数据局打造智能体工厂-中国石油新闻中心-中国石油新闻中心
近期工业和信息化部、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20个重点行业，推动人工智能高水平赋能新型工业化。行动聚焦数据与模型两大核心要素，提出通过建立行业通识数据集、行业专识数据集与特色智能体，形成数据—模型—场景应用的良性循环。为确保落地，通知设定七项重点任务：构建行业通识数据集、梳理高价值场景并打造专用模型、完善评测数据集与评测机制、创建协同空间以实现多主体数据不出域联合训练、组建全栈解决方案联合体、强化生态与要素保障、并在重点城市打造标杆，推动行业应用落地与产业生态完善。整体目标是在2026年底前建立可持续的、可推广的技术体系与生态，为制造业的数字化转型提供高质量支撑，提升AI在工业领域的应用深度与广度，形成数据—模型—场景的协同发展格局。
🏷️ #模数共振 #AI制造 #数据集 #行业模型 #协同空间
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📰 工信部、国家数据局打造智能体工厂-中国石油新闻中心-中国石油新闻中心
近期工业和信息化部、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20个重点行业，推动人工智能高水平赋能新型工业化。行动聚焦数据与模型两大核心要素，提出通过建立行业通识数据集、行业专识数据集与特色智能体，形成数据—模型—场景应用的良性循环。为确保落地，通知设定七项重点任务：构建行业通识数据集、梳理高价值场景并打造专用模型、完善评测数据集与评测机制、创建协同空间以实现多主体数据不出域联合训练、组建全栈解决方案联合体、强化生态与要素保障、并在重点城市打造标杆，推动行业应用落地与产业生态完善。整体目标是在2026年底前建立可持续的、可推广的技术体系与生态，为制造业的数字化转型提供高质量支撑，提升AI在工业领域的应用深度与广度，形成数据—模型—场景的协同发展格局。
🏷️ #模数共振 #AI制造 #数据集 #行业模型 #协同空间
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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
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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📰 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
本次通知由工业和信息化部、国家数据局联合印发，正式启动2026年“模数共振”行动，面向制造业20个重点行业，旨在探索场景、模型、智能体、数据集与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。文章指出数据与模型是推动AI高质量发展的核心要素，但当前存在数据孤岛、模型泛化不足等问题。行动提出七项重点任务，覆盖通识数据集与行业模型、专识数据集与特色智能体、评测机制、协同机制、全栈解决方案、生态要素保障以及重点城市示范等方面，强调建立数据—模型—场景应用的良性循环，并通过指标化评估确保落地务实。目标是在2026年底形成可推广、可落地的AI应用生态与产业支撑体系，促进制造业的数字化、智能化升级，同时培育联合体与行业标准，打造示范标杆城市。
🏷️ #模数共振 #制造业AI #行业数据集 #智能体 #评测机制
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📰 工信部、国家数据局打造智能体工厂
本次通知由工业和信息化部、国家数据局联合印发，正式启动2026年“模数共振”行动，面向制造业20个重点行业，旨在探索场景、模型、智能体、数据集与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。文章指出数据与模型是推动AI高质量发展的核心要素，但当前存在数据孤岛、模型泛化不足等问题。行动提出七项重点任务，覆盖通识数据集与行业模型、专识数据集与特色智能体、评测机制、协同机制、全栈解决方案、生态要素保障以及重点城市示范等方面，强调建立数据—模型—场景应用的良性循环，并通过指标化评估确保落地务实。目标是在2026年底形成可推广、可落地的AI应用生态与产业支撑体系，促进制造业的数字化、智能化升级，同时培育联合体与行业标准，打造示范标杆城市。
🏷️ #模数共振 #制造业AI #行业数据集 #智能体 #评测机制
