2026年4月，工业和信息化部办公厅、国家数据局综合司联合印发《关于联合实施2026年“模数共振”行动的通知》，面向钢铁、石化化工、汽车、航空航天等20个制造业重点行业，推动人工智能模型与数据资源协同互促、同频共振，并提出到2026年底基本形成“数据、模型、场景应用”良性互促的循环。

模数共振，打造数据、模型、场景闭环

此次行动构建“行业通识—场景专识—评测基准”三级数据集与模型体系：分行业梳理数据资源，提炼形成行业通识高质量数据集；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；构建面向行业应用、面向特殊场景的模型能力评测体系；打造“模数共振”空间，选择人工智能产业基础好、数据资源丰富的城市打造标杆，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。

传统模式下，数据往往被视为训练模型的原料。“模数共振”则把应用环节纳入持续循环。数据由一次性投入转变为持续更新的能力基础，模型也通过实际应用不断校准和进化。

“模数共振”的价值在于强调数据与模型“单向供料”的传统关系。在共振逻辑下，行业模型赋能应用实践，应用实践产生场景数据，场景数据反过来优化行业模型，形成持续进化的良性飞轮。

夯实数据底座，破解企业智能化落地的“数据之困”

人工智能在企业中落地，首先要解决通用模型能力与专业业务需求之间的适配问题。企业经营管理和生产运营涉及特定的制度规范、行业机理、业务流程和系统口径，对模型输出的准确性、可追溯性和可执行性提出了更高要求。只有围绕具体任务开展治理，将分散的数据加工为准确、完整、可关联、可追溯的高质量数据集，才能为模型理解业务、辅助决策和执行任务提供可靠依据。

破题的关键，在于把数据加工成标准化、可流通的“高质量燃料”。借鉴“数据工厂”的标准化生产思路，将散落在车间、产线、企业中的碎片化数据，加工成行业通识高质量数据集，训练共性行业模型，提供可复用、可共享的公共数据底座；把数据采集、治理与平台建设作为基础工程，打通数据“采、存、治、算、用。”全链条，数据底座筑牢了，“模数共振”才有同频共振的根基。

为破解企业智能化落地的“数据之困”，浪潮数字企业构建从数据采集、知识治理到智能应用的完整路径。一方面，依托浪潮海岳数据中台inDataX，打通数据“采、存、治、算、用”全链路，以AI自动清洗、智能标注、动态脱敏等方式，将分散在不同系统、标准不一的数据加工成准确、完整、可追溯的高质量数据集，为模型训练提供可靠支撑。另一方面，打造浪潮海岳业务本体平台，把企业制度规范、业务对象及其关联关系提炼为AI可识别、可调用的统一语义网络，让模型真正“读懂”业务，解决通用大模型理解不了企业制度、行业机理与系统口径的问题。在此基础上，以本体Agent、本体孪生平台等为载体，将高质量数据集与业务语义贯通到合同审核、设备运维、供应链管理等场景，形成“感知—分析—决策—执行”闭环。

问题导向，以场景牵引高质量数据建设

“模数共振”不能停留在数据平台、工具建设层面，必须由真实业务问题确定建设重点，并通过实际场景检验应用价值。

从各地实践看，“模数共振”可以沿着四个环节推进。首先，盘点行业和企业数据，摸清数据资源，识别影响模型应用的数据缺口；其次，围绕行业共性需求和细分任务建设行业通识、企业特色数据集；再次，组织行业模型、专用模型和智能体开发，将业务规则、系统接口与模型能力结合起来；最后，通过场景评测和数据回流机制持续更新数据集、优化模型。

在这一过程中，场景既是人工智能能力的承载对象，也是数据治理和模型迭代的驱动力。模型在合同审核、数据分析、设备运维等任务中的运行结果，可以暴露数据缺失、标准不一致和知识关联不足等问题，推动企业有针对性地补充数据、调整规则和完善知识体系。

扎根济南、服务全国：浪潮集团全链条支撑“模数共振”落地

作为山东省属国资企业，浪潮集团扎根济南，服务全国，充分依托济南城市资源优势。

在集团协同层面，浪潮计算机提供多元算力基础设施，覆盖智算超节点、AI服务器、通用服务器及终端设备，为“模数共振”筑牢算力底座；浪潮卓数则以“模数工坊”提供工业化数据加工服务，把多模态原始数据加工为可复用、可计量的数据资产和高质量数据集。在浪潮人工智能工厂内，算力为数据加工和模型训练提供运行环境，数据工厂为算力注入有意义的计算负载，避免算力空转，也让模型有持续、干净、可追溯的数据可学。

浪潮数字企业面向软件行业和企业经营管理、生产运营智能化领域，面向具体场景，构建起了行业专识高质量数据集。这些数据经过知识工程手段加工后，形成“依据可查、过程可核、结果可复验”的语义底座，为行业模型、特色智能体和企业服务大模型训练提供坚实数据支撑。

重点行业率先破局，打造“模数共振”落地范式

模型与数据协同的价值，最终要落到场景上。以海岳大模型为底座推出商业AI与工业AI智能体集群，已在财务、供应链、高端装备、化工等领域落地，服务中国铁建、东方电气等50余家大型企业，智能服务年调用量达4亿次，一个个可复制、可推广的场景正在验证“模数共振”的实效；文本内容审核智能体对合同、招投标文件等专业文档开展智能审核，审核效率提升至少90%、错误率控制在5%以内、风险识别率超95%。工业AI面向高端装备、化工、生物医药、矿山等行业生产运营场景，在高端装备领域将关键设备意外停机率降低25%以上。

随着“模数共振”行动持续深化，更多行业将沿着“数据盘点—数据集建设—模型攻关—场景落地”的路径加速前行，“数据—模型—场景应用”良性互促的循环将加快形成。浪潮数字企业愿与产业各方同频共振、协同共进，为制造强国、网络强国、数字中国建设贡献更大力量。（浪潮集团副总裁 浪潮数字企业总经理 张金龙）