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。该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。
根据通知，到2026年年底，基本形成“数据—模型—场景应用”良性互促循环，推动人工智能高水平赋能新型工业化。
有行业协会人士表示，数字化转型成熟度较低的企业，应优先补齐数据采集与基础自动化能力。
做大产业生态
近日公布的《工业和信息化部办公厅国家数据局综合司关于联合实施2026年“模数共振”行动的通知》指出，该行动重点面向钢铁、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、网络安全等行业或领域。
通知提出，通过行动牵引，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。
工业和信息化部信息技术发展司二级巡视员傅永宝在第九届数字中国建设峰会上表示，近年来，工信部多措并举推动工业数据开发利用：一是强底座，夯实数据利用基础；二是育应用，挖掘数据价值潜能；三是促合作，做大数据产业生态。下一步，将持续深化政策引领，做大产业生态，加强路径探索，深入开展高质量行业数据集建设先行先试，支持各地同步启动工业数据筑基行动，推动新型工业化取得更大成效。
补齐数据采集能力
中国钢铁工业协会副秘书长兼科技环保部主任冯超向《中国经营报》记者介绍，2025年，协会发布了《钢铁行业数字化转型成熟度评估》，为行业提供了统一的度量机制。过去，企业往往难以评估自身数字化转型成效及成熟度。
针对行业“上层设计先进、底层基础薄弱”的结构性矛盾，冯超表示，建议企业依托成熟度评估标准进行精准定位。一、二级企业应优先补齐数据采集与基础自动化能力；三、四级企业则应向高阶模型应用与全局协同发力，重点突破电子炼钢等复杂工序的模型化与智能化控制瓶颈。
“当前行业数字化水平差异显著，先进企业已成为全球灯塔工厂，薄弱企业仍存在较大差距，需要精准施策。”冯超说。
他还介绍，协会将充分发挥资源整合优势，着力解决AI模型方法能力不足、落地成本偏高等痛点。“下一步，将重点发展轻量化工业大模型、多智能体协同系统等适配性技术产品，推动关键工艺装备与核心工业软件自主研发，让先进技术深度融入钢铁生产一线。”
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