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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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📰 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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📰 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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📰 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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📰 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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📰 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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📰 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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📰 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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📰 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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📰 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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📰 从政策引领到价值落地：“模数共振”的实践与思考 – 智慧城市行业分析
本文围绕“模数共振”政策提出及其实践路径展开解读，聚焦中国在推动制造业智能化转型中的数据治理、模型训练与应用落地的闭环设计。首先，政策明确将企业首席数据官制度、数据治理标准化、以及数据资源清单建设作为核心基础，通过“以模引数—用数赋模”的双向闭环，推动海量分散数据转化为可用于模型训练的高质量数据集，并让模型在场景中持续反馈、反哺数据以提升迭代效率。文章强调数据质量与治理水平是模型落地的前提，提出一体化机制以打破数据、模型、应用在不同环节的割裂，实现从数据治理到模型升级的持续循环。通过海天瑞声的标注平台、前沿数据训练场以及行业协同实践，展示了从数据采集、标注、训练到场景验证的全流程闭环，以及在安全合规、标准制定、人才培养等方面的政策与生态保障。最终，作者呼吁在政府、企业与产业链协同下，形成开放、协同、可持续的生态体系，使数据真正“活”起来、模型“懂”行业，推动人工智能在制造业的广泛落地。
🏷️ #模数共振 #数据治理 #模型训练 #一体化机制 #工业AI
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📰 从政策引领到价值落地：“模数共振”的实践与思考 – 智慧城市行业分析
本文围绕“模数共振”政策提出及其实践路径展开解读，聚焦中国在推动制造业智能化转型中的数据治理、模型训练与应用落地的闭环设计。首先，政策明确将企业首席数据官制度、数据治理标准化、以及数据资源清单建设作为核心基础，通过“以模引数—用数赋模”的双向闭环，推动海量分散数据转化为可用于模型训练的高质量数据集，并让模型在场景中持续反馈、反哺数据以提升迭代效率。文章强调数据质量与治理水平是模型落地的前提，提出一体化机制以打破数据、模型、应用在不同环节的割裂，实现从数据治理到模型升级的持续循环。通过海天瑞声的标注平台、前沿数据训练场以及行业协同实践，展示了从数据采集、标注、训练到场景验证的全流程闭环，以及在安全合规、标准制定、人才培养等方面的政策与生态保障。最终，作者呼吁在政府、企业与产业链协同下，形成开放、协同、可持续的生态体系，使数据真正“活”起来、模型“懂”行业，推动人工智能在制造业的广泛落地。
🏷️ #模数共振 #数据治理 #模型训练 #一体化机制 #工业AI
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📰 Meta 自研 AI 推理芯片：四代路线图深度解读 - OFweek智能制造网
