工业和信息化部办公厅、国家数据局综合司联合实施2026年“模数共振”行动，提出推动人工智能模型与数据资源协同互促、同频共振。行动目标是到2026年底，基本形成“数据—模型—场景应用”的良性互促循环，推动人工智能高水平赋能新型工业化。
“模数共振”的核心，是不再把模型、数据和场景割裂看待。模型需要行业数据训练和评测，数据需要通过模型应用释放价值，场景则反过来定义数据采集、数据标注和模型优化方向。三者形成闭环，AI才不容易停留在演示阶段。
特色智能体将走向行业现场
通知提出，要梳理高价值场景，构建行业专识数据集，打造专用模型或特色智能体，并开展实践落地。这意味着智能体的应用重点将从通用办公助手，转向更贴近行业现场的任务执行，如设备巡检、业务审核、流程协同、异常预警和辅助调度。
对政企数字化建设来说，这种思路同样适用。智慧民生系统可以围绕“服务派单、质量监管、补贴核验、群众咨询、运营分析”等具体场景建设专识数据集，再逐步形成可控的智能体能力。
对行业的启示
AI项目规划应从场景清单开始，而不是从模型清单开始。先明确业务痛点、数据来源、责任边界和成效指标，再选择合适的模型与智能体形态，才能形成更稳定的投入产出关系。
资料来源：国家数据局：2026年“模数共振”行动通知。