行业观察 | 数智化转型动态(2026年5月)

1、2026年5月8日，国家网信办、国家发改委、工信部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》

(1)首次官方定义“智能体”概念：智能体是具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统，是人工智能产品及服务的重要形态。随着大模型等新一代人工智能技术迅猛发展，智能体正加速与网络空间、物理世界深度融合，深刻改变人类生产生活方式和社会治理模式。

(2)发展原则：以推动科技创新、提升治理能力、构建产业生态、增进民生福祉为导向，要坚持四项发展原则：安全可控、规范有序、创新驱动、应用牵引。

(3)夯实发展基础：要夯实技术底座，健全标准体系，降低智能体研发、适配、应用门槛，为丰富智能体产品及服务奠定基础。一是完善技术底座，强化基础技术研发、完善智能体工具链；二是构建标准协议，建立智能体标准体系，布局发展智能互联网。

(4)守牢安全底线：坚持以人为本、智能向善、多元共治、安全稳妥，营造规范发展、鼓励创新的制度环境，促进智能体健康有序发展。一是明确产品规则，完善政策法规和伦理规范，明确决策权限，加强行为管控；二是防范安全风险，提升内生安全能力，加强供应链安全，化解应用衍生风险；三是完善治理体系，构建分类分级治理框架，健全合规服务体系；四是强化行业自律，引导行业加强自律，探索信用评价机制。

(5)强化应用牵引：积极稳妥推动智能体典型场景应用，牵引技术产品优化提升，探索形成可复制、可推广的智能体落地应用模式。共提出五大领域19类应用场景，一是科学研究领域的科研探索、研发辅助；二是产业发展领域的智能制造、能源资源、交通运输、农业生产、金融服务；三是提振消费领域的终端应用、文化旅游、商业服务；四是民生福祉领域的教育教学、医疗健康、人力资源、信息服务；五是社会治理领域的政务服务、司法服务、公共安全、城市治理、招标投标等。

(6)建设创新生态：畅通供需渠道，促进研发侧、需求侧高水平互动，形成市场牵引、内驱发展的智能体产业生态。一是促进产业合作，要培育开源创新力量，搭建产业协作平台；二是强化应用推广，要构建应用推广渠道，推进重点场景开放，积极培育全球生态。

2、2026年4月28日，工信部办公厅与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》。

政策背景为我国“人工智能+”行动进入深水区，由通用大模型的“百模大战”转向垂直工业领域的“深度融合”，及数据与模型的同频共振，赋能新型工业化高水平发展。内容要点选编如下。

(1)“模数共振”概念定义

人工智能在工业领域的落地面临两大难题。一是数据孤岛，企业有数据但不敢给模型用；二是模型是外行，通用模型不懂复杂的物理参数和工业机理，为此提出“模数共振”概念。“模数共振”：以数赋模，通过构建行业高质量数据集（通识数据+场景专识数据），喂给AI模型，让模型真正掌握行业的技术机理；以模引数，通过大模型在实际场景中的应用需求，反向驱动数据的治理、标注和可信流通。加快推动模数同频共振，形成“数据—模型—场景应用”的良性循环。

(2)“模数共振”行动重点围绕三大领域20个重点行业

人工智能模型的重心已从研发“会聊天”的通用模型，转向研发“懂工业机理”的专业模型，作为实现新型工业化的关键抓手，“模数共振”行动围绕三大领域共20个重点行业和领域。一是支柱产业，钢铁、石化化工、有色金属、建材；二是高端装备，工业母机、汽车、医疗装备、电力装备、船舶、航空航天；三是消费及新兴领域，家居、医药、生物制造、历史经典、电子元器件、消费电子、新型显示、软件、信息通信、网络安全。

(3)“模数共振”行动前瞻性亮点

一是从“模型”到“智能体”。要求针对具备自主规划、执行能力的场景，要打造“特色智能体”，AI将不仅是一个问答助手，更是能够直接参与生产决策、自主操作设备的“数字员工”。二是建“智能体工厂”。要求创建“模数共振”空间，通过跨主体的数据协作机制，逐步演变为大规模产出智能体的工厂，工业AI的应用将走向标准化、规模化生产。三是组建“全栈式”创新联合体。鼓励算力、模型、数据、应用开发企业组团出海，共同打造行业级的“样板间”解决方案。

信通院与中国中车联合发布《人工智能模数共振体系研究报告(2026年)》，提出“模数共振”三大核心要素

2026年5月19日，信通院与中国中车联合发布《人工智能模数共振体系研究报告(2026年)》，指出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。报告总结提出模数共振三大核心要素，包括高质量数据集、高效能模型、高价值应用，推动构建“数据驱动模型进化、模型赋能场景落地、场景反哺数据迭代”的闭环生态。

