把握模数共振主轴 激发产学研协同创新活力——《内蒙古自治区“人工智能+”行动实施方案》解读

公茂果 内蒙古师范大学党委委员、副校长，

内蒙古自治区人工智能学会理事长

内政发〔2026〕11号文——《内蒙古自治区“人工智能+”行动实施方案（2026—2028年）》正式印发，标志着自治区推动人工智能赋能经济社会高质量发展进入系统布局、全面推进的新阶段。

解读这份方案，需要将其置于国家战略演进和自治区发展定位中统筹把握：从“西电东送”推动能源资源跨区域优化配置，到“东数西算”促进算力资源全国一体化布局，再到“人工智能+”引领数据、模型、场景深度融合，内蒙古的发展角色正在从能源供给、算力承载，进一步向数智赋能、创新应用和价值共生拓展。其最终指向，是以人工智能推动产业智能化改造和数字化转型，加快培育新质生产力。

在这一逻辑下，理解《方案》的关键，在于把握“数据—模型—场景应用”相互促进的“模数共振”主轴：以场景开放牵引数据汇聚，以数据治理支撑模型训练，以模型能力赋能行业应用，再通过应用反馈推动数据沉淀和模型迭代，形成持续运转的创新飞轮。与此同时，贯穿《方案》的深层逻辑，是推动产业需求、科研攻关、教育供给和平台服务协同联动，构建产学研深度融合的人工智能创新生态，为自治区从绿色算力优势迈向数智价值优势提供有力支撑。

一、立足算电底座：从物理承载走向价值共生

《方案》将绿色算力与算电协同置于基础支撑的重要位置，充分体现了自治区资源禀赋、区位条件和战略先发优势。依托“东数西算”工程和绿电直供等政策机遇，内蒙古正加快建设国家重要的绿色算力保障基地，为人工智能发展提供稳定、高效、低碳的算力支撑。

同时也要看到，算力基础设施建设不能停留在电力、土地、气候、机房等物理承载层面。面向人工智能加速发展的新阶段，算力的价值不仅体现在“供得上、用得起、算得快”，更体现在能否与数据、模型、场景、应用深度耦合，形成持续的创新能力和产业增值能力。也就是说，内蒙古长远发展的关键，不仅在于提升一度电转化为算力的效率，更在于推动绿色电力经由算力调度、模型训练、行业推理和场景应用，转化为可沉淀、可复制、可扩展的数智价值。

因此，在“引机柜、供绿电、强算力”的基础上，应进一步推动算力资源与本地科研力量、产业场景和应用需求协同联动，促进高校、科研院所、平台企业和行业单位共同参与模型研发、数据治理和场景验证，争取在底层能力、行业模型、数据产品和智能服务等环节实现价值链延伸与部分留存。通过产学研协同创新，把绿色算力优势转化为人工智能发展优势、产业转型优势和区域竞争优势，推动自治区从绿色算力“物理承载地”加快迈向数智价值“共生增长地”。

二、锚定产业领域：以应用场景驱动“模数共振”飞轮

“模数共振”的起点在应用场景，关键在数据沉淀与模型赋能，落脚在产业智能化改造和数字化转型。《方案》以重点产业和公共服务领域为牵引，推动产业需求、科研攻关、教育供给协同发力，形成“场景开放—数据汇聚—模型训练—应用验证—人才培养”的产学研协同创新闭环。

在新能源与现代煤化工领域，风机高空巡检、煤化工高危预警、设备预测性维护等典型场景，对高质量工业时序数据和垂直行业模型提出了迫切需求。应依托产业一线真实问题，推动高校、科研院所与行业单位开展“AI+工业”联合攻关，加快工业数据集建设、专业模型研发和场景化应用验证，以科研创新支撑产业安全生产、降本增效和绿色转型。

在冶金与新材料领域，工艺优化、材料寻优、能耗控制等需求，为人工智能技术应用提供了明确方向。通过机器学习开展成分配比优化、流程参数调控和质量预测，有助于提升研发效率和生产精度。该领域也倒逼材料科学、计算机科学、自动化等学科交叉融合，推动高校科研方向与产业需求精准对接，培养兼具行业知识和人工智能能力的复合型人才。

在农畜产品加工领域，从AI育种、精准饲喂到智能品控、溯源管理，人工智能正在推动农牧业全链条提质增效。应充分发挥内蒙古农牧业资源和场景优势，建设智慧牧业、智慧农业产教融合平台，推动涉农涉牧高校、科研机构与产业主体共同开展数据采集、模型训练和应用示范，以科研攻关沉淀产业数据，以人才培养服务农牧业现代化发展。

在生态治理领域，围绕黄河流域、大兴安岭、荒漠化草原等重点生态空间，空天地一体化智能监测、生态风险预警和治理决策辅助具有广阔应用前景。应加强生态数据安全汇聚和标准化治理，推动生态环境领域垂域大模型建设，实现生态事件动态监测、智能识别、趋势研判和辅助决策，为筑牢我国北方重要生态安全屏障提供数字化支撑。

