人工智能模数共振体系研究报告（2026年）

No.202200 中国信息通信研究院 2025年3月 数据标注产业发展研究报告 (2025 年) 人工智能模数共振体系研究报告（2026 年） 中国信息通信研究院人工智能研究所 中车工业研究院有限公司 2026年5月 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院和中车工业研究院有限公司，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源:中国信息通信研究院和中车工业研究院有限公司”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。 前 言 当前，全球新一轮科技革命与产业变革加速演进，人工智能技术正加速从单点突破向系统化赋能演进，"模型能力"与"数据要素"的深度融合与共振协同已成为驱动产业智能化转型的核心动能。党的二十大报告明确提出要构建新一代信息技术、人工智能等新的增长引擎。人工智能模数共振体系在推动数据要素价值释放、加速模型技术迭代升级、赋能产业智能化转型方面发挥着日益重要的战略作用，是支撑人工智能高质量发展的核心要素。2025 年 9 月 23 日，在 2025 人工智能产业及赋能新型工业化大会上，南京、济南、青岛、武汉、深圳等先导区和部属单位代表共同启动了“模数共振”行动。2025 年 10月 27 日，“人工智能赋能新型工业化模数共振专题研讨会”在北京召开，会议探讨了模数共振的概念内涵与实践路径。2026 年 1 月，工业和信息化部等八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，其中提到模数共振行动相关要求，对构建数据驱动、模型赋能、应用牵引的模数共振协同发展格局具有重要意义。 人工智能模数共振体系是人工智能技术与产业应用深度融合的核心载体，其本质在于通过高质量数据集与高效能模型的双向共振，实现“以模引数、用数赋模”的良性循环。该体系以分层分类、精准赋能为原则，通过构建行业通识与专识数据集，培育行业大模型与特色智能体，并探索建立跨主体的 “模数共振空间” 与生态协同机制，打通数据流通壁垒，完善算力供给、标准规范与安全治理体系，为“人 工智能+”应用落地和各行业数字化转型提供全方位支撑。 本研究报告首先阐述了人工智能模数共振体系的具体定义和内涵，全面总结了模数共振的三大核心要素、五大核心基础能力支撑和三大协同运行机制，并提出模数共振下一步落地发展的具体建议，可为政策制定者、行业从业者及企业投资者等提供全面的行业洞察、策略建议与决策依据。面向未来，人工智能模数共振体系仍存在诸多问题与挑战，还需要产学研各界紧密合作，共同推进模数共振技术创新与产业发展，为“人工智能+”全面落地提供有力支撑。 目 录 一、模数共振定义与内涵 .............................................. 1 （一）模数共振具体内涵 .......................................... 1 （二）模数共振必要性分析 ........................................ 3 二、模数共振三大核心要素 ............................................ 5 （一）高质量数据集 .............................................. 5 （二）高效能模型 ................................................ 7 （三）高价值应用 ................................................ 9 三、模数共振五大能力支撑 ........................................... 11 （一）数据集设计与构建 ......................................... 11 （二）数据集质量评估 ........................................... 13 （三）模型微调与优化 ........................................... 15 （四）模型性能基准测试 ......................................... 17 （五）数据增强与优化 ........................................... 17 四、模数共振三大协同机制 ........................................... 21 （一）建立模型-数据关联映射关系 ................................ 21 （二）创新模数闭环迭代能力机制 ................................. 23 （三）构建模型自适应性能测试系统 ............................... 26 五、模数共振落地发展建议 ........................................... 29 （一）统筹推进行业数据集建设与模型优化 ......................... 29 （二）持续完善模型性能评测能力机制 ............................. 29 （三）探索建立模数共振生态协同机制 ............................. 30 （四）加强模数共振关键要素保障 ................................. 30 图 目 录 图 1 AI 数据闭环迭代系统流程 ............................................................................... 3 图 2 可信 AI 人工智能数据集质量评估体系 2.0 .................................................. 15 图 3 “方升”（FactTesting）大模型基准测试体系 3.0 .......................................... 18 图 4 模型自适应测试闭环体系 ............................................................................... 27 人工智能模数共振体系研究报告（2026 年） 1 一、模数共振定义与内涵 人工智能模数共振体系是推动人工智能与实体经济深度融合发展的系统性工程，其核心要义在于实现高质量数据集、高效能模型、高价值应用三大要素的协同共振与价值倍增。该体系以数据要素为根基、以模型能力为枢纽、以场景赋能为导向，通过构建数据驱动模型进化、模型赋能应用创新、应用反哺数据积累的良性循环机制，打通从数据资源到智能服务的全链条价值通路。模数共振体系是连接数据治理、算法创新产业数字化转型的关键纽带，是释放人工智能乘数效应的核心载体，是培育新质生产力的重要引擎。在当今智能