(1)高质量数据集

高质量数据集是指用于训练、验证和优化人工智能大模型而收集、整理、标注形成的覆盖行业核心专业知识和生产经营活动信息的数据资源集合。高质量数据集覆盖制造、金融、医疗、交通、公共安全、自然资源、地理信息、人力资源、社会治理、科学研究等重点行业的公域数据和私域数据，具有高技术含量、高知识密度、高效益场景的“三高”特征。高质量数据集作为基石，通过汇聚行业核心知识与多模态信息，为模型提供高价值、高密度的“燃料”。

(2)高效能模型

高效能模型是指具备深度行业适配能力、高推理效率与强泛化能力的Al大模型体系，涵盖基础大模型、行业大模型及场景小模型的协同架构，能够实现通用能力与专业场景的精准匹配。高效能模型以“懂行业、通机理、能落地”为核心特征，通过云—边—端三级部署体系满足各个重点行业领域场景的实时性、可靠性、安全性的严苛要求。高效能模型作为引擎，融合通用能力与行业机理，实现从云端训练到边缘推理的精准适配。

(3)高价值应用

高价值应用是指依托人工智能高质量数据集与高效能模型两大核心要素，深度融入各行业生产经营全流程，能够精准解决行业核心痛点、显著提升生产效率、创造明确且可观的经济与社会价值的人工智能落地场景集合。覆盖制造、金融、医疗、交通、公共服务等多个重点领域，贯穿行业研发、生产、管理、服务、售后的全产业链，是人工智能技术从理论创新、技术研发走向实际应用、实现价值转化的最终体现。高价值应用具有场景刚需化、价值可量化、产业深度化的“三化”核心特征，三者共同构成了高价值应用的核心内涵，确保应用场景贴合产业实际、应用价值可落地、应用范围可拓展，推动人工智能与产业深度融合。高价值应用作为出口，锚定产业刚需场景，推动AI从辅助工具升级为生产主体，最终形成“模数共生、价值倍增”的智能化发展新范式。

2026年5月7日，IDC发布咨询报告《AI Agent正成为企业软件的“新入口”》

报告指出，AI Agent不仅是技术升级，更是市场竞争、商业模式和生态体系的全面重置，Agent正成为企业软件的“新入口”，未来三年内，Agent接口将超过一半，传统接口将迅速降低接近至零。

Salesforce于2026年4月15日在美国旧金山召开的开发者大会（TDX）上，正式发布了名为Headless 360的新举措，旨在使得Salesforce平台上的所有功能，均可通过API、MCP（模型上下文协议）服务器或CLI（命令行界面）命令的形式对外暴露，从而支持智能体在面向特定客户需求时的调用。Salesforce的这一动作，不仅仅是一次产品能力开放，更反映出企业软件正在发生一个根本性变化：应用的核心对象，正在从“人”转向“AI”。当越来越多系统开始以开放接口、连接器以及Agent相关协议而非UI作为主要交互方式时，企业软件的竞争逻辑、产品形态与商业模式会被重新定义。内容要点选编如下。

(1)从应用到Agent，竞争格局与商业模式重塑

AI Agent不仅是技术升级，更是市场竞争、商业模式和生态体系的全面重置。IDC最新调研显示，2026年全球72%的企业已将AI Agent投入生产，51.6%已将Agent嵌入核心业务流程。Agent正成为企业软件的“新入口”，未来三年内，Agent接口将超过一半，传统接口将迅速降低接近至零。

IDC的核心判断是：Agent并不是一次功能升级，而是在重构企业应用的形态。

(2)应用正在“退居后台”，Agent成为新的执行层

传统模式企业应用的价值建立在“界面+流程”之上。用户进入系统、触发操作、完成任务，软件围绕“人如何使用系统”来设计。Agent改变了这个前提，它可以基于上下文理解需求、跨系统调用能力，并直接完成任务。在越来越多场景中，用户不再需要进入某一个具体系统，任务已经在后台被执行。

这意味着一个关键变化：应用不再是工作的入口，Agent才是。一旦入口发生变化，应用的角色也随之改变——从“交互界面”转向“能力提供者”，从前台走向后台。

(3)应用边界开始消失：竞争从产品走向生态

当Agent可以跨系统完成任务时，原本清晰的应用边界开始变得模糊。同一个业务流程，可能同时调用CRM、ERP和供应链系统；而对用户来说，这一切被封装在一次“请求”之中。应用不再以单独系统的形式被感知，而是作为能力被调用。

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