中国信通院发布2026人工智能模数共振体系研究报告

当前，人工智能技术正从单点突破加速迈向系统化赋能的新阶段。业界已形成清晰共识：驱动产业智能化的核心动力，已不仅是单一的模型创新或数据积累，而在于“模型能力”与“数据要素”能否实现深度融合与良性共振。然而，现实挑战依然突出：行业数据质量参差不齐、数据治理与模型训练脱节、协同标准与工具链缺失等问题，严重制约了AI规模化应用的进程。

在此背景下，“人工智能模数共振体系”概念应运而生，旨在弥合数据与模型之间的鸿沟。该体系的核心是构建一个双向驱动、协同优化的闭环——以数据驱动模型迭代，再以模型反馈优化数据治理，从而动态、持续地激发“高质量数据-高效能模型-高价值应用”的飞轮效应。

为厘清技术路径、提供实践参考，在第九届数字中国建设峰会上，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）人工智能研究所联合中车工业研究院有限公司，正式发布了《人工智能模数共振体系研究报告（2026年）》。

本报告以多项已发布标准为基础，系统阐述了模数共振体系的内涵、核心要素、能力支撑与运行机制，为产业智能化升级指明了发展方向。

一、模数共振：从协同到闭环进化的智能体系

什么是模数共振体系？报告明确定义：这是一项推动人工智能与实体经济深度融合的系统性工程。其根本目标是建立“数据质量提升、模型优化、应用反馈”三者之间的协同联动与闭环迭代机制。

简而言之，该体系追求数据动态适配模型需求，同时模型输出反哺数据质量提升。具体通过数据汇集、标注、合成、治理等环节的全链路升级，夯实大模型训练基础，从而释放数据在真实场景中的价值。该体系直指当前AI模型训练中数据不足、质量不高、场景适配性差等核心痛点，旨在为各行业智能化转型提供关键支撑。

二、三大核心要素：构筑价值闭环的基石

任何体系的运转都依赖核心要素。模数共振体系围绕三个关键维度，构建了价值闭环：

高质量数据集是基石，如同高能量、高纯度的“燃料”，为模型进化提供养分。高效能模型是引擎，需融合通用能力与深厚的行业知识。高价值应用是出口，必须紧密锚定产业中的刚性需求场景。三者形成“数据驱动模型进化、模型赋能场景落地、场景反哺数据迭代”的共生循环，最终实现智能化的价值倍增。

三、五大能力支撑：环环相扣的技术实现路径

理念需落地为具体技术动作。报告指出，模数共振体系的功能主要通过五个核心环节的循环迭代实现：

1. 数据集设计与构建：这是闭环的起点，决定了数据的初始框架与方向。
2. 数据集质量评估：这是建设高质量数据集的关键技术保障，确保“燃料”的纯净度。
3. 模型微调测试：在此环节，数据与具体任务进行初步适配，让模型学习行业知识。
4. 模型基准测试验证：对模型性能进行全面、客观的评估，形成权威的性能基准。
5. 数据增强与优化：根据测试结果，反向迭代优化数据集，从而开启新一轮循环。

这五个环节首尾相连，构成了一个完整的“反馈-优化”闭环。

四、三大协同机制：驱动体系智能运行的内核

为使上述能力支撑高效运转，离不开底层机制的创新。报告强调了三大协同机制：

模型-数据映射关系是“导航系统”，致力于实现“输入数据特征—模型能力需求—输出性能目标”的精准匹配，避免盲目对接。
模型自适应测试系统是“质检中枢”，能够根据模型特点，灵活选用多元化测试指标与方法，确保评估精准有效，并真实指导模型优化。
持续闭环迭代能力机制是“生命力源泉”，通过规则、技术和机制三个层面的迭代，共同支撑“反馈—分析—优化—验证”的动态循环，使体系具备自我进化能力。

五、落地发展建议：迈向产业协同的下一步

基于以上分析，报告为模数共振体系的未来发展提出四点具体建议：

一是统筹推进行业数据集与模型优化。重点面向智能制造、智慧金融、智慧医疗等领域，建设覆盖通用场景与专业知识的行业高质量数据集，以此训练打造真正可用的行业专用模型和智能体。
二是持续完善模型性能评测能力。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，让评测切实发挥“能力诊断标尺”的作用。
三是探索建立模数共振技术协同机制。可考虑打造“模数共振空间”等创新载体，构建集高性能算力、数据安全流通、模型协同开发于一体的技术底座。
四是加强关键要素保障。着力夯实技术、标准、人才和生态等基础要素，为体系的长期健康发展提供坚实支撑。

报告目录

一、模数共振定义与内涵
（一）模数共振具体内涵
（二）模数共振必要性分析

二、模数共振三大核心要素
（一）高质量数据集
（二）高效能模型
（三）高价值应用

三、模数共振五大能力支撑
（一）数据集设计与构建
（二）数据集质量评估
（三）模型微调与优化
（四）模型性能基准测试
（五）数据增强与优化

四、模数共振三大协同机制
（一）建立模型-数据关联映射关系
（二）创新模数闭环迭代能力机制
（三）构建模型自适应性能测试系统

五、模数共振落地发展建议
（一）统筹推进行业数据集建设与模型优化
（二）持续完善模型性能评测能力机制
（三）探索建立模数共振生态协同机制
（四）加强模数共振关键要素保障

主要专家简介

燕江依
中国信通院人工智能研究所工程师
主要研究方向为人工智能模数共振体系研究、人工智能数据集质量评估方法与工具开发、人工智能高质量数据集标准体系建设等，牵头起草10余项人工智能行业标准，累计申请发表相关学术论文、国家发明专利、软著10余项，获得工信部人工智能标委会2025年度“优秀专家”称号。

李荪
中国信通院人工智能研究所平台与工程化部副主任、高级工程师
中国人工智能产业发展联盟数据委员会主任。主要从事人工智能政策、标准、产业研究，聚焦多模态感知、数据可信治理等领域方向研究，参与国家部委产业研究和规划项目，牵头参与起草多项人工智能技术服务国际和行业标准，累计申请发表学术论文、专利、软著10余项。

樊威
中国信通院人工智能研究所高级工程师
中国人工智能产业发展联盟数据委员会副主任。长期从事人工智能、高质量数据集、数据标注相关政策、标准、产业研究，聚焦人工智能数据治理等领域方向研究，牵头多项部委政策文件起草支撑工作，完成多项人工智能领域课题研究和研究报告撰写，累计发表学术论文30余篇，获得北京市科学技术奖1项。

曹峰
中国信通院人工智能研究所平台与工程化部主任、高级工程师
中国通信标准化协会互联网应用总体及人工智能工作组组长。长期支撑工业和信息化部、国家发展改革委、国家数据局等部委工作，参与多个国家层面人工智能政策和产业报告的起草、制定和推动落实，牵头人工智能国际、行业、团体标准60余项。

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