当前，数据已成为推动产业升级的重要生产要素。但泛工业领域，结构化数据处理能力不足，仍是智能化转型的一大瓶颈。因此，雄安新区联合清华大学推出“极数”数据大模型，标志着我国在工业结构化数据处理上迈出关键一步。 “极数”大模型围绕结构化数据处理这个核心需求设计。不同于通用大模型，它聚焦表格、时间序列等结构化数据的理解与分析，并多项国际权威基准测试中取得较好成绩。模型引入因果推理机制，能够识别数据背后的因果关系，而不只停留在有关性层面，这对工业场景中的决策支持尤为重要。同时，合成数据生成技术的应用，在一定程度上缓解了数据稀缺与隐私保护等现实难题，提升了模型落地的可行性。 从技术特性看，“极数”大模型具备三上优势：一是适配性强，可覆盖工业制造、能源、交通等行业的多类场景；二是可解释性更突出，便于用户理解模型的决策依据，这对强调可信与可控的工业应用十分关键；三是部署使用更便捷，有助于降低企业落地门槛与成本。这些特点使其有望成为传统工业企业推进数字化、智能化升级的实用工具。 人才短缺同样是影响人工智能产业发展的重要因素。雄安新区此次发布的人工智能实训生态，针对这一痛点提出系统化方案。该生态构建了“岗位导向、模块课程、个性通路、双擎平台”四位一体的人才培养与输送体系：岗位导向强调与产业需求对齐；模块化课程提升学习的灵活度与针对性；个性通路支持不同基础与目标的学员差异化成长；双擎平台依托校企合作与产教融合，提升人才供给效率。这一设计旨提升人才培养与产业需求的匹配度，缓解供需错位问题。 从产业生态看，雄安新区正推进“数据大模型+产业集群”的融合发展思路，即以更强的数据处理能力赋能产业集群，带动传统产业智能化升级，形成新的竞争力。工业制造、能源、交通等领域企业可通过应用“极数”大模型，在生产效率、成本控制与决策优化各上获得提升。同时，实训生态为产业集群持续输送人才，推动形成“技术—人才—产业”的联动循环。 值得关注的是，这些举措也说明了雄安新区作为国家级新区的功能定位。通过汇聚高校、科研机构与企业等创新资源，雄安正在加快打造人工智能产业的创新集聚区。2026年“人工智能+”创新生态系列活动的举办，将深入增强这一集聚效应，也为相关地区推动产业智能化发展提供可参考的实践样本。
从“极数”大模型发布到实训生态搭建——雄安新区发出的关键信号——是以技术创新与人才体系联合推进，促使数据要素更快转化为现实生产力。进入产业智能化的深水区，一方面需要更懂结构化数据规律、更可解释、也更便于工程化落地的通用能力；另一方面也需要与岗位需求匹配的人才供给与组织能力升级。随着“数据大模型+产业集群”融合持续深化，雄安有望在应用场景牵引、生态协同与制度创新的合力下，探索形成可复制、可推广的产业智能化发展路径。