本文聚焦 Meta 自研 AI 推理芯片 MTIA 的四代路线图及设计思路。作者指出 Meta 选择专注推理而非训练芯片，原因在于其日常运作高度依赖海量、频繁的推理任务，尤其在排名和推荐系统中。MTIA 300 基于 RISC-V 架构，作为第一块基石，已投入生产并验证模块化设计与自研路径的可行性。随着生成式 AI 需求提升，MTIA 400 在算力与带宽方面均显著提升，支持更大规模的节点扩展，进入数据中心部署阶段。MTIA 450 进一步将内存带宽翻倍并强化对低精度自定义数据类型的支持，解决推理对带宽的瓶颈，计划 2027 年初大规模部署。MTIA 500 以模块化的终极形态出现， HB M 带宽再提升，容量可达 512GB，并引入 2×2 的小型计算芯片组配置，实现模块化组件独立演进与快速替换，计划同样在 2027 年投入大规模部署。整段路线强调开放生态与标准化：MTIA 与 OCP、PyTorch、vLLM、Triton 深度整合，硬件遵循 OCP，软件无缝对接，降低进入门槛并提升部署灵活性。文章最后对比了专注推理的 Meta 与偏向训练的厂商，提出在市场潮水退去后，谁更具可持续性有待观察，当前 MTIA 已有数十万颗在生产系统中运行。
🏷️ #自研芯片 #推理优先 #MTIA路线 #模块化设计 #开放生态
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📰 Meta 自研 AI 推理芯片：四代路线图深度解读 - OFweek智能制造网
本文聚焦 Meta 自研 AI 推理芯片 MTIA 的四代路线图及设计思路。作者指出 Meta 选择专注推理而非训练芯片，原因在于其日常运作高度依赖海量、频繁的推理任务，尤其在排名和推荐系统中。MTIA 300 基于 RISC-V 架构，作为第一块基石，已投入生产并验证模块化设计与自研路径的可行性。随着生成式 AI 需求提升，MTIA 400 在算力与带宽方面均显著提升，支持更大规模的节点扩展，进入数据中心部署阶段。MTIA 450 进一步将内存带宽翻倍并强化对低精度自定义数据类型的支持，解决推理对带宽的瓶颈，计划 2027 年初大规模部署。MTIA 500 以模块化的终极形态出现， HB M 带宽再提升，容量可达 512GB，并引入 2×2 的小型计算芯片组配置，实现模块化组件独立演进与快速替换，计划同样在 2027 年投入大规模部署。整段路线强调开放生态与标准化：MTIA 与 OCP、PyTorch、vLLM、Triton 深度整合，硬件遵循 OCP，软件无缝对接，降低进入门槛并提升部署灵活性。文章最后对比了专注推理的 Meta 与偏向训练的厂商，提出在市场潮水退去后，谁更具可持续性有待观察，当前 MTIA 已有数十万颗在生产系统中运行。
🏷️ #自研芯片 #推理优先 #MTIA路线 #模块化设计 #开放生态
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📰 江苏首个大模型创新生态社区“模术空间”在苏州启动
10月18日，苏州启动了江苏首个大模型创新生态社区——“模术空间”，旨在推动“AI+制造”工作，降低企业应用人工智能技术的门槛与成本。该空间依托苏州工业园区，通过“六位一体”服务模式，提供公共算力、高质量数据集及模型评测平台，帮助制造业企业尤其是中小企业快速应用先进的AI工具。
近年来，苏州在工业大模型的发展上取得了显著进展，已培育139个工业垂类大模型，覆盖多个关键产业。随着“模术空间”的启动，苏州将进一步提升人工智能产业的竞争力，吸引顶尖创新资源，确保技术的前沿性和可靠性。同时，国家人工智能应用中试基地的揭牌为本地企业提供了推动创新的重要支撑，有助于实现成果的快速产业化。
未来，“模术空间”将继续致力于推动产业的智能化发展，促进技术与场景的深度融合。通过与资金及人才的结合，苏州希望在全球智能制造中占据重要地位，以提升其在国际竞争中的话语权和影响力。
🏷️ #AI技术 #制造业 #创新生态 #模术空间 #智能化
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📰 江苏首个大模型创新生态社区“模术空间”在苏州启动
10月18日，苏州启动了江苏首个大模型创新生态社区——“模术空间”，旨在推动“AI+制造”工作，降低企业应用人工智能技术的门槛与成本。该空间依托苏州工业园区，通过“六位一体”服务模式，提供公共算力、高质量数据集及模型评测平台，帮助制造业企业尤其是中小企业快速应用先进的AI工具。
近年来，苏州在工业大模型的发展上取得了显著进展，已培育139个工业垂类大模型，覆盖多个关键产业。随着“模术空间”的启动，苏州将进一步提升人工智能产业的竞争力，吸引顶尖创新资源，确保技术的前沿性和可靠性。同时，国家人工智能应用中试基地的揭牌为本地企业提供了推动创新的重要支撑，有助于实现成果的快速产业化。
未来，“模术空间”将继续致力于推动产业的智能化发展，促进技术与场景的深度融合。通过与资金及人才的结合，苏州希望在全球智能制造中占据重要地位，以提升其在国际竞争中的话语权和影响力。
🏷️ #AI技术 #制造业 #创新生态 #模术空间 #智能化
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📰 模术空间启动！
