“模数共振”评测体系
“模数共振”评测体系，整体分为三个层级：第一层是行业数据集测试，重点评估数据的专业性、通用性等指标，为模型训练与应用提供高质量数据基础；第二层是大模型测试，围绕基础能力、场景能力和行业能力，验证模型在工业场景中的理解、推理和泛化表现；第三层是智能体测试，进一步从平台能力、端到端功能和组件级能力三个维度，评估模型在真实业务流程中的落地效果。通过数据、模型和智能体三者协同评测，形成持续优化闭环，最终实现工业场景下的能力提升与价值转化。
一、行业数据集测试
面向制造业场景的人工智能数据质量评估，结合行业数据集专业性强、场景复杂、来源多元、形态多样、应用任务差异显著等特点，在通用数据质量评价标准六项指标（GB/T 36344-2018）的基础上，进一步围绕专业性、通用性、稠密性、均衡性、安全合规性、全面性、可回溯性和可解释性等八项工业数据特色指标开展测试评估。通过多维度、分层次的质量诊断，识别数据在知识覆盖、结构完整、场景适配和合规风险等方面的薄弱环节，为制造业大模型训练、微调、评测及持续优化提供高质量数据支撑。
二、大模型测试
面向钢铁、石化化工、有色金属、建材、工业母机、汽车、医疗装备、电力装备、船舶、航空航天、医药、生物制造等重点行业，围绕行业大模型在真实产业场景中的应用需求，系统收集行业通识、行业专识及典型场景任务数据，并通过清洗、标注、抽样和任务化加工，形成覆盖基础能力、场景能力和行业能力的测试数据体系。基础能力层重点评估文本/图像生成、文本/图像理解、人机对齐等通用能力，考查模型在语言组织、逻辑推理等方面的基础水平；场景能力层面向工业应用中的共性任务，评估模型在知识问答、工程建模、数据分析等场景中的任务完成能力；行业能力层则围绕重点行业的典型业务流程和应用场景，综合检验模型对行业知识、业务逻辑和实际应用需求的适配能力。通过三层体系的贯通式测试，为模型选型、能力优化、应用验证和持续迭代提供可靠依据。
三、智能体测试
智能体测试评估围绕“组件可用、业务可成、系统可管”等目标展开：一是测试环境感知、工具调用、自主规划、多步任务等核心组件能力，判断其是否可用、有效、适合生产应用；二是面向知识问答、文档分析、报告生成、流程执行、运维支持等典型场景，验证智能体能否完成完整任务链路并产生业务价值；三是聚焦平台综合治理能力， 从版本管理、发布回滚、权限审计、成本监控及运营闭环等核心维度切入，评估智能体管理系统在运维可靠性、成本精细化管控及可持续运营方面的综合水平。
