5月28日 长沙 【模数共振专场】——工业和信息化部人才交流中心主办

“模数共振”是2026年中国工业和信息化部和国国家数据局联合发起的一项专项行动，核心目的是为了解决人工智能（AI）在工业领域“水土不服”的难题。

它指的是一种人工智能模型（模）与高质量数据资源（数）之间相互促进、同频共振的良性循环状态。

为了让你更直观地理解，我们可以从以下几个维度来拆解：

什么是“共振”？（核心逻辑）

传统的AI开发往往是单向的：找一堆数据去“喂”给模型。而“模数共振”强调的是一种双向奔赴的“飞轮效应”：

• 以模引数（模型指挥数据）： 模型在实际应用中遇到不懂的、算不准的地方，会反向告诉数据团队：“我需要这类高质量的数据来提升自己”。这让数据治理有了明确的方向，不再是盲目收集。
• 用数赋模（数据反哺模型）： 经过精准治理的高质量行业数据，再次投入到模型训练中，让模型变得更聪明、更懂行。
• 良性循环： 最终形成“行业模型赋能应用 -> 应用产生新数据 -> 新数据优化行业模型”的闭环，让AI在工业场景中越用越强。

为什么要搞“模数共振”？（解决痛点）

当前AI进工厂、进企业面临两大核心瓶颈：

1. 模型“泛而不精”： 通用的AI大模型不懂复杂的工业机理，到了具体的生产线上经常“水土不服”。
2. 数据“多而不精”： 工业数据虽然海量，但很多是分散、杂乱的低质量数据，无法支撑专业模型的训练。
   “模数共振”就是为了打通这两者之间的隔阂，让数据和模型真正发挥出“1+1>2”的乘数效应。