苏州市于2025年10月18日启动了“模术空间”，旨在加快推进人工智能赋能新型工业化，助力打造全球领先的“智造之城”。该活动在苏州人工智能产业园举行，市长吴庆文强调了AI赋能的重要性，指出要增强危机意识，充分发挥苏州的优势，推动AI在制造业的全面应用。近年来，苏州已汇聚超过2400家相关企业，形成了强大的产业基础。
“模术空间”的启用为苏州“AI+制造”的融合发展提供了全新的解决方案。通过构建要素支撑、中试验证、场景对接、资本赋能等六位一体的全生命周期体系，苏州致力于打造人工智能创新生态“苏州样板”。这一空间不仅为技术研发提供了支持，还促进了资源的高效配置与产业的协同发展，助力企业从数据采集到技术转化的全链条服务。
此外，国家人工智能应用中试基地的揭牌标志着苏州在人工智能领域的进一步深化，基地将围绕高质量行业数据集和可复制推广的典型场景等任务展开，成为行业企业降低创新成本的重要引擎。首批人工智能应用赋能中心和高质量数据集的发布，标志着苏州在智能制造方面的持续推进与成果。未来，“模术空间”将继续推动苏州在人工智能产业的双重提升，形成具有国际竞争力的发展格局。
🏷️ #人工智能 #模术空间 #智造之城 #制造业 #创新生态
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📰 模术空间启动！
苏州市于2025年10月18日启动了“模术空间”，旨在加快推进人工智能赋能新型工业化，助力打造全球领先的“智造之城”。该活动在苏州人工智能产业园举行，市长吴庆文强调了AI赋能的重要性，指出要增强危机意识，充分发挥苏州的优势，推动AI在制造业的全面应用。近年来，苏州已汇聚超过2400家相关企业，形成了强大的产业基础。
“模术空间”的启用为苏州“AI+制造”的融合发展提供了全新的解决方案。通过构建要素支撑、中试验证、场景对接、资本赋能等六位一体的全生命周期体系，苏州致力于打造人工智能创新生态“苏州样板”。这一空间不仅为技术研发提供了支持，还促进了资源的高效配置与产业的协同发展，助力企业从数据采集到技术转化的全链条服务。
此外，国家人工智能应用中试基地的揭牌标志着苏州在人工智能领域的进一步深化，基地将围绕高质量行业数据集和可复制推广的典型场景等任务展开，成为行业企业降低创新成本的重要引擎。首批人工智能应用赋能中心和高质量数据集的发布，标志着苏州在智能制造方面的持续推进与成果。未来，“模术空间”将继续推动苏州在人工智能产业的双重提升，形成具有国际竞争力的发展格局。
🏷️ #人工智能 #模术空间 #智造之城 #制造业 #创新生态
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📰 卷完外卖又卷汽车！京东高调进军汽车行业_车家号_发现车生活_汽车之家
近期，京东在汽车行业展开了一系列战略合作，标志着其正式进军汽车产业。与广汽集团、宁德时代及长安汽车集团的合作，旨在构建一个覆盖研发、销售和服务的汽车生态体系。京东通过整合产业链资源，计划推出售价10万-12万元的换电车型，满足大众市场需求。这一系列合作表明京东的汽车战略经过深思熟虑，非临时决定。
京东的“造车”模式与华为和小米不同，选择不直接参与制造，而是作为资源整合者，提供用户洞察和销售支持。京东拥有庞大的用户数据，这为车企精准定位用户需求提供了重要价值。京东的汽车业务布局早在2015年便已开始，逐步完善，显示出其在汽车领域的长期规划。
此外，京东与阿维塔的合作体现了全渠道营销的新趋势，提供便捷的维保服务。京东还计划在未来拓展自动驾驶出行服务市场，进一步提升物流效率。通过整合渠道和数据，京东希望在汽车产业中占据一席之地，重塑汽车消费体验，关键在于其能否理解汽车产业的运营逻辑。
🏷️ #京东 #汽车产业 #战略合作 #用户洞察 #模式创新
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📰 卷完外卖又卷汽车！京东高调进军汽车行业_车家号_发现车生活_汽车之家
近期，京东在汽车行业展开了一系列战略合作，标志着其正式进军汽车产业。与广汽集团、宁德时代及长安汽车集团的合作，旨在构建一个覆盖研发、销售和服务的汽车生态体系。京东通过整合产业链资源，计划推出售价10万-12万元的换电车型，满足大众市场需求。这一系列合作表明京东的汽车战略经过深思熟虑，非临时决定。
京东的“造车”模式与华为和小米不同，选择不直接参与制造，而是作为资源整合者，提供用户洞察和销售支持。京东拥有庞大的用户数据，这为车企精准定位用户需求提供了重要价值。京东的汽车业务布局早在2015年便已开始，逐步完善，显示出其在汽车领域的长期规划。
此外，京东与阿维塔的合作体现了全渠道营销的新趋势，提供便捷的维保服务。京东还计划在未来拓展自动驾驶出行服务市场，进一步提升物流效率。通过整合渠道和数据，京东希望在汽车产业中占据一席之地，重塑汽车消费体验，关键在于其能否理解汽车产业的运营逻辑。
🏷️ #京东 #汽车产业 #战略合作 #用户洞察 #模式创新
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