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當(dāng)全球目光聚焦DeepSeek刷新開(kāi)源大模型性能榜單時(shí)，一個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì)正在浮現(xiàn)：當(dāng)模型差距正在被迅速抹平，算力成本正在逐漸降低，數(shù)據(jù)的重要性反而愈發(fā)凸顯。

在這場(chǎng)變革中，那些掌握垂直行業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù)的企業(yè)，正在悄然構(gòu)建起真正的護(hù)城河。

多模態(tài)數(shù)據(jù)為何如此關(guān)鍵？

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的飛速發(fā)展，多模態(tài)數(shù)據(jù)處理變得越來(lái)越普遍和豐富。多模態(tài)數(shù)據(jù) 融合了文本、圖像、語(yǔ)音、視頻、互聯(lián)網(wǎng)用戶行為以及傳感器信號(hào)等多種形態(tài)，與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，其應(yīng)用場(chǎng)景更為廣泛。

例如，在社交媒體中，用戶發(fā)布的帖子、分享的圖片、上傳的視頻以及互動(dòng)行為等，共同構(gòu)成了多模態(tài)數(shù)據(jù)。再如線下汽車(chē) 4S 店場(chǎng)景，客戶咨詢錄音（音頻）、試駕視頻（視覺(jué)）、維修工單（文本）以及車(chē)載傳感器數(shù)據(jù)（物聯(lián)網(wǎng)）也共同構(gòu)成了完整的用戶畫(huà)像。通過(guò)分析這些多模態(tài)數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠更精準(zhǔn)地把握客戶需求，從而做出更準(zhǔn)確的商業(yè)判斷。

然而，很多企業(yè)在應(yīng)用大模型時(shí)經(jīng)常遇到一個(gè)棘手的問(wèn)題：由于缺乏垂直行業(yè)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，且自身數(shù)據(jù)建設(shè)薄弱，大模型容易出現(xiàn)“幻覺(jué)”，難以有效應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景當(dāng)中。

沒(méi)有精準(zhǔn)且豐富的行業(yè)數(shù)據(jù)作為支撐，大模型就如同無(wú)本之木，無(wú)法為企業(yè)提供切實(shí)有效的解決方案。因此，多模態(tài)數(shù)據(jù)在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中具有巨大的價(jià)值，企業(yè)只有重視垂直行業(yè)專(zhuān)有數(shù)據(jù)的積累和優(yōu)化，才能在細(xì)分市場(chǎng)中提升競(jìng)爭(zhēng)力。

企業(yè)如何做好準(zhǔn)備？

多模態(tài)數(shù)據(jù)的獲取是企業(yè)面臨的一大挑戰(zhàn)。從內(nèi)部來(lái)看，企業(yè)自身的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、客戶反饋、多媒體內(nèi)容等都是重要的數(shù)據(jù)來(lái)源。從外部來(lái)看，合作伙伴、公開(kāi)數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)交易平臺(tái)等也是重要的補(bǔ)充渠道。

然而，獲取數(shù)據(jù)只是第一步，如何建設(shè)多模態(tài)數(shù)據(jù)資產(chǎn)才是關(guān)鍵。

企業(yè)建設(shè)多模態(tài)數(shù)據(jù)資產(chǎn)需要從數(shù)據(jù)整合、治理、應(yīng)用等多個(gè)方面入手。

企業(yè)應(yīng)進(jìn)行?全面的數(shù)據(jù)盤(pán)點(diǎn)，整合包括文本、圖像、音頻、視頻等在內(nèi)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)。在此基礎(chǔ)上，利用 AI 技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)和治理，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)應(yīng)用提供基礎(chǔ)。同時(shí)，企業(yè)還需要?構(gòu)建知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“血緣”分析和生命周期管理，并結(jié)合多模態(tài)大模型將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，支持智能決策。

與此同時(shí)，企業(yè)還需要注意以下問(wèn)題：

首先，數(shù)據(jù)隱私與安全至關(guān)重要，尤其是在多模態(tài)數(shù)據(jù)涉及多種類(lèi)型和來(lái)源的情況下，企業(yè)需要確保數(shù)據(jù)的合規(guī)使用和安全存儲(chǔ)。

其次，數(shù)據(jù)預(yù)處理和質(zhì)量提升是關(guān)鍵，多模態(tài)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性要求企業(yè)投入更多資源進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、融合和質(zhì)量評(píng)估。

此外，技術(shù)復(fù)雜性和成本不容忽視，企業(yè)需要平衡技術(shù)投入與實(shí)際效益。同時(shí)，企業(yè)應(yīng) 避免形成數(shù)據(jù)孤島，打破部門(mén)壁壘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效共享。

