畅想描绘：多模态数据治理体系框架

一、谈“多模态”而色变的原因是什么？

数据治理领域，讲到多模态数据治理，大家普遍还是比较淡定的。谈‘多模态’而色变的主要原因，可能在于面对多模态场景下理论体系的缺乏、技术支撑能力的不足、AI工具的不完善以及数据融合场景难挖掘等困难，导致给本就需大量人工投入的工作增加更多的不确定性、复杂性和难度。

理论体系的缺失：现有的数据治理体系和框架（可进一步阅读：彻底掌握：主流数据治理标准及框架全景图）并未对多模态数据的处理和应用制定一贯的标准、规范，使得很多企业和研究机构在实际操作中面临诸多不确定性，如数据标注、数据存储和数据共享利用的标准化流程等。

技术支撑能力的不足：多模态数据治理涉及不同类型的数据，每一种类型的数据都有其特有的结构和特征，而针对不同数据需要不同的技术和算法。这些技术和算法（如卷积神经网络知识）往往需要较高的技术知识的积累以及资源的投入，这对中小型企业来说，其成本是相当高的。另外一方面，数据治理领域一般处于产业的下游，人们往往称其为“劳动力密集型产业”，通过投入人来完成的业务，为了控制成本，其技术投入本就不足，对人才的孵化也就不足。综合上，造成了理论体系相对完善，但技术支撑能力跟不上的局面。

AI工具的不完善：多模态数据融合的难点一致并未有效解决，虽然从理论上有很多的实现策略（关于融合策略的介绍，可进一步阅读：聊一聊多模态数据治理-DeepSeek加速AI落地），但现实中试错成本是很高的，整体性价比（资本层面的投入产出比）并不高。其不完善主要体现在 AI 工具在数据采集、清洗、存储、分析等环节中，需要复杂的配置和管理，且针对不同数据和场景，训练和推理过程中参数调整的要求并不完全一样，这对实施该项工作的企业来说是不划算的。

数据融合应用场景难挖掘：客户往往是想看到肉眼可见的效果的，但数据融