近期，工信部与国家数据局联合启动了2026"模数共振"计划，这一举措旨在推动人工智能技术与实体经济深度融合。该行动计划的核心目标是通过建立AI就绪的数据基础设施，实现模型与数据的相互促进和协同发展。
在实际应用中，通用大模型虽然在参数规模和推理能力上取得了显著进步，但在处理工业炼化装置异常预警、汽车工艺优化或医院辅助诊断等专业领域时仍面临挑战。这些场景需要特定领域的专业知识和经验，而当前的大模型往往难以理解和运用这些"行话"和"规矩"。
与此同时，在能源、制造和医疗等行业积累了大量数据，但这些数据大多处于孤立的系统中，格式多样且标准不统一，导致难以被算法直接利用。这种数据孤岛现象严重制约了人工智能技术的应用效果。
"模数共振"计划正是针对这一问题提出解决方案。通过搭建"数据底座 + AI平台 + 智能体入口"的三位一体架构，该计划旨在将企业积累的专业知识和经验转化为模型可理解的语言。这种创新性的技术架构能够实现模型与数据的有效互动，从而推动人工智能在各个行业的深入应用。