央广网北京7月21日消息(记者黄昂瑾)在2026年世界人工智能大会期间举办的中国联通（600050）“模数同频智造共振”AI赋能新型工业化发展论坛上，记者现场听到的一个高频关键词是场景应用，即如何以需求为导向，让大模型、智能体真正服务于工业场景，解决工业制造的现实痛点。
中国信息通信研究院副院长敖立在现场分享了一组数据：我国制造业领域有近30%的企业已经选择了工业人工智能；在我国领先的企业中，AI渗透率已经超过45%；预计在未来十年，AI应用对制造业附加值的贡献将超4万亿美元。
透过这组数据不难看到中国制造业与人工智能的“双向奔赴”，也折射出中国AI应用加速场景落地，赋能实体经济的真实写照。
“工业老师傅”经验数据集助力制造业智能升级
在上海，中国联通推动5G专网深入制造现场，建设运营临港万卡智算中心，为工业智能化升级提供坚实保障。依托联通格物工业互联网平台和元景“万象数据工程平台、MaaS平台、万悟智能体平台”三大底座，纳管超1400万台设备，沉淀超100TB工业数据集，培育超75个工业大模型，上线150多个工业智能体，落地了一批标杆项目，将持续强化“数据供给-模型迭代-场景赋能”循环。
论坛上，上海市发布推进“AI+制造”发展最新成果。据介绍，目前，上海市首批培育10家“AI+制造”样板企业，构建高端装备等五个行业垂类大模型，研发应用百余个智能体，落地60余个高价值场景；打造“一场景一指引”，发布两批共30篇场景建设指南。
同时，会上还启动了“工业老师傅”经验数据集共建仪式，上海将以13家企业先行先试，结合各自场景特点与能力优势，攻关焊接缺陷判定、设备诊断、操作工动作时序等10类经验数据集，将“老师傅经验”加速转化为制造业智能升级的关键要素。
中国联通董事长董昕在致辞中表示，中国联通深化5G、AI与工业互联网融合，助力制造业高端化、智能化、绿色化发展，将当好算网底座的供给者、应用场景的实践者与产业生态的营造者，与各方携手，更好地以人工智能赋能新型工业化。未来，中国联通将聚焦“连接”“算力”“服务”“安全”四大核心赛道，打造更多“模数共振”示范标杆，助力加速新型工业化进程，为建设制造强国贡献更大力量。
“模数共振”助力加速新型工业化进程
今年4月，工业和信息化部、国家数据局发布通知，联合实施2026年“模数共振”行动。通知明确提出了到2026年底，基本形成“数据-模型-场景应用”良性互促的循环，推动人工智能高水平赋能新型工业化工作目标。
同时，通知围绕构建行业通识数据集，打造行业模型；梳理高价值场景，构建行业专识数据集，打造特色智能体；建立健全评测数据集，完善模型评测机制等提出了重点工作任务。
如何理解“模数共振”？中国联通大数据首席科学家范济安从工业制造领域，结合中国联通自身实践进行了阐释。他指出，“模”涵盖了联通格物工业互联网平台的设备物模型、联通自研元景大模型体系，以及行业专用AI模型，即具备感知、推理、决策和执行能力。“数”是5G工业专网实时采集的设备运行数据，是数据中台统一治理后的生产订单、质检记录、工艺图纸，是工厂几十年沉淀下来的全部生产数字资产。“共振”则是指大模型+RAG向量数据库、大模型+数据微调，以及由大模型+数据本体+智能体构成的联通Universe。“不是简单地用数据喂模型，而是双向持续循环。”
AI赋能新型工业化亟需形成从模型到场景的闭环
谈到AI赋能新型工业化的落地实践，中国联通大数据科学家居希宏.居来提在接受央广财经记者采访时坦言，从交通领域的流量预测到制造生产中的智能排查，再到供热系统的能源节约，以及电厂的基础控制等等，“如何在这些分散的，看似毫不相关的场景中，实现团队能力的规模化，是我们在实现AI场景落地过程中的一大挑战。”
“我们的办法是依托元景大模型打造一个预测加决策优化的工具。”居希宏.居来提进一步解释，“工业领域有很多是时序类数据，我们可以用这些时序类数据对某个系统进行预测，并基于预测信息，调整对下游环节的决策，从而产生‘预测-决策-价值’的闭环。”
居希宏.居来提在采访中反复提到，AI融入场景的过程中，需要明确清晰的价值链，也就是用AI工具真正解决行业痛点，不是为了AI而AI。
中国联通人工智能科学家王恺对央广财经记者指出，当前，在推进人工智能赋能新型工业化的过程中，需要突破的核心问题是形成从模型平台到场景应用链路的闭环。“首先需要非常扎实的模型和平台能力，这决定了AI在行业落地的起始高度。第二是要深入行业，真正了解行业的know-how(专业知识)，将工业细分领域的生产流程、规范，与模型平台基础能力相结合。第三是实现共性能力的沉淀，从细分场景应用中提炼出一些共性的能力，比如我们通过行业模型定制形成的模型微调样例，把它沉淀回我们的元景MaaS平台上。”
王恺认为，当模型融入工业场景，并将在工业场景中所提炼的能力反哺模型这一闭环能够快速地流转起来的时候，就实现了把AI技术更快、更好、更普惠地应用到行业中的目标。
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