随着多模态 AI 技术的快速发展，其在文本、图像、音频和视频等多种数据模态上的处理能力为企业和研究机构带来了前所未有的机遇。然而，这也对数据基础设施提出了更高的要求。本文将探讨多模态 AI 面临数据方面的挑战，并介绍下一代数据基础设施的关键技术，以支持多模态 AI 的高效运行和广泛应用。

多模态 AI 面临的数据挑战

（一）数据碎片化与异构性

多模态数据来源广泛，包括云盘、内部工具、对象存储、业务系统、服务器文件系统和个人设备等，数据类型多样，涵盖结构化、半结构化和非结构化数据。这种分散和多样化的数据形态带来了以下关键问题：

1.数据获取与整合复杂：数据分布在多个系统和位置，缺乏统一的接入和管理方式，导致数据整合工作量大且效率低下。

2.非结构化数据处理压力：非结构化数据（如视频和音频文件）体量巨大，完全采用中心化的接入方式会带来带宽瓶颈、高延迟和高成本问题。

3.多模态数据标准化：数据格式不一致，解析和标准化过程繁琐，难以直接为 AI 建模和应用提供支持。

（二）存储与计算资源瓶颈

多模态 AI 的数据量和复杂性对存储提出了更高要求。传统数据格式（如 Parquet）不适合大规模非结构化数据的存储。同时，多模态数据的存储需要支持高容量、低延迟和高吞吐量的特性，以满足 AI 模型的训练和推理需求，传统存储方案难以满足大规模数据的高效存储和快速访问需求。

（三）检索效率与实时性问题

多模态数据的检索需要支持跨模态查询（如文本查询图片、图片查询视频等），这对检索效率和实时性提出了更高要求。传统的检索技术在处理大规模多模态数据时，往往面临延迟高、召回率低等问题。

（四）数据治理与安全

多模态数据可能包含敏感信息，如生物特征和行为数据，数据泄露风险高。此外，数据的隐私保护和合规性也是关键问题，尤其是在医疗和金融等领域。

下一代数据基础设施的关键技术

（一）数据融合与治理

1. 统一数据接入与管理：通过构建灵活的连接器和自动化 ETL 流程，能够将来自不同来源的数据（如传感器数据、视频监控数据等）接入到统一的数据库中。这种接入方式不仅支持结构化数据，还能处理半结构化和非结构化数据，实现数据的标准化和统一管理。

2. 智能解析与特征提取：通过内置的预处理和解析功能，能够针对不同数据格式（如 PDF、Word、JPEG、视频、音频等）进行智能解析、内容抽取和特征工程。例如，对于图像数据，可以通过数据增强技术生成更多训练样本；对于文本数据，可以通过分词和嵌入技术提取语义特征。这些处理步骤能够为后续的模型训练和推理提供高质量的数据支持。

3. 多模态数据融合：将来自不同模态的数据（如文本、图像、音频等）整合为统一的特征表示，以提升模型的感知和理解能力。常见的融合方法包括：

（1）早期融合（Early Fusion）：在特征提取阶段将不同模态的数据合并，例如通过张量外积（Tensor Product）将图像和文本特征融合。然而，这种方法可能导致特征维度爆炸，增加模型复杂度。

（2）晚期融合（Late Fusion）：在决策阶段对各模态的独立特征进行融合，例如通过加权求和或投票机制。这种方法计算效率较高，但可能无法充分利用模态间的互补信息。

（3）基于注意力机制的融合（Attention-based Fusion）：通过注意力机制动态分配权重，强调重要模态的信息，从而提高融合效果。

（4）多模态对齐（Cross-modal Alignment）：通过将不同模态的数据映射到同一向量空间，实现模态间的对齐，以便进行相似性计算和检索。

（二）高效的数据存储

多模态数据的复杂性和多样性对存储系统提出了更高的要求。下一代数据基础设施需要具备高效存储、快速访问和灵活扩展的能力。关键创新技术包括：

1. 统一数据格式：采用支持多模态数据的统一存储格式，如 列式存储格式，能够高效存储和管理嵌入向量、元数据以及原始数据。

2. 数据湖架构：通过数据湖整合结构化、半结构化和非结构化数据，支持大规模数据的归集和预处理。

3. 分布式存储与管理：利用全球分布式文件系统（GDFS），为多云环境中的数据提供统一视图和管理，提升数据可访问性。

4. 动态归档与优化：针对海量数据的存储需求，采用动态归档和磁带存储技术，降低存储成本。

（三）检索技术优化

多模态检索是多模态 AI 的关键应用之一，旨在通过整合不同模态的数据，提供更全面、精确的检索结果。其核心技术包括：

1.向量索引构建：对多模态数据进行预处理和标准化，通过深度学习模型将不同模态的数据转换为嵌入向量，并映射到同一向量空间，以便进行相似性计算。

2.混合检索策略：结合全文检索、向量检索和语义检索，通过多路召回和混合重排算法，优化检索结果的相关性。

3.跨模态检索：支持通过一种模态的查询（如文本）检索其他模态的内容（如图像或视频），例如 CLIP 模型通过跨模态表示实现图文搜索。

（四）数据治理与安全

1. AI 驱动的数据治理：下一代数据基础设施需要具备 AI 驱动的数据治理能力，能够自动处理文本、图像、音频和视频等多模态数据，完成数据的提取、标注、分类和特征工程。通过 AI 技术，能够显著减少人工标注工作量，提升数据预处理效率。

2.隐私保护与合规性：多模态数据可能包含敏感信息，因此数据基础设施需要具备强大的隐私保护和合规性能力。通过数据匿名化和访问控制技术，能够确保数据在存储和传输过程中的安全性。此外，通过动态数据版本管理，能够确保数据的可追溯性和一致性。

未来展望

随着多模态 AI 技术的不断发展，下一代数据基础设施将成为其落地的关键支撑。未来的发展方向包括：

1.智能化数据治理：通过内置的 AI 能力，实现数据的自动提取、标注和特征工程。

2.高性能计算与存储：支持大规模数据的实时处理和检索，优化存储和计算资源的利用。

3.跨模态学习与生成：通过多模态数据的融合和对齐，进一步提升模型的泛化能力和生成质量。

4.实时生成工业化：生成延迟从分钟级向秒级迈进，实时交互式 AIGC 应用即将爆发。

5. 开源生态重构：开源社区将成为技术实验场和智能时代新伦理体系的奠基者。

总之，通过统一的数据接入与管理、高效的数据存储与检索、优化的计算资源管理以及强大的数据治理与安全能力，企业能够更好地应对多模态数据带来的挑战。未来，随着技术的不断进步，多模态 AI 将在更多领域实现突破，为社会和经济带来深远影响。

审稿：李征 | 业务研究所

本文作者：数联网DSSN团队·邢辉峰，就职于中国移动研究院，主要从事隐私计算、数字空间、数据基础设施、大数据等领域研究工作。

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