模数共振激活陕西制造

11月4日，一场围绕人工智能和大数据产业链的对接会在西安举行。 会上一个备受关注的环节，是为2026年陕西省“模数共振”行动创新联合体牵头单位授牌。 不少人会好奇：什么是模数共振？ 这个新成立的联合体，究竟要给陕西的产业带来什么改变？ 模数共振，就是让工业数据和人工智能模型双向赋能、互相驱动。 工厂在日复一日生产中，会产生海量的参数、监测记录、运维日志，这些沉淀在设备系统里的数据，就是AI的“学习教材”。 优质数据训练出贴合行业的专用模型；

模型投入生产线使用之后，又会持续产生新的运行数据，反过来继续优化模型，形成良性循环。 这项工作是全国统一部署的专项行动，陕西结合自身产业家底，没有泛泛铺开，而是精准选中能源化工、汽车、新型显示三大支柱产业发力。 这几个产业，撑起陕西工业的基本盘，同样充满数据富矿。 通用AI，为什么在工厂里“水土不服”？ 我们日常接触的大模型，擅长文字对话、信息整理，容错性很高。 可走进炼化厂区、汽车焊装车间、面板产线，标准完全不同。 化工装置的参数波动牵一发而动全身，一旦判断失误，就会触及安全底线；

汽车生产线分秒不停，任何预判偏差都会打乱生产节拍； 一块显示屏的良率，受上百项工艺条件共同影响，很多规律藏在海量数据里，很难靠人工完全摸清。 通用AI很难读懂复杂工业机理，这也是很多数字化项目卡在半路的原因。 想要解决这个问题，单靠某一家企业、一所高校，很难完成。 工厂手里握着一手生产数据，却缺少AI建模能力； 科技公司熟悉大模型开发，却看不懂复杂的工业工艺； 高校手握前沿算法，缺少稳定真实的生产场景做验证。 大家各管一块，信息不通、目标不一，自然很难走远。 联合体，如何打通产业的隔墙？

“模数共振”行动创新联合体的作用，就是把产业链上的不同角色集结在一起：龙头企业开放车间场景、提供生产数据； 西安交大、西北工大、西安文理学院等高校输出科研成果； 数据服务商负责数据梳理、安全管控； 算力企业提供底层支撑； 银行、股权机构配套金融服务。 大家不再各自为战，围绕同一个目标协同，一起打磨适配工业现场的行业模型。 本次对接会，就是联合体协同模式的一次集中亮相。 会上，6家龙头企业拿出自身技术能力，同时抛出产业需求； 3所高校对外发布最新科研成果； 金融机构推出面向科创企业的服务方案；

15个产业项目现场签约落地。 一边是产业端的真实难题，一边是技术端的解决方案，供需直接对接，减少中间环节。 蒿慧杰在讲话中提到，要抓好攻关转化、引育主体、场景示范、营商环境四项重点，推动全省人工智能（大数据）产业链提质。 落到联合体的工作里，就是几件实在事：一是聚焦工业痛点搞科研，不做脱离生产的纸面模型； 二是持续培育企业梯队，带动上下游一起数字化； 三是把AI应用延伸到生产、城市治理、民生服务各类场景； 四是持续优化政策、要素保障，降低企业尝试新技术的门槛。 西安作为陕西人工智能产业的主阵地，承担着重要作用。

一方面深挖现有制造业潜力，用AI改造传统产线； 另一方面依托科教资源培育新赛道，新旧两条路径同步推进。 在此基础上，各地各部门以有解思维回应企业诉求，持续深化校地企融合，为产业创新松绑赋能。 前路还有哪些现实考题？ 工业数据天然敏感，怎么在守住安全、保护商业秘密的前提下流动共享，是绕不开的难题。 工业场景容不下AI“随口猜测”，行业模型必须足够稳定可控。 还有大量中小配套企业数字化基础偏弱，跟不上龙头企业智能化节奏，人才供给也存在缺口。 这些问题，都需要联合体在实践中慢慢摸索解法。

模数共振，核心不在一块授牌，而在“共振”二字。 不是技术单向输入工厂，而是数据、模型、场景长期互相滋养、同步迭代。 过去大家印象里的人工智能，大多是聊天机器人、短视频工具； 而陕西正在推进的这件事，是把AI沉到生产线深处，去帮工厂控风险、提良率、降能耗。 未来一段时间，在油田炼化基地、汽车制造厂房、面板生产车间，由本土数据训练出来的行业AI，会慢慢落地生根。 一场产业变革，往往始于各方的同频共振。 授牌只是启动节点，不是成果终点。 一块牵头单位的牌子，本质是一份任务清单。

陕西依托自身制造业根基，不追逐浅层的AI展示项目，而是扎根生产一线解决真实痛点，试图走出一条贴合西部产业特色的模数共振路径。 随着各项任务加快推进，这套“校地企银”的协同模式，能否在能源化工、汽车、新型显示赛道跑出可复制样本，为全省人工智能产业扩容蓄力，值得持续观察。