国家启动“模数共振”行动，目标到2026年底形成“数据—模型—场景应用”良性循环。行动将重点面向近20个行业，每个行业凝练不少于30个高价值场景，并构建专属数据集、打造专用模型。通过两批案例，工信部展示了AI在研发设计、生产制造、质量检测、运维服务、经营管理等六大场景的应用实践，推动制造业AI标准化、模块化落地。

2026年4月28日，工业和信息化部、国家数据局联合印发通知，正式启动2026年“模数共振”行动。

行动的目标非常明确：到2026年底，基本形成“数据—模型—场景应用”良性互促的循环。重点面向钢铁、石化化工、有色金属、建材、工业母机、汽车、医疗装备、电力装备、船舶、航空航天等近20个行业，每个行业凝练不少于30个高价值场景，每个场景构建专属数据集、打造专用模型或特色智能体。

简单说，国家正在用政策力量，帮制造业把“AI怎么落地”这件事标准化、模块化。

而在“模数共振”行动启动之前，工信部已经用两批案例给出了更具体的提示。

先看数据：AI已渗透领航工厂70%以上的业务场景

2026年1月，工信部在国新办发布会上披露：人工智能已渗透领航工厂70%以上的业务场景，沉淀了超6000个垂直领域模型，带动1700多项关键智能制造装备与工业软件规模化应用。首批15家领航工厂的实践，使生产效率平均提升29%，产品不良率降低47%。

这70%的业务场景，到底集中在哪些方向？

答案就在工信部两批案例里。

两批案例，436个场景的集中分布

第一批（2024年12月）：151项，围绕技术底座、行业应用、装备产品、支撑保障四大领域。行业应用方向聚焦钢铁、有色、石化、化工、建材、机械、汽车、电力装备、轻工、电子等制造业十大行业，覆盖研发设计、生产制造、运维服务、经营管理四大环节。

第二批（2026年7月）：285项，覆盖技术底座、行业赋能、产品应用、支撑保障、专题五大方向。其中行业赋能144项（50.3%），产品应用85项（29.7%）。AI深度嵌入钢铁、矿山、汽车、航空、电力、化工等实体产业生产全流程。

两批案例合计436项。以下按场景逐一盘点。

场景一：研发设计

研发设计是第一批案例中“行业应用”方向明确覆盖的重点场景。

海尔智家“HomeGPT领航智能家电全流程高质高效创新与应用示范”入选第一批行业应用方向，将大模型能力融入家电研发全链路。

四川“面向高端能源装备行业的研发垂类大模型与智能体应用”入选第二批，是研发设计环节AI化的典型代表。

TCL已落实AI在研发设计、生产制造、供应链管理等核心场景的应用，近三年创造综合效益超25亿元，目前拥有约500名“硅基员工”，实现超过30%的工作流渗透率，上线智能体超过1万个。

中航西安飞机工业集团“判别式与生成式人工智能技术在飞机制造典型工艺环节的研发与应用”入选第一批装备产品方向，展示了AI在航空制造研发中的应用。

场景二：生产制造

生产制造是两批案例中数量最多的领域。

中冶赛迪“CISDigital AI金睛”视觉大模型，已在宝武湛江、日照钢铁等51家钢企推广应用，累计部署1745套设备，覆盖钢铁冶金全流程100+个场景。

中信戴卡在行业内首次将AI技术应用到工业X光检测，经过1000万张以上样本训练，缺陷识别效率提升40%。

重庆联合长安汽车打造的设备故障诊断与预测性维护案例，故障处理效率提升约50%，故障预警提前30%。

广域铭岛“吉利集团汽车制造全链数智化改造实践”，将AI深度嵌入整车制造全流程。

老板电器“基于人工智能为核心的老板智慧无人工厂”入选第一批行业应用方向。

中国一汽“大工信体系下面向工业现场AI化的数智化应用”入选第一批。

场景三：质量检测

质量检测是两批案例中出现频率最高的方向之一。

第一批：四川长虹“高精密产品智能视觉检测解决方案”、宁德时代“锂电池工业AI质检关键技术及其系统集成应用”、京东方“显示工业大模型应用案例”、上海交通大学“亚微米级工业视觉智能检测技术及应用”均入选。

