于4月29-30日在福建福州举办的第九届数字中国建设峰会上，中国信息通信研究院联合中车工业研究院正式发布《人工智能模数共振体系研究报告（2026年）》。
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本报告以《面向人工智能的数据集质量通用评估方法总体要求》《人工智能关键技术大模型基准测试总体技术要求》等系列标准为参考，系统梳理了人工智能模数共振体系的具体定义与内涵、三大核心要素、五大核心基础能力支撑以及三大协同运行机制，并提出模数共振下一步落地发展的具体建议。
一、模数共振具体定义与内涵
模数共振是一种推动人工智能与实体经济深度融合的系统性工程。其核心在于构建数据质量提升、模型优化与应用反馈三者之间的协同联动与闭环迭代机制，实现数据动态适配模型需求、模型输出反向驱动数据质量提升。通过数据汇集、标注、合成、治理和管理的全链条优化，全面提升数据质量，并以高质量数据为底座，支撑大模型训练、生成与推理能力，释放数据在各类场景中的应用价值，从而有效破解AI模型训练中数据量不足、质量不均、场景适配性差等难题，为大规模模型研发、智能装备升级及生产流程优化提供关键支撑。
二、模数共振体系三大核心要素
该体系以高质量数据集、高效能模型和高价值应用为三大核心要素，构建起“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。其中，高质量数据集是基础，为模型提供高价值、高密度的“燃料”；高效能模型是动力引擎，融合通用能力与行业机理；高价值应用是最终出口，聚焦产业刚需场景。三者共同形成“模数共生、价值倍增”的智能化发展新范式。
三、模数共振五大能力支撑
该体系的运行依赖五个核心环节的循环迭代：数据集设计与构建、数据集质量评估、模型微调测试、模型基准测试验证、数据增强与优化。数据集设计与构建是闭环的起点；数据集质量评估为高质量数据集建设提供技术保障；模型微调测试实现数据与任务的初步适配；模型基准测试验证对模型性能进行全面检测；数据增强与优化则依据检测结果，推动整个闭环反馈体系的迭代升级。
四、模数共振三大协同创新机制
模数共振体系高效运转的核心协同机制包括：模型-数据映射关系、自适应测试系统，以及持续闭环优化迭代能力。
模型-数据映射关系充当体系的“导航系统”，实现“输入数据特征—模型能力需求—输出性能目标”的精准匹配。
模型自适应测试系统是“质检中枢”，根据不同模型的特点灵活选择多元测试指标与方法，以精准的测试结果反馈模型优化。
持续闭环迭代能力是体系的“生命力源泉”，通过规则迭代、技术迭代和机制迭代，共同支撑“反馈—分析—优化—验证”的技术闭环。
五、模数共振落地发展建议
统筹推进行业数据集建设与模型优化：面向制造、金融、医疗、教育、政务等重点行业，建设覆盖通用业务场景和专业知识的行业高质量数据集，并训练打造行业专用模型及智能体。
持续完善模型性能评测能力机制：针对行业大模型、特色智能体等多样化评估需求，构建定制化的评测数据集体系，充分发挥评测数据集在模型能力诊断中的基准标尺作用。
探索建立模数共振技术协同机制：打造“模数共振空间”这一创新载体，构建高性能算力支撑、数据安全流通、模型协同开发的技术底座。
加强模数共振关键要素保障：着力夯实技术、标准、人才和生态等核心要素基础，为模数共振体系的长期可持续发展提供坚实保障。
来源：中国信息通信研究院和中车工业研究院有限公司
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