在智慧教育领域，依托常态化课堂数据和区域教育管理数据，构建区域教学质量数据底座和课堂分析教育垂域大模型，打造面向教师的AI教学助手，支持课堂质量分析、学情精准诊断与教学改进建议生成和区域教育治理优化。通过教育场景开放、教育数据治理、模型应用验证与师范人才培养协同推进，促进教师专业成长和区域教育高质量发展。

在现代装备与口岸经济领域，装备后市场智能运维、远程诊断和预测性维护，有助于推动制造服务化转型；口岸多语种AI翻译、智能直播、跨境物流模型和通关辅助应用，可有效提升跨境贸易便利化水平。此类场景也为外语、经贸、物流、新闻传播等传统文科专业数字化转型提供了实践方向，推动“AI+文科”“AI+经贸”交叉研究和应用型人才培养。

总体来看，《方案》以产业和民生场景为牵引，把数据资源、模型能力、科研创新、人才培养贯通起来，推动高校、科研院所、产业主体和应用单位协同发力，在真实场景中发现问题、汇聚数据、训练模型、验证成果、培养人才，不断增强自治区人工智能创新应用能力和产业转型动能。

三、建强支撑体系：厚植物理与科教双重支撑

要让“模数共振”飞轮在内蒙古广阔场景中持续高效运转，既需要算力、平台、数据等物理支撑，也离不开人才、科研、安全、制度等科教生态托举。《方案》围绕公共服务平台、人才培养体系和安全治理机制进行系统布局，正是为“场景牵引、数据汇聚、模型赋能、应用落地”提供基础性、公共性支撑。

一方面，自治区人工智能公共服务平台的建设，是打通技术供给与应用需求的重要抓手。平台不只是算力和模型的调用入口，更应成为供需对接的“转化中枢”、资源集成的“公共底座”和成果落地的“服务枢纽”。通过平台化方式，将产业、教育、生态治理、口岸贸易等领域中分散的应用需求，转化为可识别、可开发、可验证的模型任务和数据治理任务；将高校、科研院所、技术机构的算法能力、模型能力和工程能力，封装为可共享、可调用、可推广的公共服务工具，降低各类应用主体特别是中小单位的试错成本和应用门槛。

在这一过程中，应更加注重发挥产学研各方协同作用。行业单位和应用主体提供真实场景与问题牵引，高校和科研院所提供基础研究、算法创新和复合型人才支撑，平台机构承担资源整合、技术转化和应用服务功能，相关社会组织发挥桥梁纽带和生态组织作用。通过“需求提出—科研攻关—平台集成—场景验证—迭代推广”的闭环机制，推动人工智能技术从实验室走向生产线、牧场、课堂、口岸和治理一线，形成科研供给与场景应用相互促进的良性循环。

另一方面，周边支撑体系建设同样是“模数共振”持续运转的关键保障。在人才支撑上，应依托人工智能职业教育联盟、产教融合共同体和高校学科交叉建设，推动计算机、能源、化工、材料、农牧、生态、教育、外语、经贸等领域深度融合，培养既懂行业机理、又懂数据建模和智能应用的复合型人才。在科研支撑上，应围绕自治区优势产业和重点民生场景，组织跨学科、跨单位、跨领域联合攻关，推动形成一批可复用的数据集、行业模型、技术标准和应用示范。在安全支撑上，应完善算法评测、数据分类分级、隐私保护、可信应用和伦理治理机制，为数据有序流动、模型可靠应用、场景安全落地提供制度保障。

由此看，支撑体系建设的重点，不仅是“建平台”，更是“建生态”；不仅是提供技术工具，更是形成政府引导、平台承载、科教支撑、行业应用、多方协同的创新网络。只有把物理底座与科教能力同步厚植起来，才能推动人工智能应用从单点突破走向体系化推广，从技术示范走向可持续发展。

四、结语：以科教支撑护航新质生产力

《方案》的实施成效，不仅取决于绿色算力基础设施建设规模，也取决于算力、数据、模型和场景能否在内蒙古形成有效耦合；不仅取决于单个技术项目能否落地，更取决于产学研协同创新体系能否持续运转。换言之，内蒙古发展“人工智能+”的关键，是推动绿色算力优势、产业场景优势、科教资源优势和制度组织优势相互转化，让“模数共振”飞轮真正转动起来。

从算电底座到产业场景，从公共平台到人才体系，《方案》为自治区培育人工智能新动能、发展新质生产力提供了清晰路径。下一步，应坚持场景牵引、数据驱动、模型赋能、科教支撑，推动高校、科研院所、平台机构、行业单位和各类应用主体协同发力，在真实场景中发现问题、沉淀数据、训练模型、验证成果、培养人才，形成“应用促科研、科研强应用、教育育人才、人才支撑发展”的闭环。

对于内蒙古而言，人工智能发展的深层价值，不只是把一度绿电转化为算力，更是通过算力支撑模型训练、通过模型服务行业应用、通过应用沉淀数据资产、通过数据反哺科研创新，最终在本地形成可持续的数智价值和创新能力。以科教支撑夯实根基，以产学研协同激发活力，才能更好推动自治区从绿色算力保障基地迈向人工智能创新应用高地，为培育新质生产力、推动高质量发展注入持久动能。