具体怎么做？（行动落地）

根据官方发布的行动方案，这项行动主要通过7项重点任务来落地（主要集中在2026年）：

表格

聚焦哪些领域？

这项行动主要聚焦在钢铁、石化化工、汽车、航空航天、电子信息、生物医药等20个重点制造业领域。

总结一句话：“模数共振”就是通过“好数据练出好模型，好模型产出好数据”的循环，让AI真正听懂工业语言，成为推动新型工业化的核心引擎。

工业和信息化部人才交流中心在湖南长沙【模数专场】主讲内容如下：

受众痛点锚定：

解决政府对政策导向、城市标杆与产业培育的关注。

解决企业对降本增效、资产盘活与政策红利获取的诉求。

核心逻辑：明道（战略意义）→ 取势（机理规律） → 优术（方案建设） → 践行（场景落地）。

第一篇章：势在必行——国家“模数共振”行动政策权威解读 

1.1 政策背景与战略意义深度剖析

•解读工业和信息化部、国家数据局联合发布的2026年“模数共振”行动通知要点。

•从“人工智能+”到“模数共振”：探讨人工智能模型与数据资源协同互促的必然性。

1.2 2026年核心工作目标与指标拆解

•总体目标：到2026年底，基本形成“数据-模型-场景应用”良性互促循环。

•重点行业覆盖：钢铁、制造、医疗装备、信息通信等20个关键领域范围解析。

第二篇章：寻根究底——“数据-模型”双向赋能机理与数据飞轮 

2.1 产业现状痛点与共振内涵

•直击“有数据难用”与“有模型难落地”的二元困境。

•重新定义“模数共振”：数据塑造模型能力，模型反向牵引数据供给的反馈闭环。

2.2 数据飞轮的演化阶段与运转机理

•演化三部曲：启动期（以模引数）、磨合期（模数适配）、共振期（价值飞轮）。

•动态反馈路径：用户交互日志、推理结果如何高效回流，驱动模型持续进化。

第三篇章：筑基建基——“模数共振空间”基础设施与技术方案 

3.1“模数共振空间”建设要求解读

•基础设施部署：承载跨主体数据汇聚、模型训练的软硬件基础设施标准。

•管理机制设计：跨主体数据协同、权责划分、安全保障的一套管理标准体系。

3.2 全栈技术路径与破局方案

•信任破局：利用可信数据空间技术，解决数据“不愿共享、不敢共享”的壁垒。

•实战案例：结合“易境”高性能一体机和“天枢”流通平台，展示“可用不可见”的落地模式。

•工程闭环：涵盖数据治理、标注、合成、训练、推理及回流的全链路方案设计。

第四篇章：落地生根——重点行业高价值场景应用与智能体打造 

4.1 高质量行业数据集的系统化构建

•行业通识与专识数据集：如何从碎片化数据提炼高质量知识库。

•数据标注与知识工程：注入行业机理与领域经验的实操建议。

4.2 高价值场景挖掘与特色智能体（Agent）开发

•场景档案：高价值、可复制应用场景。

•智能体打造：面向需自主规划、执行能力的细分场景，实现从模型到智能体的能力跃迁。

•评测体系：构建“评测诊断-数据集定向优化-模型能力提升”的闭环。

第五篇章：政企协同——区域标杆打造与产业生态建设行动建议 

5.1 地方政府：打造“重点城市”标杆路径建议

•申报策略：结合国家数据要素综合试验区、先导区或中试基地基础进行错位竞争。

•组织保障：编制科学实施方案，强化资金与政策引导支持。

5.2 行业企业：组建创新联合体与样板间

•协同创新：引导算力、模型、数据及应用开发企业组建联合体。

•转型指南：建议企业通过场景开放和技术攻关，打造全栈式行业“样板间”。

在工业和信息化部人才交流中心的指导和监督下，中至远大讲堂组织开展首席数据官高级研修班，是培养数字时代领军人才的重要战略行动。我们聚焦数据要素价值释放，致力于赋能企业数字化转型，系统化培育兼具战略思维、治理能力和创新意识的数据领军人才，为企业高质量发展注入新动能，为数字中国建设夯实人才基础。

我们深知，当前企业数字化转型已进入深水区，真正考验在于如何推动数据价值切实落地、有效赋能业务增长——这远非每期2-3天的培训或一纸证书所能解决。我们坚信，真正的权威，源于您为企业破解实际难题的实战能力；真正的底气，来自您用数据驱动业务可持续增长的实际成效。

目前，中至远大讲堂已经开展23期首席数据官实操培训，积累了300+小时的视频课程供学员免费学习，并且一年内每个月1期课程（线下+线上同步直播），报名后学员均可免培训费参加复训学习后续升级课程，在引导学员在政策与行业趋势的指引下，不断深入学习适应市场竞争需求、提升自身数据治理能力、挖掘数据商业价值、强化数据安全保障、推动所在企业数字化转型。结合多地政府通过试点示范、培训支持等方式，引导企业重视数据管理，形成行业标杆效应。

综上，CDO制度是企业应对数据挑战、释放数据价值、实现可持续发展的关键举措，有助于企业在数字经济浪潮中赢得竞争优势。

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证书样本：

《IITC工信人才专业能力提升证书》

注：参与课程培训后颁发《IITC工信人才专业能力提升证书》

《IITC工信人才岗位能力评价证书》

注：需单独报名参加由工信部人才交流中心授权的评价机构线上测评，评测通过后取得《IITC工信人才岗位能力评价证书》

1、《关于完善数据流通安全治理更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》发布主体：国家发展改革委、国家数据局等六部门发布时间：2025年2月核心内容：首次在国家级政策中明确“鼓励企事业单位设立首席数据官”，将CDO制度定位为完善数据治理体系的核心抓手，提出以CDO统筹推动数据流通效率提升与价值释放，强化数据治理与业务协同的制度保障。2、《关于促进企业数据资源开发利用的意见》发布主体：国家数据局牵头，多部门联合发布时间：2024年12月核心内容：聚焦企业数据资源开发核心场景，明确“要求企业建立首席数据官制度”，细化CDO在数据资源管理机制建设、数据驱动业务创新中的具体职责，提供实操性建设路径。3、《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）发布主体：中共中央、国务院发布时间：2022年12月核心内容：数据治理领域纲领性文件，虽未直接提及“CDO”，但明确提出“建立健全数据治理体系”，为各地CDO制度建设提供顶层设计依据。截至2025年12月，全国24个省级行政区已出台配套数据条例，其中20个明确纳入CDO制度相关条款。

广东省（全国首创）：《广东省首席数据官制度试点工作方案》江苏省：《江苏省企业首席数据官制度建设指南》北京市：《北京市首席数据官制度试点工作方案》浙江省：《浙江省企业首席数据官制度建设指南（试行）》湖南省：《长沙市数据官制度建设实施意见》山东省：《青岛市企业首席数据官制度建设指南》、《滨州市首席数据官制度实施方案》河南省：《河南省企业首席数据官制度建设指引》其他省份：福建、四川、山西、宁夏、重庆、安徽、湖北等12个省份均有发布！