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聚焦企业新动态，刷新行业新认知
4月28日，工信部与国家数据局联合启动2026年“模数共振”行动，旨在通过人工智能模型与高质量数据资源的协同驱动，实现新型工业化的跨越式发展。
对于零售企业而言，这场行动绝非遥远的口号，它标志着数字化转型已从“锦上添花”的技术尝试，演变为以数据要素为核心的“生存战”。
01 “模数共振”：新型工业化的智能引擎
1.关键词定义
“模”即人工智能模型： 涵盖行业大模型、专用模型以及具备自主执行能力的特色智能体。
“数”即高质量数据资源： 包括行业通识数据、场景专识数据及评测基准数据。
“共振”即双向赋能： 强调“以模引数、用数赋模”，即用高质量数据让模型“懂行业”。
2.面向的重点行业
行动划定了20个重点行业或领域，涵盖了国民经济的关键支柱。这些行业普遍具有数据资源丰富但利用率低、智能化转型需求迫切的特征。
原材料工业：钢铁、石化化工、有色金属、建材。
高端装备：工业母机、汽车、医疗装备、电力装备、船舶、航空航天。
消费品与生物：家居、医药、生物制造以及首次纳入范畴的历史经典行业。
电子与信息技术：电子元器件、消费电子、新型显示、软件、信息通信、网络安全。
3.核心任务与目标
通过七项重点任务（数据筑基、场景深化、载体创建、评测质控、组织联动、生态完善、城市引领）牵引，目标是：到2026年底，基本形成“数据—模型—场景应用”良性互促的循环。
02 企业启示：重塑底层数据资产
1.筑基：从“系统维护”升级为“数据炼金”
政策首次系统提出“行业通识数据集”与“行业专识数据集”双轮驱动的模式。
行业通识数据集：涵盖零售行业的通用机理、标准规范等，是行业模型的“普惠底座”。
行业专识数据集：指企业特有的、蕴含特定场景特殊知识和个性化经验的数据。在零售场景下，它表现为特定客群的消费标签、品牌独有的货品流转逻辑以及沉淀多年的营销策略。
对于企业而言，这意味着：IT部门的职能将从“系统维护”升级为“数据炼金”。只有将沉淀在系统当中的数据碎片，通过数据标注和知识工程，将其提炼为能够训练“特色智能体”的专识数据集，才能实现数据价值的真正跃迁。
2.战略：从“单点数字化”转向“体系化智能化”
过去零售品牌的数字化往往聚焦于局部效率的提升（如单纯的线上商城、库存管理），属于“单点突破”。而“模数共振”行动正推动行业向“体系化智能化”跨越。
政策提出的“智能体工厂（Agent Factory）”概念则勾勒了未来的终极形态：数字化将不再仅仅运行软件，而是管理一系列具备自主规划、执行能力的“数字员工”。
这些智能体（如“AI调控师”、“AI运营专家”）能够实时感知物理现场（如门店客流、产线动态），依据内化的行业机理进行因果推断并自主决策，实现从预测到决策再到执行的全链路自动化闭环。
3.落地：对齐“颗粒度”是跨越鸿沟的先决条件
针对企业间数字鸿沟的客观现实，行动提出了“对齐颗粒度”的概念。
针对目前数字化水平处于一、二级（初步数字化阶段）的企业，当前最紧迫的任务是补齐数据采集与基础自动化能力。如果无法提供高频次、多维度、高一致性的原始信号，那么后续的模型训练将沦为“无米之炊”。
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结语：
2026年“模数共振”行动标志着整个零售进入了“以模引数、用数赋模”的新阶段。在这个阶段，数据不再是业务的“附属品”，而是驱动AI进化的核心“燃料”。
在这个共振的时代，数字化不再只是管理工具，它将成为品牌自主思考、实时应变的智能生命体。唯有夯实数据之基，方能在这场数智化的生存战中，握紧通往未来的入场券。
粤公网安备44010602012222