第二批：菲特天津“工业多模态垂类智能检测装备及平台”入选，代表质量检测从“单一视觉”走向“多模态融合”。四川“人工智能赋能声学异音检测”、“MiniLED模组工艺全流程光学智能检测应用”入选——考拉悠然自主研发的MiniLED模组AOI设备，通过“高精度光学系统+主动学习AI算法”双引擎驱动，将产线直通率从行业均值65%提升至80%。

恒力化纤“基于AI视觉的化纤生产质量管控智能体实践”入选第二批。

合肥“工业AI质检”方案已在海尔、美的、奥克斯等龙头家电企业的90余条产线上规模化落地，覆盖空调、冰箱、热水器等多元品类，累计完成质检产品超6000万次。

场景四：运维服务

运维服务是第二批案例中增长最快的方向。

能源矿产赛道案例数量领跑全行业——285项中占66项（23.1%），在所有行业中高居首位。国家电网、南方电网、中石油、中石化等央企构建了完整的智能调度、设备诊断、智能巡检体系。

中国石油昆仑数智联合阿里云打造了国内首个植入炼化产线的工业智能体，将“老师傅经验”转化为可传承的智能体能力。

第一批中，工业富联“GenAI设备助手高效运维管理”已展示AI在设备运维领域的潜力。

浪潮集团“人工智能模型工厂实践”入选第二批，打造了国内首个面向应用和场景的实体化人工智能工厂。

中煤科工“煤科卫士大模型ChinamjGPT”、中煤电气“基于AI的多能互补新模式在大型央企的创新应用”等均入选第一批。

场景五：经营管理

经营管理覆盖供应链、财务、销售等后台环节，是AI应用覆盖面最广的领域。

第一批中，智昌科技“匠心工业大模型引领的机械行业物料齐套智能化管理项目”是经营管理方向的典型代表。

第二批中，青岛酷特智能“酷特AI操作系统赋能行业大规模个性化定制转型升级”、浪潮通用软件“多智能体协同的穿透式监管体系实践”、青岛港“基于全栈国产算力的港口全要素调度智能体应用”均入选。

用友BIP企业AI入选第二批，代表企业软件与智能服务提供商的AI落地成果。

场景六：产品应用

产品应用方向是第二批新增的重要赛道，85项（29.7%）。AI正在从“藏在系统里的技术”变成“可独立部署、可规模化销售的产品”。

实在智能《实在Agent通用智能体平台加速工业型企业数字化转型》入选“产品应用方向”典型案例——这是该方向入选的通用智能体平台。工信部评选重点收录技术先进、应用成熟、成效突出、可复制推广的AI创新落地成果。

实在Agent依托自研TARS垂直大模型与全球首创ISSUT智能屏幕语义理解技术，无需依赖API接口，可自主操作跨平台软件、拆解业务流程、完成闭环工作。目前已服务5000余家行业头部客户。

用友BIP企业AI、三大运营商（中国移动15项、中国电信6项、中国联通3项）的相关产品也入选该方向。

写在最后

工信部用436个案例，给出了制造业AI落地的明确路径。

研发设计、生产制造、质量检测、运维服务、经营管理、产品应用——这六大场景，覆盖了制造业从研发到生产、从运维到经营、从内部应用到产品化的每一个关键环节。

2026年“模数共振”行动更进一步：每个重点行业凝练不少于30个高价值场景，每个场景构建专属数据集、打造专用模型或特色智能体。

当国家已经帮你划好了重点、梳理好了路径——剩下的问题不是“要不要做”，而是“从哪里开始”。

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