近日，工业和信息化部党组成员、副部长柯吉欣在2026世界人工智能大会主论坛上表示，我国人工智能产业蓬勃发展，核心产业规模突破1.2万亿元，企业超过6200家，智能算力规模达到2185EFLOPS；人形机器人整机企业超过140家，产品超400款，规上工业企业人工智能应用普及率超过30%。
柯吉欣提出，下一步，工业和信息化部将与各方一道，加快推进人工智能产业高质量发展，高水平赋能千行百业，将人工智能这一“关键变量”，打造成为经济高质量发展的“强劲增量”。
具体措施方面，一是强创新，筑牢产业底座。将加强人工智能科技创新和产业创新深度融合，建设人工智能领域制造业创新中心，实施“模数共振”行动，推动算力、算法、数据协同攻关。二是促应用，深化行业赋能。将大力推动人工智能与制造业深度融合，开展人形机器人与具身智能实景实训行动，搭建需求对接桥梁，推动人工智能技术规模化应用。三是优生态，营造良好环境。将加快关键急需标准研制，实施人工智能伦理审查先导计划，向世界提供高性能开源大模型，让智能成果更好地普惠全球。
今年4月份，工业和信息化部办公厅、国家数据局综合司联合发布《关于联合实施2026年“模数共振”行动的通知》，重点面向钢铁、石化化工、有色金属等行业或领域，通过行动牵引，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，攻关一批蕴含工业和信息化领域技术机理的行业模型、专用模型和特色智能体等。目标到2026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在接受《证券日报》记者采访时表示，“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。
孙刚介绍，首先，“模数共振”能让人工智能模型更贴合实际业务机理，依托生产现场真实数据沉淀工业工艺、设备机理与业务规则，让人工智能模型不再依赖通用算法，深度贴合行业生产逻辑；其次，动态适配场景变化，通过生产运行数据持续回流、实时更新，敏锐捕捉工艺调整、设备老化、工况波动等场景变化，驱动模型动态迭代调校，避免模型固化失效，适配多工况、多品种生产场景；再次，缩小模型应用偏差，以真实场景数据持续修正模型误差，同时用模型应用效果反向优化数据采集维度与质量，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，实现场景快速复制推广，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。
中国移动通信联合会教育与科学技术研究院执行院长陈晓华对《证券日报》记者表示，未来，我国将在全球人工智能治理与产业协作中掌握更多话语权，推动智能技术的红利惠及更广泛的全球产业生态，为全球新型工业化进程贡献中国力量。
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