模型与数据是驱动「AI+制造」高质量发展的两大核心要素。今年4月，工信部、国家数据局联合发布《关于联合实施2026年「模数共振」行动的通知》，旨在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，到年底基本形成「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。

赛迪智库信息化与软件产业研究所数智化转型研究室主任孙刚表示，「模数共振」建立了一个动态、持续、闭环的反馈与进化系统，使模型能够深度融入并适应工业场景的复杂性和多变性。通过「模数共振」建设，可以大幅提升工业人工智能模型对场景的适配性，并通过生产运行数据持续回流、实时更新，以真实场景数据持续修正模型误差。模型应用效果反向优化数据采集维度与质量，可减少理论模型与现场实际的脱节，让AI模型更贴合车间实操需求。最后，依托「模数共振」形成标准化的数据规范与模型模板，在同类产线、同行业场景中可快速迁移适配，降低模型二次开发成本，提升规模化场景落地效率。