最后，企業(yè)在應(yīng)用多模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)還需 注意數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘，確保系統(tǒng)的公平和可靠性。

破局”最后一公里”：明略科技的數(shù)據(jù)智能實(shí)踐論

多年來(lái)，明略科技建立了一套由數(shù)據(jù)智能、企業(yè)知識(shí)圖譜和數(shù)據(jù)隱私組成的?專(zhuān)有基礎(chǔ)架構(gòu)，作為數(shù)據(jù)智能服務(wù)的基礎(chǔ)，推動(dòng)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和迭代。通過(guò)不斷整合營(yíng)銷(xiāo)和營(yíng)運(yùn)場(chǎng)景應(yīng)用軟件所積累的行業(yè)數(shù)據(jù)和知識(shí)，組合創(chuàng)造了一個(gè)“感知”“認(rèn)知”和“行動(dòng)”的閉環(huán)，企業(yè)不僅能分析和解釋數(shù)據(jù)，還能預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)需求，從而促進(jìn)人機(jī)之間協(xié)同和諧的工作關(guān)系模式。

數(shù)據(jù)智能的價(jià)值，不僅體現(xiàn)在技術(shù)的先進(jìn)性上，更在于能否將其真正轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值。

營(yíng)銷(xiāo)智能領(lǐng)域，明略科技目前擁有行業(yè)內(nèi)最為廣泛的媒體平臺(tái)覆蓋，涵蓋媒體平臺(tái)廣告數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、OTT 廣告數(shù)據(jù)、戶外廣告數(shù)據(jù)，以及營(yíng)銷(xiāo)智能中的消費(fèi)者情緒和 EEG 數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)這些平臺(tái)的帖子、圖像、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以深入洞察消費(fèi)者行為和市場(chǎng)趨勢(shì)。

具體到消費(fèi)者心智的洞察方面，從客觀深入到主觀層面。作為國(guó)內(nèi)第一家基于多模態(tài)大語(yǔ)言模型實(shí)現(xiàn)智能社交媒體內(nèi)容分析和策略生成的服務(wù)商，明略科技結(jié)合生物辨識(shí)數(shù)據(jù)，如腦電圖 （EEG）信號(hào)和眼動(dòng)數(shù)據(jù)，能夠精準(zhǔn)判斷消費(fèi)者對(duì)廣告的主觀反應(yīng)，幫助企業(yè)分析更為復(fù)雜的廣告場(chǎng)景，在生成有效的廣告內(nèi)容生成和投放策略的同時(shí)，降低人力物力成本。

營(yíng)運(yùn)智能領(lǐng)域，明略科技整合了物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、客戶語(yǔ)音數(shù)據(jù)，以及儲(chǔ)存數(shù)據(jù)等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)源。通過(guò)智能營(yíng)運(yùn)大腦，全方位展現(xiàn)門(mén)店?duì)I運(yùn)情況，為企業(yè)管理者、IT、一線員工提供更加全面、精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)洞察。目前，已幫助超過(guò) 1.5 萬(wàn)家餐廳和 4 萬(wàn)多家線下零售店，實(shí)現(xiàn)了 “人、貨、場(chǎng)” 的深度數(shù)智化升級(jí)。

會(huì)話智能軟件靈聽(tīng)則運(yùn)用自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別 （ASR）和自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)，處理來(lái)自客戶會(huì)話的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，并結(jié)合客戶內(nèi)部系統(tǒng)（如訂單數(shù)據(jù)庫(kù)、會(huì)員平臺(tái)和庫(kù)存管理系統(tǒng)的資料）進(jìn)一步豐富數(shù)據(jù)。通過(guò)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整和利用這些數(shù)據(jù)模態(tài)的組合，為客戶提供高度精確且量身定制的見(jiàn)解。

正是從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)的無(wú)縫銜接，切實(shí)打通了企業(yè)在大模型浪潮下的 “最后一公里” 難題。

DeepSeek 的出現(xiàn)，讓我們看到了數(shù)據(jù)智能的無(wú)限潛力。然而，數(shù)據(jù)智能的價(jià)值遠(yuǎn)不止于此。在通往 AGI 的道路上，行業(yè)特定數(shù)據(jù)將成為企業(yè)最具價(jià)值的資產(chǎn)，行業(yè)特定知識(shí)也將成為數(shù)據(jù)智能應(yīng)用軟件行業(yè)的核心價(jià)值。只有將 AGI 與垂直業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的行業(yè)知識(shí)和多模態(tài)數(shù)據(jù)相結(jié)合，人工智能才能真正全面改變現(xiàn)有業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)模式。