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发布时间：Wed, 27 May 2026 16:00:00 GMT
[中国信通院] 人工智能模数共振体系研究报告（2026年）
报告摘要
当前，全球科技革命加速演进，人工智能正从单点突破转向系统化赋能。“模型能力”与“数据要素”的深度融合与共振协同，已成为驱动产业智能化转型的核心动能。本报告旨在阐述“模数共振”体系的内涵，通过构建数据驱动、模型赋能、应用牵引的发展格局，为“人工智能+”的全面落地提供战略支撑。
正文内容
一、 政策驱动与发展背景 
人工智能模数共振体系是支撑高质量发展的核心要素。近年来，国家层面密集出台相关政策，加速产业布局：
- 战略定位： 党的二十大报告明确提出构建新一代信息技术、人工智能等新的增长引擎。
- 行动推进：
- 2025年9月23日：南京、济南、青岛、武汉、深圳等先导区共同启动**“模数共振”行动**。
- 2025年10月27日：北京召开专题研讨会，深度探讨概念内涵与实践路径。
- 顶层设计：
- 2026年1月：工信部等八部门发布**《“人工智能+制造”专项行动实施意见》**，正式将“模数共振”列入相关要求。
二、 体系内涵：双向赋能的良性循环 
人工智能模数共振体系的本质在于实现高质量数据集与高效能模型的深度耦合，核心逻辑为：
“以模引数、用数赋模”
- 分层分类，精准赋能： 建立行业通识与专识数据集。
- 培育主体： 发展行业大模型与特色智能体。
- 空间构建： 探索跨主体的**“模数共振空间”**，打破数据流通壁垒。
- 底座支撑： 完善算力供给、标准规范与安全治理体系。
三、 核心架构：三大支柱与五大能力 
本报告全面总结了模数共振体系的逻辑框架：
- 3大核心要素： 数据、模型、应用场景。
- 5大核心基础能力： 涵盖数据治理、模型训推、算力调度、安全防护及标准引领。
- 3大协同运行机制： 生态协同机制、利益分配机制、跨主体联动机制。
报告结论与展望
核心结论：
人工智能模数共振体系是各行业数字化转型的全方位支撑。通过打通数据壁垒与优化模型迭代，能够有效释放数据要素价值，加速产业智能化进程。
未来建议：
- 技术创新： 产学研各界应紧密合作，攻克模数共振中的关键技术瓶颈。
- 生态建设： 建立完善的生态协同机制，推动跨行业、跨领域的深度融合。
- 治理完善： 在推动技术发展的同时，必须同步完善安全治理体系，确保人工智能安全可靠发展。
展望未来： 尽管体系建设仍面临挑战，但通过各方共同推进，**“人工智能+”**将实现全面落地，为新型工业化注入不竭动力。
延伸阅读
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