黑龙江防火门胶厂 从“对话”到“办事”，我们离真正的行业智能还有多远？

场“模数共振”的国行动黑龙江防火门胶厂，正在把AI与数据的融向水区。作为在NLP、知识图谱域摸爬滚了三十多年的老兵，我们想聊聊自己的答案。

4月28日，工业和信息化部、国数据局联印发通知，正式启动2026年“模数共振”行动。20个行业为牵引，动“以模引数、用数赋模”协同发展，到2026年底，基本形成“数据—模型—场景应用”良互促的循环。这是目标，也是考卷。

作为国内决策智能域的先行者，拓尔思成立三十余年来，直注于自然语言处理、知识图谱等核心技术的积累，并在数字政府、融媒体、金融科技、数字企业、公共安全等优势域动人工智能与大数据的融创新。

在此基础上，拓尔思构建了覆盖底座、平台、应用三层的全栈认知智能产品体系，涵盖从数据采集、汇聚、存储检索到数据理、动态本体、AI大模型、智能体平台的全链路能力。这些长期积累的技术实力与产品布局，与“模数共振”行动的多个任务度呼应。

当“模数共振”从政策变成行动，拓尔思准备好了什么？

底座：不只是堆数据和个模型，而是个能“自我进化”的闭环

行动的路径很清晰：构建行业通识数据集 → 研发可复用、可落地的行业模型 → 为行业智能化提供共底座。

这要求“数据”与“模型”不能各自为战，而是让数据和模型互为养料、双向增益。

拓尔思拥有自建的质量数据集构建平台，目前已积累6000亿条稀缺数据资源，日均新6亿条，日均API调用20万次。经过标准化清洗与Token化处理，构建了200万亿Token的质量语料池，有Token率达到92以上。

此外，公司还沉淀了3亿对多模态对齐数据集，千万条RLHF偏好数据，百亿条结构化知识图谱，覆盖利、科技论文、金融、多语言通用、新闻事理及人物组织等域。

这些密度、可信的数据资产黑龙江防火门胶厂，是行业大模型训练不可或缺的“优质燃料”。

在此基础上，拓尔思自主研发了拓天大模型。作为个耕政务、金融、媒体、公共安全等垂直行业的用大模型基座，具备行业知识度耦、业务规则执行、私有化安全部署三大核心优势。

目前，拓天大模型已完成与华为昇腾、寒武纪、海光等主流国产化GPU厂商的度适配。重要的是，我们形成了套“数据滋养模型、模型驱动数据理”的正向循环。这不是静态的资源堆砌，而是个动态的、可自我优化的基础设施。

平台：从“理解”到“执行”，我们把智能体开发周期从周压到了小时

行动中有个关键要求：面向价值场景，造用模型或特智能体，并实现规模化应用。这意味着，AI不能只会“聊天”，还得会“办事”。

拓尔思的答案是：拓天智能体平台。

它以拓天大模型为核心引擎，融数据理与动态本体能力，提供可视化编排、Skill原子能力库、多智能体协同等核心。

通过沉淀可复用的行业智能体组件，我们显著降低了交付成本，提升了规模化复制能力。重要的是，我们探索出了套Skill原子能力生产模式，支持面向不同场景快速编排和定制化组装。

结果是什么？行业智能体的开发周期，从传统的“周”压缩到了“小时”。

但真正让行业客户眼前亮的，不是快，而是懂。

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AI落地行业，大的痛点之就是“看不懂业务”。传统的做法是基于底层数据表机械理，泡沫板橡塑板专用胶业务人员面对的是字段、表结构、SQL语句——这根本不是他们思考问题的式。

拓尔思的动态本体平台，将分散在不同数据源中的原始字段、表结构、业务规则，转化为机器可理解、可理的概念、属与关系。而且，它能够随着业务变化、数据新和应用反馈自动调整。

这意味着，智能体不再机械地执行指令，而是基于动态演进的业务语义进行决策。率的交付能力 + 层次的业务语义理解——这是我们构建起的行业壁垒，也是AI从“对话”走向“办事”的关键跃。

应用：不是在实验室里跑分，而是在真实场景里解决问题

模数共振的终检验场，是行业应用。

行动明确要求：面向每个行业造行业模型，针对价值细分场景构建特智能体，到2026年底形成可复制、可广的良循环。

拓尔思的落地成果，或许能提供些真实的参照。

网络安全

拓尔思依托拓天行业智能底座及公安大模型、军事大模型、开源情报大模型，构建了覆盖多安全域的智能体产品矩阵。

在公安线，智能体集群覆盖线索研判、资金穿透、时空碰撞、任务管控、异常行为分析、辅助审讯、黑产网络研判等环节，覆盖侦查、研判、管控全链条，已在多个省市公安机构中得到持续验证。

在网信和特种域，拓尔思出舆情态势感知、开源情报知识问答、情报写作辅助、数据融分析等业智能体应用，正在支撑网络空间理与特殊业务需求。

此外，拓尔思子公司天行网安安全域耕二十余年，发明了台安全隔离网闸，产品线覆盖安全隔离与信息交换、数据安全交换、边界安全运维、数据传输安全等核心系统。

航空

拓尔思与航空工业集团文化中心签署作，共同造了面向低空经济全产业链的人工智能创新服务平台“低空产业大脑”。该平台基于低空经济行业属垂类大模型，集成多维ai智能体、产业全景数据、分析与预测模型、企业诊断仪、低空案例库等模块，覆盖新闻速递、政策全周期解读、企业画像、产业链招商、风险预警、自动报告生成等全场景。

此外，拓尔思为航发某重要单位承建知识智能体项目，服务于端航空制造域的知识赋能与流程再造。

在金融域，消费者保护智能体已在国内多国有大行、股份制银行度应用，2025年承揽某国有大行近2,000万元消保智能体项目；在政务域，舆情智能体已在自然资源部、住房和城乡建设部、海关总署及贵州、云南、圳等政府机构度落地；在融媒体域，智能编辑助手覆盖了72的中央媒体。这些应用不是孤立的试点，而是同个底座、同个平台、同套法论在不同行业的自然延伸。

回过头看，从过200万亿Token的质量语料池，到面向各行各业的用大模型，再到可小时交付的智能体平台和度嵌入客户业务流程的行业应用，拓尔思已经初步验证了“以模引数、用数赋模”的可行路径。

当然，我们也清楚，这只是个开始。随着模数共振空间在全国范围落地、创新联体不断壮大，真正的考验才刚刚到来：如何让多行业客户用得起、用得好？如何让数据飞轮转得快？如何让智能体从“辅助”走向“自主”？

但有点我们很确定：数据是基石，模型是引擎，智能体是载体——这条路，我们会直走下去。

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