Репортаж от Wedoany，Главный инженер Китайской академии информационных и коммуникационных технологий (CAICT) Хэ Баохун 3 июля 2026 года на форуме по развитию факторов данных в рамках Пекинской глобальной конференции по цифровой экономике 2026 года представил систему услуг по проверке технологий, основанную на концепции «Модуль-Данные-Резонанс», направленную на создание маховика «модель-данные-сценарий» для индустрии искусственного интеллекта.
Под руководством Министерства промышленности и информатизации КНР CAICT с сентября 2025 года совместно с рядом организаций запустила специальную акцию «Модуль-Данные-Резонанс». В декабре 2025 года восемь ведомств совместно опубликовали «Мнения о реализации специальной акции „Искусственный интеллект + Производство“», в которых предложили продвигать акцию «Модуль-Данные-Резонанс» по пути «привлечение данных с помощью моделей, использование данных для улучшения моделей». В апреле 2026 года Министерство промышленности и информатизации совместно с Государственным управлением данных опубликовали уведомление о проведении акции, определив 7 ключевых задач «Модуль-Данные-Резонанс», что ознаменовало переход акции от отраслевого консенсуса к этапу полномасштабной реализации. CAICT предложила создать механизм «одно ядро, два крыла, три цикла», основанный на двустороннем движении и совместной оптимизации данных и моделей. Повышение качества данных стимулирует итеративное обновление моделей, в то время как возможности моделей, в свою очередь, способствуют повышению качества и эффективности данных, замыкая полную цепочку создания стоимости: «повышение качества данных — повышение эффективности моделей — реализация ценности сценариев применения», и формируя полный стек услуг по интеграции данных, моделей и приложений в сфере искусственного интеллекта.
Система «Модуль-Данные-Резонанс» сосредоточена на трех ключевых элементах: высококачественные наборы данных, высокоэффективные модели и высокоценные отраслевые приложения, создавая итеративный замкнутый механизм. Первый цикл — от данных к модели: высококачественные наборы данных пронизывают весь жизненный цикл большой модели от создания и обучения до внедрения и итерации, а бенчмаркинг больших моделей, в свою очередь, способствует повышению качества данных. Второй цикл — от модели к приложению: по мере углубления проникновения моделей в узкоспециализированные отраслевые сценарии с высокой сложностью, низкой толерантностью к ошибкам, проводится целевая тонкая настройка на основе высококачественных наборов данных для решения проблемы недостаточной адаптации универсальных больших моделей к отраслевым. Третий цикл — от приложения к данным: качественные исходные данные, накопленные в различных отраслевых сценариях, питают итеративную оптимизацию моделей, формируя восходящую спираль «чем глубже проникновение в сценарий, тем богаче накопление данных, тем выше производительность модели, тем выше ценность приложения», обеспечивая внутреннюю движущую силу для непрерывной итерации индустрии искусственного интеллекта.
Опираясь на технологическую базу Ключевой лаборатории тестирования и оценки больших моделей искусственного интеллекта, программного и аппаратного обеспечения Министерства промышленности и информатизации, CAICT создала полный стек услуг по интеграции данных, моделей и приложений на основе трех ключевых возможностей: контроль качества данных, оценка моделей и верификация приложений. Академия разработала собственные возможности оценки и верификации высококачественных наборов данных, систему бенчмаркинга больших моделей «Фаншэн», а также возможности мониторинга производительности больших моделей и интеллектуальных агентов, сосредоточившись на решении ключевых проблем, таких как контроль качества данных, оптимизация производительности моделей и верификация ценности приложений, устраняя узкие места на всем пути от обучения до внедрения больших моделей.
На новом этапе развития индустрии искусственного интеллекта CAICT заявляет о намерении продолжать объединять усилия с научными, образовательными, производственными и пользовательскими организациями, углублять построение системы «Модуль-Данные-Резонанс» и ее инженерное практическое применение, выстраивать скоординированную цепочку поставок высококачественных наборов данных, итерации высокоэффективных больших моделей и внедрения высокоценных отраслевых сценариев, укреплять полный стек услуг по интеграции данных, моделей и приложений, обеспечивая базовую поддержку для высококачественного и устойчивого развития индустрии искусственного интеллекта.
