面向多模态AI的下一代数据基础设施关键技术研究

---

前言

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。

---

一、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&#x