AI导读：

　　中新社福州4月28日电 (记者龙敏)在第九届数字中国建设峰会上，“模数共振”成为各界关注的热词。28日下午在福州举办的“人工智能产业发展和赋能新型工业化”主题交流活动上，业界共议以“模”与“数”的同频共振，加速

　　中新社福州4月28日电 (记者龙敏)在第九届数字中国建设峰会上，“模数共振”成为各界关注的热词。28日下午在福州举办的“人工智能产业发展和赋能新型工业化”主题交流活动上，业界共议以“模”与“数”的同频共振，加速人工智能与制造业深度融合，为新型工业化注入强劲动能。

　　中国工业和信息化部科技司副司长杜广达指出，人工智能赋能新型工业化的核心在于解决“技术落地”与“价值创造”。《“人工智能+制造”专项行动实施意见》已将“模数共振”确立为制造业智能化转型的攻坚行动。这不仅是技术路线的选择，更是产业逻辑的重塑，未来将致力于推动相关实践从试点示范走向规模化复制。

　　当下，“模数共振”正在多行业加速落地。中国科学院大连化学物理研究所研究员叶茂在演讲中指出，传统化工研发长期受制于“逐级放大”带来的周期长、投资大等难题。团队构建了石化化工全链条大数据中心，发布具备深度机理推理能力的“智能化工大模型”，助力化工产业向低碳化、高端化、智能化发展。

　　中国信息通信研究院人工智能研究所平台与工程化部副主任李荪指出，当前业界普遍面临模型能力与业务场景脱节、数据价值释放不充分、技术体系碎片化等突出问题。模数共振体系以高质量数据集、高效能模型、高价值应用三大要素为核心，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，是连接数据治理、算法创新与产业数字化转型的关键纽带，是释放人工智能乘数效应、培育新质生产力的重要引擎。

　　在高端对话环节，与会专家围绕工业高质量数据集建设、统一大模型评测体系、模数双向共振机制及规模化复制路径等核心议题展开深度研讨。专家认为，模数共振不仅是技术问题，更是系统性工程，未来需从标准、机制、生态三方面发力，加快构建可持续的“数据-模型-应用”闭环，推动模数共振从“盆景”走向“风景”。(完)

（文章来源：中国新闻网）