本报记者 吴奕萱
日前，工业和信息化部办公厅和国家数据局综合司联合发布了关于《实施2026年“模数共振”行动的通知》（以下简称“《通知》”），主要面向钢铁、石化化工、有色金属等20个行业。《通知》明确提出了七项重点任务，其中包括创建“模数共振”空间，探索协同机制；打造“模数共振”创新联合体，构建全栈方案等。《通知》还提出，到2026年底，基本形成“数据—模型—场景应用”良性互促的循环，推动人工智能高水平赋能新型工业化。
业内相关机构人士向《证券日报》记者分析，“模数共振”的本质是打破数据孤岛与模型壁垒，实现工业数据资源与通用大模型的双向赋能，数据作为生产要素释放价值需要模型作为转化载体；而模型的迭代优化又依赖真实工业场景的数据持续反哺，这种协同进化机制，为解决工业数字化转型中“数据不会用、模型不适用”的痛点提供了系统性解决方案。
政策体系的不断完善为产业转型保驾护航，除了国家层面的顶层设计，地方也密集出台配套细则。例如，浙江省经济和信息化厅、浙江省财政厅在关于组织2026年度生产制造方式转型（制造业数字化转型）示范项目计划申报的通知中提到，推进工业全要素智能化发展。支持企业探索AI技术在研发设计、生产制造、经营管理、物流供应链等全流程的创新应用，重点培育打造一批“AI+智能工厂”，形成可复制、可推广的典型经验。
中国民营科技实业家协会新质生产力工委秘书长高泽龙在接受《证券日报》记者采访时表示：“这种‘国家顶层引领+地方精准落地’的立体化政策体系，清晰勾勒出产业转型路径，标志着新型工业化已进入政策红利集中释放期。”
政策东风之下，产业链龙头企业凭借技术储备、场景资源与数据积累等优势，率先突破AI工业应用瓶颈，成为“模数共振”的核心践行者。
中控技术股份有限公司（以下简称“中控技术”）深耕流程工业智能制造领域三十余年，是工业AI的领军者与实践者。近年来，中控技术持续将多年积累的工艺参数、故障案例及专家决策经验，转化为可复用的机理模型与专用算法库，已形成“数据资产、行业知识、核心算法、产品平台”四位一体的综合能力。中控技术还推出了自主运行工厂（AOP）。AOP以时间序列大模型和通用控制系统为核心，构建起完整的“识别—评估—决策—执行”闭环，推动工厂运行实现从“自动控制”到“智能决策”、“自主运行”的系统性跨越。
宁波均普智能制造股份有限公司是一家全球布局的智能制造装备供应商。今年四月份，公司发布了PIA4.0整体解决方案，该方案以“让大数据变得智能”为核心理念，旨在通过一套完整的模块化工业应用套件，赋能全球制造企业实现从自动化产线到智能化生产系统的全面升级。
眺远咨询董事长兼CEO高承远对《证券日报》记者表示：“凭借在场景资源、技术储备与数据积累上的优势，产业链龙头企业正成为推动AI赋能新型工业化的核心力量。为提升政策和技术红利转化效率，企业应当避免盲目追求技术先进性，而是结合业务需求，开发面向具体场景的模型以实现降本增效。”
（编辑 乔川川）
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