中國信通院魏亮：“模數共振”激活數智動能，推動人工智能高質量發展
習近平總書記高度重視人工智能發展，強調要加快發展新一代人工智能，推動人工智能和實體經濟深度融合?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發展第十五個五年規劃綱要》提出，要全面實施“人工智能+”行動，全方位賦能千行百業。工業和信息化部聯合7部門共同印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》，破解制造業智能轉型瓶頸，推動人工智能技術從通用創新走向制造業落地。為深入貫徹黨中央、國務院關于人工智能發展的決策部署，工業和信息化部、國家數據局兩部門聯合啟動實施“模數共振”行動，以模型與數據協同進化、技術創新與產業應用雙向賦能為主線，著力構建“高質量數據-高效能模型-高價值應用”新的數據飛輪，為人工智能高質量發展筑牢根基，加快發展智能經濟和智能社會新形態。
一、把握“模數共振”行動的核心內涵與戰略意義
“模數共振”行動立足我國產業基礎與發展實際，圍繞高質量數據集、高水平行業模型、高價值應用場景、高效協同機制、完善生態配套，推動模型與數據深度耦合，實現數據要素價值最大化、模型能力精準化、產業應用實效化，推進人工智能發展從“技術驅動”向“價值驅動”邁進。
“模數共振”行動旨在以模型需求牽引數據治理，以高質量數據賦能模型迭代，構建“以模引數、用數賦模、模數共振”發展格局，推動人工智能模型與數據資源雙向賦能。一是以模引數，牽引數據提質增效。圍繞模型訓練需求和場景適配要求，反向牽引數據全流程治理，推動數據從“沉睡資源”變為“流動要素”，提升數據賦能模型訓練能力。二是用數賦模，推動模型精準化迭代升級。依托高質量行業數據提升模型場景適配能力，持續優化模型參數、提升推理精度，形成“模型優化-數據升級-應用提效-再優化”動態循環。三是模數共振，激活產業協同效能。以高價值應用場景為紐帶，推動數據與模型高效配置，打破產業鏈上下游壁壘，提升產業整體效率。
二、聚焦重點任務攻堅，推動“模數共振”實踐落地
“模數共振”行動面向鋼鐵、石油化工、有色金屬、汽車、航空航天、生物醫藥、電子信息等二十余個重點行業，圍繞筑底座、拓場景、優機制、建載體、聚聯合、強生態、樹標桿七大重點任務，全方位推動模型與數據深度協同，賦能人工智能高質量發展。
一是打造通識數據集與行業模型，夯實智能化轉型發展底座。構建行業通識數據集，通過數據標注、知識工程等手段，編制數據集清單，形成覆蓋行業共性需求的通識數據集。依托行業通識數據集建設推動行業模型持續迭代，實現“數據更新-模型優化-能力提升”良性循環，夯實智能化轉型共性底座。
二是挖掘高價值場景，構建專識數據集與特色智能體。高價值場景是“模數共振”價值轉化的核心載體，行業專識數據集與特色智能體是場景落地的核心支撐。聚焦重點行業，篩選可復制、易推廣的細分場景，為數據供給、模型研發錨定方向。圍繞高價值場景定制構建行業專識數據集，實現數據資源與場景需求高度匹配。依托專識數據與行業底座模型，打造場景化特色智能體，支撐業務場景自主化運行。推動專識數據、特色智能體與高價值場景深度融合，全面賦能產業轉型升級、提質增效。
三是健全評測體系，形成“模數”閉環優化機制。評測體系是保障“模數”質量、推動迭代升級的關鍵抓手。打造滿足重點行業應用場景和行業專用模型需求的特色化數據評測能力，細化評測數據的類型和場景適配性。搭建面向行業應用、特殊場景的動靜結合模型評測能力，靜態評測聚焦模型基礎性能，動態評測跟蹤模型在實際場景中的運行效果。構建數據與模型閉環反饋機制，形成“評測-優化-提升-再評測”閉環流程，實現模型與數據的閉環迭代，持續提升數據質量和模型性能。
四是建設協同創新載體，打通協同堵點。建設“模數共振”空間，整合數據資源、模型技術、研發力量、應用需求等核心要素，打造數據資源匯聚、模型研發、成果轉化于一體的協同創新空間。推動“模數共振”空間與國家數據基礎設施互聯互通，實現多主體數據高效可信流通。
五是著力打造“模數共振”創新聯合體。創新聯合體是算力企業、模型企業、數據企業和應用開發企業的組合，推動組建創新聯合體，并建立與“模數共振”空間在模型研制、軟硬適配、數據處理、應用方案設計與開發等方面協同聯動，形成行業級、全棧式解決方案研發和應用，形成完整的“數-模-用”產業鏈條，打造人工智能賦能行業“樣板間”。
六是完善生態配套，強化保障機制支撐。加強培養復合型人才，通過“深度行”活動、實訓基地建設等模式，構建“高校培養+企業實訓+在職培訓”體系。完善標準體系，鼓勵多方圍繞數據、模型、評測等關鍵環節，參與“模數共振”標準規范制定。構建覆蓋人才、標準、服務等全維度生態配套體系，保障“模數共振”行動持續、高效推進。
七是打造重點城市標桿，發揮示范引領效應。重點城市是“模數共振”行動的實踐載體，遴選人工智能產業基礎雄厚、創新資源豐富的城市打造標桿，完善人才、資金等要素配套，建立健全政策協同機制，推動攻關重點任務?？偨Y標桿城市實踐案例，形成可復制、可推廣的經驗，構建 “標桿引領、全面推進”的發展格局。
三、以場景需求為牽引，激活“模數共振”價值轉化
“模數共振”以重點行業、典型場景為牽引，推動模型與數據在產業落地中深度融合，形成一批可推廣、可復制的標桿案例，以應用實效反哺模數共振體系的完善。
場景牽引是“模數共振”行動的牛鼻子。聚焦工業制造、醫療健康等重點領域高價值場景，建立場景應用反饋機制，通過應用牽引實現數據與模型持續進化，提升模型能力，推動數據、模型、場景協同升級，實現“應用越廣、數據越優、模型越強、價值越大”正向循環。
產業需求是“模數共振”行動的出發點和落腳點。以場景應用持續反哺數據迭代與模型優化，推動數據、模型的供給與產業需求精準匹配，引導模型研發企業、數據機構根據產業需求定向研發、精準供給，避免技術與場景脫節、數據與應用錯位。
深度融合是“模數共振”行動的最終目標。以“模數共振”為支撐點，推動數據、模型與各行業場景結合，構建“數據+模型+場景+服務”新型模式。推動數據、模型和產業深度融合，豐富產業形態，提升價值轉化效率，培育形成“人工智能+制造業”新質生產力。
“模數共振”行動緊扣國家戰略，對標專項行動部署要求，以模型、數據為核心抓手，以產業實際需求為鮮明導向，充分激活數據要素價值，迭代提升智能模型能力，持續推進數據資源與智能模型全方位融合、深層次聯動、常態化共振，以模數協同賦能產業轉型升級，推動人工智能由技術創新突破向規?；a業落地躍遷，全面構建人工智能產業創新引領、高質量發展新格局。
作者：中國信息通信研究院副院長 魏亮
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